=資料壓縮演算法=速記演算法=

遞增素數之間，可以使用加法，得出相對小的數，可以用乘法，得出相對大的數，可以用乘方號，得出很大很大的數。

當使用特定長度把一個大資料分割成N個小片段時，就可以進行統計，比如全體相加，然後除以總數得到全域性平均數。

然後使用1KB的平均數，1MB的平均數，1GB的平均數作為比大小基準。

然後還有特定數（比如出現了一次以上的多次數）（比如只出現了一次的一次數）（比如出現的最大值）（比如出現的最小值）。

現在的問題就是，統計能夠獲得資料的被過濾掉了很多資訊的被壓縮後的資料，如何使用統計獲得的資料，來逆推原始資料（包括各種統計的先後順序）（當然，因為資料的缺失，導致必須使用試錯方式來實現）。

在處理大資料時，如何減少解壓縮時試錯次數，就是大資料壓縮專用演算法的重難點。

[示例]

如果有一個二進位制數1010010010011100110001000100010，統計出其二進位制的1總共有12個，二進位制的0總共有19個；轉換為八進位制為12223461042，統計出其八進位制的0總共出現了1次，八進位制的1出現了2次，八進位制的2出現了4次，八進位制的3出現了1次，八進位制的4出現了2次，八進位制的6出現了1次；轉換為十進位制為1380868642，統計出其十進位制的0出現了1次，十進位制的1出現了1次，十進位制的2出現了1次，十進位制的3出現了1次，十進位制的4出現了1次，十進位制的6出現了2次，十進位制的8出現了3次（當然了，為了加速碰撞，一般都是使用素數進位制的方式，而不是使用這種方式，作者用這種方式示例，只是為了方便使用微軟自帶的程式設計師計算器換算進位制，從而進行統計），那麼接下來，就需要透過進位制碰撞的方式，來逆推根據統計得出的原始資料。

Loading...

未載入完，嘗試【重新整理】or【關閉小說模式】or【關閉廣告遮蔽】。

嘗試更換【Firefox瀏覽器】or【Chrome谷歌瀏覽器】開啟多多收藏！

移動流量偶爾打不開，可以切換電信、聯通、Wifi。

收藏網址：www.mobvista.cc

(＞人＜；)