(中国工程物理研究院计算机应用研究所，四川绵阳621900)摘要:随着网络承载的信息量的飞速增长，数据压缩必然会备受人们重视。数据压缩可分成两种类型，一种叫做无损压缩，另一种叫做有损压缩。文中主要介绍目前用得最多和技术最成熟的无损数据压缩技术，按照无损压缩方法采用的压缩技术的不同，从基于统计的压缩思想和基于字典的压缩思想两个方面对其中最具有代表性的无损数据压缩方法进行了详细的分类讨论和优缺点比较，并对基于字典压缩算法的一些成熟的改进算法进行了汇总介绍，便于对无损数据压缩技术感兴趣的同志学习参考。关键词:数据压缩;无损数据压缩;统计压缩算法;字典压缩算中图分类号:TP311．5文献标识码:A文章编号:1673－629X(2011)09－0073－04ResearchofSeveralCommonLosslessDataCompressionAlgorithmsZHENGCui－fang(InstituteofComputerApplication，ChinaAcademyofEngineeringPhysics，MAbstract:Withthequickincreaseofnetwork’sinformation，datacompressionispaidmoreandmoreattentionbypeople．Datacompres-sioncanbedividedintotwotypes，oneiscalledlosslesscompression，andtheotheriscalledlosscompression．Ittakeslosslessdatacom-pressionasmainline．Accordingtodifferentcompressiontechnologyoflosslessdatacompression，fromtwoaspectsofstatisticanddic-tionaryideas，itintroducessomerepresentativelosslessdatacompressionapproachesandanalyzesthesekindsofdatacompressionalgo-rithms’advantagesanddisadvantages．Gathersomematurebettermentalgorithmbasedondictionarycompressionalgorithmtogetherandintroducethem;Itisfacilitatereferenceforpeoplewhoisinterestinlosslessdatacompressiontechnology．分类介绍，并对它们各自的优缺点进行归纳总结。由0引言于篇幅的原因，文中并没有对每个算法的具体实现步随着信息化技术的飞速发展，各行各业都用计算机来处理信息，各种系统数据量越来越大，数据在时间和空间上日益增长，给信息存储特别是网络传输带来诸多的困难。为了节省信息的存储空间和提高信息的传输效率，必须对大量的实际数据进行有效的压缩。数据压缩作为解决海量信息存储和传输的支持技术受到人们的极大重视。压缩算法分为无损压缩和有损压缩。相对于有损压缩来说，无损压缩的占用空间大，压缩比不高，但是它100%地保存了原始信息，没有任何信号丢失并且音质高，不受信号源的影响。而且随着限制无损格式的种种因素逐渐被消除(例如:硬盘容量的急剧增长而且价格越来越低廉)，使得无损压缩格式具有广阔的应用前景。文中在查阅大量文献的前提下，对目前国内外的一些具有代表性的无损压缩算法进行详细的骤进行描述，而只是引入了对每个算法介绍比较详细的中文文献信息。希望能为对无损压缩算法有兴趣的同志学习、查询提供方便。1无损数据压缩的分类无损压缩技术即通常所说的通用压缩技术也称为信息保持编码、熵编码、无失真编码等，也就是根据一定方法对大量数据进行编码处理以达到信息压缩存储过程，在数据的压缩过程中不允许精度的损失，被压缩的数据应该能够通过解码恢复到压缩以前的原状态主要用于文本文件、数据库、程序数据和特殊应用场合的图像数据(如指纹图像、医学图像等)的压缩。这类算法压缩率较低，一般为1/2～1/5。通常压缩对象是文字或数字等要求精确的数据时，无损压缩是必然的选择。无损压缩从压缩模型上收稿日期:2011－01－27;修回日期:2011－05－09基金项目:中国工程物理研究院预先研究基金(09－0642)大体可以分为基于统计的压缩算法和基于字典的压缩算法具体的分类图如图所示图1常用无损数据压缩分类图Huffman的运行时间与输入串长度成线性比，而存储基于统计压缩算法1．1基于统计式压缩算法的起源较早，实质是统计字符的出现频率来对字符本身重新编码，属于熵编码类，与原始数据的排列次序无关而与其出现频率有关，主要的压缩算法有Shanno－Fano编码、游程长度编码(RLC)、哈夫曼编码和算术编码。空间的需求量不依赖输入串长度，是一个常数。5)算术编码［6］也是一种根据字符出现几率的统计结果重新编码的...