blocks|key|44954|text|看看LZO和lz4。在您的数据上尝试它们，看看它们的性能如何。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|44955|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://www.oberhumer.com/opensource/lzo/|1|http://code.google.com/p/lz4/^0|2|3|0|6|3|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|N|8|@]|9|@$A|O|B|P|1|Q]|$A|R|B|S|1|T]]|C|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|U|8|@]|9|@]|C|$]]]|E|$F|$5|G|H|I|C|$J|K]]|L|$5|G|H|I|C|$J|M]]]]

Look at <a href="http://www.oberhumer.com/opensource/lzo/">LZO</a> and <a href="http://code.google.com/p/lz4/">lz4</a>. Try them on your data and see how they perform.

blocks|key|37323|text|golomb代码可以像霍夫曼一样好用，而且非常简单和快速。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|37324|entityMap^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|-4|5|6|7|E|8|@]|9|@]|A|$]]]|C|$]]

A golomb code can be good like a huffman and is very simple and fast.

blocks|key|138356|text|BWT+%2B+entropy+coding+(例如Huffman+coding)相当快(复杂度O(n))，但需要两次遍历。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|138357|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://en.wikipedia.org/wiki/BWT|1|http://en.wikipedia.org/wiki/Entropy_coding|2|http://en.wikipedia.org/wiki/Huffman_coding^0|0|3|0|6|E|1|O|E|2|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|P|8|@]|9|@$A|Q|B|R|1|S]|$A|T|B|U|1|V]|$A|W|B|X|1|Y]]|C|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|Z|8|@]|9|@]|C|$]]]|E|$F|$5|G|H|I|C|$J|K]]|L|$5|G|H|I|C|$J|M]]|N|$5|G|H|I|C|$J|O]]]]

<a href="http://en.wikipedia.org/wiki/BWT" rel="nofollow">BWT</a> + <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Entropy_coding" rel="nofollow">entropy coding</a> (for instance <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Huffman_coding" rel="nofollow">Huffman coding</a>) is quite fast (compexity O(n)) but needs two pass.

I'm looking for compression/deompression algorithms that can give decent compression 2-4x on regular english text and yet I can decompress this data almost as fast as I can get it out of main memory (~10Gbps). Whats the current state of the art in terms of fast decompression algorithms (perhaps vectorized code that uses multiple cores) 

In particular, I'm looking at this paper <a href="http://www.google.com/url?sa=t&amp;rct=j&amp;q=&amp;esrc=s&amp;source=web&amp;cd=1&amp;ved=0CFQQFjAA&amp;url=http://www.mpi-inf.mpg.de/~rgemulla/publications/schlegel10compression.pdf&amp;ei=9WXjT6SdCaKe2QXM8NnNCA&amp;usg=AFQjCNHgwdqc_ocCxHjrcjNwQo14ke7ALQ&amp;sig2=yoKMbAIxlRCmlFaWB1AyTA" rel="nofollow">Fast Integer compression using SIMD instructions</a>
and wondering if similar algorithms have been used in any system.

Fast decompression algorithms

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没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

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功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符。

功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符

功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符

功能4上新

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我正在寻找压缩/解压算法，可以在普通英文文本上提供像样的压缩2-4倍，但我几乎可以解压缩这些数据的速度，因为我可以从主内存(~10Gbps)。就快速解压缩算法而言，目前的技术水平如何(可能是使用多核的矢量化代码)特别是，我正在看这篇论文，想知道类似的算法是否已经在任何系统中使用过。

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