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压缩算法选型(gzipsnappylz4)及性能对比
常见压缩算法对比:Gzip/Snappy/Lz4性能对比 0 Gzip方式 1 Snappy方式 2 Lz4方式 0 Gzip方式 import java.io.ByteArrayInputStream ，压缩后的数据没有magic header 通过SnappyInputStream进行压缩，压缩后的数据有固定的header(多20个字节) @Slf4j public class SnappyUtil //github.com/lz4/lz4 官网lz4号 https://bbs.pediy.com/thread-197445.htm （snappy压缩速度要快于lz4,但是lz4解压缩速度快了snappy 一大截）:各有优点 3.2 自己压测 压缩算法 原始数据大小 压缩后数据大小 解压缩次数 耗时 gzip 3260 590 10000 171/163/152/146/148 lz4 3260 1103 对压缩比更看重,而耗时可以接受的情况,优先考虑Gzip
19.8K51发布于 2021-11-21 - 来自专栏Felix的技术分享
霍夫曼压缩算法
霍夫曼压缩算法 概述 霍夫曼压缩算法的主要思想是用较少的比特表示出现频率较高的字符，用较多的比特表示出现频率较低的字符。如下图所示， 实现 ①读入完整的输入流，并转化为字符数组。 根据这张表，可以将源文件中的某个字符，压缩为更少bit表示的Huffman树上的路径。 buildCode(st, x.right, s + "1"); } else { st[x.ch] = s; } } 压缩 /** * 从输入流中读字节流，并将压缩后的结果写入输出流 */ private static void compress() { //①读入完整的输入流 BinaryStdOut.write(x.ch); } BinaryStdOut.close(); } 参考 Algorithms, 4th
2K80发布于 2018-06-08 - 来自专栏架构师成长之路
gzip压缩算法
gzip,zlib,以及图形格式png，使用的是同一个压缩算法deflate。我们通过对gzip源码的分析来对deflate压缩算法做一个详细的说明： 第一，gzip压缩算法基本原理的说明。 第二，gzip压缩算法实现方法的说明。 第三，gzip实现源码级的说明。 1. Gzip压缩算法的原理 gzip 对于要压缩的文件，首先使用LZ77算法的一个变种进行压缩，对得到的结果再使用Huffman编码的方法（实际上gzip根据情况，选择使用静态Huffman 所以明白了LZ77算法和Huffman编码的压缩原理，也就明白了gzip的压缩原理。我们来对LZ77算法和Huffman编码做一个简单介绍。 7)跳过第9字节(压缩时采用的算法-更快或是比例更高)和第10字节(压缩时的操作系统)。
2.9K10编辑于 2022-04-14 - 来自专栏FPGA开源工作室
压缩算法简介
它具有适应性强，可以在不同的场景下应用，如数据传输、数据库压缩等。 LZ4：LZ4是一种高速压缩算法，适合于需要快速压缩和解压的场景。它具有低延迟和高吞吐量的特点，适合在ARM处理器上运行。 LZ4是一种LZ系列压缩算法，着重于压缩和解压的速度，压缩率相对较低。LZ4压缩率较低，算法复杂度和内存消耗中等，但是压缩和解压速度，尤其是解压速度远超其他算法。 因为其综合性能优秀，在Linux、Android中的内存压缩技术一般使用LZ4压缩算法。 LZ4 HC，有着更好的压缩率，但是算法复杂度大幅提升，且压缩速度也大幅减慢，但是依然有着很好的解 Brotli：Brotli是由Google开发的一种通用压缩算法，特点是高压缩率和较好的性能。 4性能排序 在实际应用中，不同的压缩算法因为适用场景、数据类型、硬件平台等因素的不同，其性能表现也会有所差异。
1.5K10编辑于 2024-06-21 - 来自专栏宇宙之_一粟
RLE压缩算法
RLE压缩算法（下简称RLE算法）的基本思路是把数据按照线性序列分成两种情况：一种是连续的重复数据块，另一种是连续的不重复数据块。 RLE算法的原理就是用一个表示块数的属性加上一个数据块代表原来连续的若干块数据，从而达到节省存储空间的目的。 一般RLE算法都选择数据块的长度为1字节，表示块数的属性也用1字节表示，对于颜色数小于256色的图像文件或文本文件，块长度选择1字节是比较合适的。
1.4K20发布于 2020-10-28 - 来自专栏WebJ2EE
算法：LZW 压缩
属于无损压缩编码。 LZW 通过建立字符串字典，用较短的代码来表示较长的字符串来实现压缩。 LZW 的字典无需专门存储，可通过压缩信息还原。 4. 返回步骤 2 重复，直至读完原字符串中所有字符。 解码过程： 1. 初始状态，用 ASCII 码初始化字典。S、C为空； 2. 读入第一个符号 current，解码输出； 3. 赋值 previous = current； 4. 读入下一个符号 current； 5.
1.6K40发布于 2019-07-19 - 来自专栏程序员小藕
后台 压缩算法
时间限制：C/C++ 1秒，其他语言2秒 空间限制：C/C++ 256M，其他语言512M 小Q想要给他的朋友发送一个神秘字符串，但是他发现字符串的过于长了，于是小Q发明了一种压缩算法对字符串中重复的部分进行了压缩 ， 对于字符串中连续的m个相同字符串S将会压缩为[m|S](m为一个整数且1<=m<=100)，例如字符串ABCABCABC将会被压缩为[3|ABC]， 现在小Q的同学收到了小Q发送过来的字符串，你能帮助他进行解压缩么
83920编辑于 2022-05-09 - 来自专栏架构狂人
json 压缩算法
json 压缩算法 无论使用何种编程语言，json格式的数据已被广泛应用，不论是数据的传输还是存储，在很多应用场景下，你可能想进一步地压缩JSON字符串的长度，以提升传输效率，如果你使用的是nosql 数据库，你可能想进一步的压缩json字符串的长度来节省你的存储空间，接下来，我将介绍一下目前最常用的json数据压缩技术（CJSON和HPack）的实现 一、 CJSON CJSON 的压缩算法, 主要是将资料抽离成 : [{ "values": [1, 100, 100] }, { "values": [2, 100, 100, 200, 150] }, {}] } 二、HPack HPack 的压缩算法 API： 这样的做法可以被认为是一种加密性质的压缩，如果数据接收方不知道数据结构，是无法直接解析出目标值的。 从上面的例子中，我们发现，CJSO和HPack 都只是节省了 json数据键的大小，但是里面的中括号和引号都无用且大量冗余，我上面介绍的这种压缩方法使用起来复杂度可能高一点，但是压缩比可以比上面的两种更好一些
77920编辑于 2023-08-16 - 来自专栏烟草的香味
GC算法-标记压缩算法
概述 还记得标记清除和复制算法的问题么? 堆使用效率低和碎片化问题. 那么有没有能够利用整个堆, 有没有内存碎片化问题的算法呢? 这就是标记压缩算法了. 简单来说, 标记压缩算法就是将堆中的所有活动对象整体向左移, 将对象间的空隙消除. 在GC执行前的内存: GC执行后的内存: 恩, 就是这么个意思. 实现 如何实现上面的操作呢? 而这, 也是标记压缩算法最大的问题了, 执行时间太久了, 标记清除对堆进行一次遍历, 而标记压缩要进行三次. 三倍的时间. 可想而知. 不过也有伟人说了, 算法没有好不好, 只有是否适合. 这几种可达性的算法各有优劣吧. 标记压缩的衍生 Two-Finger算法 将堆的遍历次数减少到两次. (原谅我的无知) 其他 还有一些其他的表格算法、lmmixGC算法等, 因为这两个我看的似懂非懂, 就不细说了. 标记压缩算法差不多就这么些. 告辞~~~
1.2K10发布于 2020-04-08 - 来自专栏FPGA开源工作室
Huffman算法压缩解压缩（C）
Huffman压缩算法是一种基于字符出现频率的编码算法，通过构建Huffman树，将出现频率高的字符用短编码表示，出现频率低的字符用长编码表示，从而实现对数据的压缩。 然而，Huffman算法对于小规模数据压缩效果不佳，适用于处理较大规模的数据压缩。 2 huffman压缩算法过程详细演示 下面将通过一个简单的例子来演示Huffman压缩算法的压缩过程，假设有一个字符串 “ABRACADABRA” 需要进行压缩。 合并过程： (C, 1)和(D, 1) -> (CD, 2) (B, 2)和(R, 2) -> (BR, 4) ((CD, 2) 和 (BR, 4)) -> ((CD)BR, 6) ((A, 5) 和 4 C语言Huffman解压缩算法示例 以下是一个简单的C语言示例代码，实现了Huffman算法进行数据解压缩的功能： #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include
1.1K10编辑于 2024-07-06 - 来自专栏EffectiveCoding
Kafka 之压缩算法&Hash算法
Kafka 支持的压缩算法还挺多的，这一篇来站在Kafka的角度看一下压缩算法。就当前情况来说，支持GZIP、Snappy、LZ4 这三种压缩算法。 下面来看看GZIP、Snappy、LZ4 这三种压缩算法 GZIP GZIP是GNUzip的缩写，最初是用于UNIX系统的文件压缩，常见的.gz的压缩文件就是gzip所压缩得到的，通常来说，对于纯文本内容 LZ4 LZ4其实和snappy的初衷是相同的，但是LZ4追求压缩速率的同时相对于snappy来说，不仅压缩更快了，压缩率也更佳可观了，同样是谷歌开发的。 去看LZ4相关介绍的时候，提到了LZ77，博主是这么介绍LZ4的：LZ4就是一个用16k大小哈希表储存字典并简化检索的LZ77，而LZ77是一个应用了字典来进行压缩的算法。 因为我对压缩算法也不是很熟悉，只能概要的介绍一下，推给大家，还请见谅，以后有机会仔细的来看这些压缩算法，下面是几种算法的一个比较，然后Kafka是按照batch对消息进行压缩的。 ?
2.3K30发布于 2019-07-31 - 来自专栏烟草的香味
数据压缩算法
概述 之前在听到数据压缩的时候, 想着肯定是某些高深莫测的算法, 能够完成数据的压缩这种事情, 最近看了看, 嗯, 至少咱还是能看懂的. 无损压缩 众所周知, 不管你是exe, word, txt, dmg等等, 在存储上都是以二进制进行存储的, 所以, 在讨论压缩时, 忽略文件格式即可, 只要将其看做一串数字即可. ZIP 压缩格式 zip 压缩文件是日常使用中较为常见的压缩格式了, 它就是使用了上面的方案二和方案三进行压缩处理的结果. 其压缩步骤如下: 将文件使用方案二将大部分重复内容去掉. 其他 当然, 不仅仅是文件的 zip 压缩, 包括在很多网络传输中, 为了减少传输的包体积, 也会将文件进行压缩后再发送. 有损压缩 上面的无损压缩, 在将压缩文件解压后, 能够完全恢复压缩前的文件. 虽然已经很好了, 但是有损压缩的压缩文件要比它小很多, 当然代价就是无法还原. 不要以为没有用哦.
2.2K20发布于 2020-06-09 - 来自专栏随意记录
整数压缩算法 TurboPFor
本文讲述整数压缩算法 TurboPFor。 原作者写了个示例，以方便理解：https://github.com/stapelberg/goturbopfor1 压缩后的格式以 TurboPFor256 为例，每个 block 包含 256 个整数 因为 decode() 的第 2 个参数是 3，可知是 3 个 0xB8912636 被压缩了，所以解压后得到 output = {0xB8912636, 0xB8912636, 0xB8912636} Bitpacking block第 1 个 bitpacking block 指定了位宽 <= 32，随后跟着的是被压缩的数据。 P4NENC 和 USIZE 在 lib/vp4c.c 中定义如下：#define P4NENC p4ndenc128v#define USIZE 32进行宏替换 T2(P4NENC, USIZE
92910编辑于 2023-11-21 数据压缩算法
以下是一些广泛应用于网络通信中的压缩算法，它们可以在不牺牲过多计算资源的情况下有效减少数据体积： 1. 它基于DEFLATE算法，结合了LZ77压缩算法和Huffman编码，提供了不错的压缩率。 2. Brotli Brotli是一种较新的通用无损压缩算法，由Google开发，特别适合Web内容。它在压缩率上通常优于GZIP，尤其对于文本和JSON数据，同时提供了较快的解压速度。 4. LZ4 LZ4是一种非常快的无损压缩算法，它的设计目标是高速压缩和解压，特别适合对延迟敏感的应用，如游戏、实时数据流处理等。 7. 选择哪种压缩算法取决于具体的应用场景，包括数据类型、压缩速度、解压速度、压缩率的需求以及是否需要无损压缩等因素。在实际应用中，可能会根据网络带宽、CPU资源和数据特性的不同，选择最适合的压缩算法。
62410编辑于 2025-08-29- 来自专栏PostgreSQL研究与原理解析
PostgreSQL 14中TOAST的新压缩算法LZ4，它有多快？
对于列压缩选项，PostgreSQL 14提供了新的压缩方法LZ4。与TOAST中现有的PGLZ压缩方法相比，LZ4压缩更快。本文介绍如何使用整个选项，并和其他压缩算法进行性能比较。 但是其他压缩算法可能比PGLZ更快或者有更高的压缩率。PG14中有了新压缩选项LZ4压缩，这是一个以速度著称的无损压缩算法。因此我们可以期望它有助于提高TOAST压缩和解压缩的速度。 上面的例子中，id列不支持压缩算法，col1列使用PGLZ，col2使用LZ4，col3没有指定压缩算法，那么它会使用默认的压缩算法。 仍使用PGLZ压缩算法，即使将压缩算法从PGLZ修改到了LZ4。 LZ4压缩算法的数据与未压缩数据相比，函数处理的速度几乎一样，LZ4算法几乎不会影响字符串操作速度。 与PGLZ相比，LZ4压缩和解压缩TOAST数据更加高效，并提供很好的性能。
3.8K20发布于 2021-11-26 - 来自专栏Don的成长史
字符串压缩算法
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42449444/article/details/94060471 题目描述： 输入一串字符，请编写一个字符串压缩程序，将字符串中连续出现的重复字母进行压缩 ，并输出压缩后的字符串。 例如： aac 压缩为 1ac xxxxyyyyyyzbbb 压缩为 3x5yz2b 输入描述： 任意长度字符串 输出描述： 压缩后的字符串 输入样例： xxxxyyyyyyzbbb 输出样例： 3x5yz2b 解题思路： 小红书19年校招题，这道题在刷PAT乙级的时候有写到过类似的题：【PAT乙级】字符串压缩与解压。 = 0) { cout << cnt; //先输出压缩的字符个数 } cout << str[i]; //再输出被压缩的字符
4.1K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏OBKoro1的前端分享
算法—字符串压缩
字符串压缩 难度：简单 描述： 设计一种方法，通过给重复字符计数来进行基本的字符串压缩。 例如，字符串 aabcccccaaa 可压缩为 a2b1c5a3 。 而如果压缩后的字符数不小于原始的字符数，则返回原始的字符串。 可以假设字符串仅包括 a-z 的字母。 样例： str=aabcccccaaa 返回 a2b1c5a3 str=aabbcc 返回 aabbcc str=aaaa 返回 a4 思路分析： 解题思路：取出字符串，判断重复停止，添加到新字符串中。 注：需判断压缩后的字符串长度和原始字符串长度。 输出：', compress('aabcccccaaa'), // a2b1c5a3 compress('aabbcc'), // aabbcc compress('aaaa'), // a4
2.5K10发布于 2020-10-27 - 来自专栏登神长阶
【论文复现】图像压缩算法
本文提出的方法是目前基于深度学习的图像压缩领域性能最佳的方法。 于是作者就想，能不能把这两种方法做一个结合，做这么样一个结构，使其同时具备这两种算法的优点。 LIC-TCM算法亮点一：TCM块 那么我们首先来看一下TCM块的设计。 在这个结构里大家可以看到作者是使用了这个Swin Transformer 块和残差块来实现的一个两个方法的融合。 LIC-TCM算法亮点二：熵模型设计 接下来是作者的第二部分工作，提出了一种熵模型。 可以看出常规的熵模型是将整个y送入到一个提取超先验信息的网络当中，然后得到熵编码需要的参数。 default)s)", ) parser.add_argument( "-lr", "--learning-rate", default=1e-4,
78210编辑于 2024-12-28 - 来自专栏小石头
kafka压缩算法以及设置
EX：在properties中指定压缩算法 Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost ("compression.type", "gzip"); Producer producer = new KafkaProducer<>(props); producer 端和broker端 压缩算法应该指定相同 还有可能在消息格式不同的情况下，V2向下兼容会导致 重新 / 解压缩，也会让kafka丧失了引以为傲的0拷贝特性。 各种压缩算法 benchmark： 图片 压缩消息还能显著降低网络带宽压力。 总结： 该节主要讨论了 Kafka 压缩的各个方面，包括 Kafka 是如何对消息进行压缩的、何时进行压缩及解压缩，还对比了目前 Kafka 支持的几个压缩算法，希望你能根据自身的实际情况恰当地选择合适的 Kafka 压缩算法，以求实现最大的资源利用率。
1.7K20编辑于 2022-11-10 - 来自专栏java系列博客
MD5压缩算法
byte[] source){ String s = null; //用来将字节转换成十六进制表示的字符 char hexDigits[] = {'0' ,'1', '2', '3', '4' 0;i< 16;i++){ //从第一个字节开始，将MD5的每一个字节转换成十六进制字符 //取第i个字节 byte byte0 = tmp[i]; // 取字节中高4位的数字转换 ，>>> 为逻辑右移，将符号位一起右移 str[k++] = hexDigits[byte0 >>> 4 & 0xf]; //去字节中低4位的数字转换 str[k++] = hexDigits
2.6K60发布于 2018-06-13
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