内存和磁盘的关系&数据压缩（下）
文件以字节位单位保存文件是将数据存储在磁盘等存储媒介中的一种形式。程序文件中存储数据的单位是 「字节」 。文件的大小之所以用xxkb、xxmb等来表示，就是因为文件是以字节（b = byte）为单位来存储的。
❝文件就是**「字节数据的集合」**
❞
用1字节（=8位）表示的字节数据有256种，用二进制数来表示的话，其范围就是00000000~11111111。
如果文件中存储的数据是文字，那么该文件就是**「文本文件」**如果是图形，那么该文件就是 「图像文件」 。❝在任何情况下，文件中的字节数据都是 「连续存储」 的。
❞
rle算法我们来尝试对存储着aaaaaabbcddeeeeef这17个 「半角字符」 的文本文件进行压缩。
由于半角字母中， 「1个字符是作为1个字节」 的数据被保存在文件中的。因此，上述文件的大小就是17个字节。
我们可以采用将文件的内容用 「字符 × 重复次数」 这样的表现方式来压缩。所以，aaaaaabbcddeeeeef就可以用a6b2c1d2e5f1来表示。而a6b2c1d2e5f1是12个字符，那么对应的文本文件就变成了12字节。
12字节÷17字节 ≈70%。也就是采用上述的方式，使得文件压缩到原来大小的70%。
把文件内容用 「数据 × 重复次数」 的形式来表示的压缩方法称为rle(run length encoding,行程长度编码)算法
rle算法的缺点然而在实际的文本文件中，同样字符多次重复出现的情况并不多见。虽然针对 「相同数据经常连续出现」 的图像、文件等，rle算法可以发挥不错，但是它并不适合文本文件的压缩。
哈夫曼算法「哈夫曼算法」 是哈夫曼与1952年提出来的压缩算法。
针对，哈夫曼算法，首先要抛弃 「半角英文数字的1个字符是1个字节（8位）的数据」 这一概念。
文本文件是由不同类型的字符组合而成的，而且不同的字符出现的次数也是不同的。例如，在某一个文本文件中，a出现了100次，q出现了3次。
❝ 「哈夫曼算法」 的关键就在于 「多次出现的数据用小于8位的字节数来表示，不常用的数据则用超过8位的字节数来表示」 。
❞
当a和q都用8位来表示时，原文件的大小就是100次 × 8位 + 3次 × 8位 = 824位，而假设a用2位，q用10位表示，压缩后的大小就是100次 × 2位 + 3次 × 10位 = 230位。
不过，有一点需要注意，
❝不管是不满8位的数据，还是超过8位的数据，最终都要 「以8位为单位保存到文件中」 。
❞
这是因为磁盘是以字节（8位）为单位来保存数据的。
用二叉树实现哈夫曼编码哈夫曼算法是指，为 「各压缩对象文件」 分别构造最佳的编码体系，并以该编码体系为基础来进行压缩。因此，用什么样的编码(哈夫曼编码)对数据进行分割，就要由各个文件而定。
用哈夫曼算法压缩过的文件中，存储着哈夫曼编码信息和压缩过的数据。
在哈夫曼算法中，通过借助 「哈夫曼树」 构造编码体系，即使在不使用字符区分符号的情况下，也可以构建能够明确进行区分的编码体系。也就是说，利用哈夫曼树后，就算表示各字符的数据 「位数」 不同，也能够做成明确区分的编码。
制作哈夫曼树自然界的树是从根开始生枝长叶，而哈夫曼树是 「从叶生枝，然后再生根」 。
哈夫曼算法能够大幅度提升压缩比率使用哈夫曼树后，出现 「频率越高的数据所占用的数据位数就越少」 ，而且数据的区分也可以很清晰的实现。
可逆压缩和非可逆压缩「可逆压缩」 ：能还原到压缩前状态的压缩「非可逆压缩」 ：无法还原到压缩前状态的压缩
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❞
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如果文件中存储的数据是文字，那么该文件就是**「文本文件」**如果是图形，那么该文件就是 「图像文件」 。❝在任何情况下，文件中的字节数据都是 「连续存储」 的。
❞
rle算法我们来尝试对存储着aaaaaabbcddeeeeef这17个 「半角字符」 的文本文件进行压缩。
由于半角字母中， 「1个字符是作为1个字节」 的数据被保存在文件中的。因此，上述文件的大小就是17个字节。
我们可以采用将文件的内容用 「字符 × 重复次数」 这样的表现方式来压缩。所以，aaaaaabbcddeeeeef就可以用a6b2c1d2e5f1来表示。而a6b2c1d2e5f1是12个字符，那么对应的文本文件就变成了12字节。
12字节÷17字节 ≈70%。也就是采用上述的方式，使得文件压缩到原来大小的70%。
把文件内容用 「数据 × 重复次数」 的形式来表示的压缩方法称为rle(run length encoding,行程长度编码)算法
rle算法的缺点然而在实际的文本文件中，同样字符多次重复出现的情况并不多见。虽然针对 「相同数据经常连续出现」 的图像、文件等，rle算法可以发挥不错，但是它并不适合文本文件的压缩。
哈夫曼算法「哈夫曼算法」 是哈夫曼与1952年提出来的压缩算法。
针对，哈夫曼算法，首先要抛弃 「半角英文数字的1个字符是1个字节（8位）的数据」 这一概念。
文本文件是由不同类型的字符组合而成的，而且不同的字符出现的次数也是不同的。例如，在某一个文本文件中，a出现了100次，q出现了3次。
❝ 「哈夫曼算法」 的关键就在于 「多次出现的数据用小于8位的字节数来表示，不常用的数据则用超过8位的字节数来表示」 。
❞
当a和q都用8位来表示时，原文件的大小就是100次 × 8位 + 3次 × 8位 = 824位，而假设a用2位，q用10位表示，压缩后的大小就是100次 × 2位 + 3次 × 10位 = 230位。
不过，有一点需要注意，
❝不管是不满8位的数据，还是超过8位的数据，最终都要 「以8位为单位保存到文件中」 。
❞
这是因为磁盘是以字节（8位）为单位来保存数据的。
用二叉树实现哈夫曼编码哈夫曼算法是指，为 「各压缩对象文件」 分别构造最佳的编码体系，并以该编码体系为基础来进行压缩。因此，用什么样的编码(哈夫曼编码)对数据进行分割，就要由各个文件而定。
用哈夫曼算法压缩过的文件中，存储着哈夫曼编码信息和压缩过的数据。
在哈夫曼算法中，通过借助 「哈夫曼树」 构造编码体系，即使在不使用字符区分符号的情况下，也可以构建能够明确进行区分的编码体系。也就是说，利用哈夫曼树后，就算表示各字符的数据 「位数」 不同，也能够做成明确区分的编码。
制作哈夫曼树自然界的树是从根开始生枝长叶，而哈夫曼树是 「从叶生枝，然后再生根」 。
哈夫曼算法能够大幅度提升压缩比率使用哈夫曼树后，出现 「频率越高的数据所占用的数据位数就越少」 ，而且数据的区分也可以很清晰的实现。
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