数据压缩算法是减少数据存储空间或传输带宽的核心技术，根据其实现原理可分为无损压缩和有损压缩。数据压缩算法有哪些?以下从技术分类、核心算法等几个方面展开分析。根据数据特性、质量要求、资源约束选择最匹配的算法，而非追求单一指标最优。
数据压缩算法有哪些?
一、无损压缩算法
LZ77及其变种
LZ77：基于滑动窗口和字典匹配的经典算法，通过三元组(偏移量、行程长度、偏离字符)表示重复数据。
LZSS：LZ77的改进版，优化了标记符的使用，减少冗余。
LZMA/LZMA2：结合LZ77与算术编码，压缩率更高，适用于7z等格式。
字典编码系列
LZ78：动态构建字典存储数据片段，后续重复片段用索引代替。
LZW(Lempel-Ziv-Welch)：广泛用于GIF和TIFF格式，预定义字典并逐步扩展。
熵编码
霍夫曼编码：基于字符频率分配变长编码，常用于JPEG、MP3等格式。
DEFLATE：结合LZ77与霍夫曼编码，为ZIP文件的核心算法。
现代高效算法
Brotli：谷歌开发，针对Web优化，结合LZ77与二阶上下文建模。
Zstandard(Zstd)：Facebook推出，平衡压缩速度与比率，支持多线程。
二、有损压缩算法
主要用于多媒体领域，如JPEG(离散余弦变换)、MPEG(运动补偿)等。
三、基于深度学习的压缩算法
多层感知机(MLP)：用于图像压缩的特征提取。
CNN/GAN：如Deepcoder系列，通过神经网络优化视频压缩效率。
数据压缩原理是什么?
数据压缩的基本原理是通过消除数据中的冗余信息，并利用统计规律或人类感知特性进行编码优化，从而减少存储或传输所需的数据量。具体原理可分为以下关键点：
冗余消除
数据中往往存在重复、可预测或无关紧要的信息(如文本中的重复字符、图像中的相似色块)，压缩算法通过识别并去除这些冗余实现空间缩减。
例如，LZ77算法通过滑动窗口匹配重复字符串，将其替换为更短的指针标记。
统计冗余编码
根据数据符号出现的频率差异进行优化编码：
熵编码(如Huffman编码)为高频符号分配短码、低频符号分配长码。
字典编码构建动态字典存储已出现的模式，后续直接引用字典索引(如LZW算法)。
人类感知特性利用(有损压缩)
针对图像、音频等多媒体数据，舍弃人眼/耳不易察觉的细节(如高频声波、微小色差)，结合变换编码(如DCT变换)和量化实现高压缩比。
压缩类型划分
无损压缩：完全保留原始信息，适用于文本、程序等，常用算法包括ZIP(基于LZ系列算法)和PNG。
有损压缩：牺牲部分精度以大幅缩减体积，典型应用如JPEG(图像)、MP3(音频)。
数据压缩技术是通过减少数据中的冗余信息，来降低数据所占用存储空间或传输带宽的技术。数据压缩是将原始数据通过一定的算法进行编码，将其转换为较小的表示形式，以实现数据存储优化和传输效率提升的目的。
