1. 數據流壓縮原理和數據壓縮Zlib的實現
壓縮的本質就是去冗餘，去除信息冗餘，使用最短的編碼保存最完整的數據信息。所以對於不同的場景，壓縮採用的演算法也因時制宜，比如視頻和圖片可以採用有損壓縮，而文本數據採用無損壓縮。壓縮率又取決於信息的冗餘度，也就是內容中重復的比例。那些均勻分布的隨機字元串，壓縮率會降到最低，即香農限
deflate是zip文件的默認演算法。它更是一種數據流壓縮演算法。
LZ77壓縮演算法採用字典的方式進行壓縮，是一種簡單但是很高效的數據壓縮演算法。其方式就是把數據中一些可以組織成短語的字元加入字典。維護三個概念： 短語字典、滑動窗口、向前緩沖區
壓縮的逆過程，通過解碼標記和保持滑動窗口中的符號來更新解壓數據。當解碼字元被標記:將標記編碼成字元拷貝到滑動窗口中，一步一步直到全部翻譯完成
在流式傳輸中，不定長編碼數據的解碼想要保持唯一性，必須滿足唯一可以碼的條件。而異前綴碼就是一種唯一可解碼的候選，當然這樣會增加編碼的長度，卻可以簡化解碼。
huffman編碼是一種基於概率分布的貪心策略最優前綴碼。huffman編碼可以有效的壓縮數據，壓縮率取決於數據本身的信息冗餘度
計算數據中各符號出現的概率，根據概率從小到大，從下往上反向構建構造碼樹，這樣最終得到的編碼的平均長度是最短的。同時也是唯一可譯的
解讀：在一開始，每一個字元已經按照出現概率的大小排好順序，在後續的步驟中，每一次將概率最低的兩棵樹合並，然後用合並後的結果再次排序（為了找出最小的兩棵樹）。在gzip源碼中並沒有專門去排序，而是使用專門的數據結構（比如最小堆或者紅黑樹）。
使用優先隊列實現huffman樹，最後基於Huffman樹最終實現文件壓縮。
具體步驟：
gzip = gzip 頭 + deflate 編碼的實際內容 + gzip 尾
zlib = zlib 頭 + deflate 編碼的實際內容 + zlib 尾
壓縮之前：初始化各種輸入輸出緩沖區；
壓縮：我們可以不斷往這些緩沖區中填充內容，然後由deflate函數進行壓縮或者indeflate函數進行解壓
總結：在調用deflate函數之前，應用程序必須保證至少一個動作被執行（avail_in或者avail_out被設置），用提供更多數據或者消耗更多的數據的方式。avail_out在函數調用之前千萬不能為零。應用程序可以隨時消耗被壓縮的輸出數據