A. zip 的壓縮原理與實現
文件壓縮原理
我們使用計算機所做的事情大多都是對文件進行處理。每個文件都會佔用一定的磁碟空間，我們希望一些文件，尤其是暫時不用但又比較重要不能刪除的文件（如備份文件，有點像雞肋呀），盡可能少的佔用磁碟空間。但是，許多文件的存儲格式是比較鬆散的，這樣就浪費了一些寶貴的計算機存儲資源。這時，我們可以藉助壓縮工具解決這個問題，通過對原來的文件進行壓縮處理，使之用更少的磁碟空間保存起來，當需要使用時再進行解壓縮操作，這樣就大大節省了磁碟空間。當你要拷貝許多小文件時，通過壓縮處理可以提高執行效率。如果小文件很多，操作系統要執行頻繁的文件定位操作，需要花費很多的時間。如果先把這些小文件壓縮，變成一個壓縮文件後，再拷貝時就很方便了。由於計算機處理的信息是以二進制數的形式表示的，因此壓縮軟體就是把二進制信息中相同的字元串以特殊字元標記來達到壓縮的目的。為了有助於理解文件壓縮，請您在腦海里想像一幅藍天白雲的圖片。對於成千上萬單調重復的藍色像點而言，與其一個一個定義「藍、藍、藍……」長長的一串顏色，還不如告訴電腦：「從這個位置開始存儲1117個藍色像點」來得簡潔，而且還能大大節約存儲空間。這是一個非常簡單的圖像壓縮的例子。其實，所有的計算機文件歸根結底都是以「1」和「0」的形式存儲的，和藍色像點一樣，只要通過合理的數學計算公式，文件的體積都能夠被大大壓縮以達到「數據無損稠密」的效果。總的來說，壓縮可以分為有損和無損壓縮兩種。如果丟失個別的數據不會造成太大的影響，這時忽略它們是個好主意，這就是有損壓縮。有損壓縮廣泛應用於動畫、聲音和圖像文件中，典型的代表就是影碟文件格式mpeg、音樂文件格式mp3和圖像文件格式jpg。但是更多情況下壓縮數據必須准確無誤，人們便設計出了無損壓縮格式，比如常見的zip、rar等。壓縮軟體（compression software）自然就是利用壓縮原理壓縮數據的工具，壓縮後所生成的文件稱為壓縮包（archive），體積只有原來的幾分之一甚至更小。當然，壓縮包已經是另一種文件格式了，如果你想使用其中的數據，首先得用壓縮軟體把數據還原，這個過程稱作解壓縮。常見的壓縮軟體有winzip、winrar等
B. 軟體壓縮的原理是什麼
1、軟體壓縮的原理是：計算機處理的信息是以二進制數的形式表示的，壓縮軟體就是把二進制信息中相同的字元串以特殊字元記來達到壓縮的目的，過合理的數學計算公式，文件的體積都能夠被大大壓縮以達到「數據無損稠密」的效果。
2、壓縮可以分為有損和無損壓縮兩種，其中丟失個別的數據不會造成太大的影響的壓縮就是有損壓縮，壓縮軟體是利用壓縮原壓縮數據的工具，壓縮後所生成的文件稱為壓縮，體積只有原來的幾分之一甚至更小。
C. 文檔A.doc,含有441個字元,原始大小25KB,經過 winrar軟體壓縮以後形成壓縮文件A.RA
哥們，這個和字元編碼格式，壓縮方式，壓縮比，以及字元在內存所佔位元組數等等有關的，有的壓縮就是把字元在存儲中高位位元組為空的給刪掉，導到數據精簡的目的，舉個類子：
假如英文字母a在內存中編碼為00011111 壓縮時便把前面的3個0刷掉，如果b是00111111，，會把前面的2個0壓縮掉。
解壓就是一個還原添加0的過程，理論上是和原來的一樣，但是如果原來的文檔中如果有某個特殊字元在內存中都為0的，壓縮時就都刪了，解壓縮時就理所當然還原不回來了。
可能說的有很多錯誤，大體就是這么個意思，希望你能明白，所以說解壓縮後文檔多大，還真不好說。
D. 壓縮演算法原理
哈夫曼
哈夫曼編碼是無損壓縮當中最好的方法。它使用預先二進制描述來替換每個符號，長度由特殊符號出現的頻率決定。常見的符號需要很少的位來表示，而不常見的符號需要很多為來表示。
哈夫曼演算法在改變任何符號二進制編碼引起少量密集表現方面是最佳的。然而，它並不處理符號的順序和重復或序號的序列。
2.1 原理
我不打算探究哈夫曼編碼的所有實際的細節，但基本的原理是為每個符號找到新的二進製表示，從而通常符號使用很少的位，不常見的符號使用較多的位。
簡短的說，這個問題的解決方案是為了查找每個符號的通用程度，我們建立一個未壓縮數據的柱狀圖；通過遞歸拆分這個柱狀圖為兩部分來創建一個二叉樹，每個遞歸的一半應該和另一半具有同樣的權（權是 ∑ N K =1 符號數 k , N 是分之中符號的數量，符號數 k 是符號 k出現的次數 ）
這棵樹有兩個目的：
1． 編碼器使用這棵樹來找到每個符號最優的表示方法
2． 解碼器使用這棵樹唯一的標識在壓縮流中每個編碼的開始和結束，其通過在讀壓縮數據位的時候自頂向底的遍歷樹，選擇基於數據流中的每個獨立位的分支，一旦一個到達葉子節點，解碼器知道一個完整的編碼已經讀出來了。
壓縮後的數據流是 24 位（三個位元組），原來是 80 位（ 10 個位元組）。當然，我應該存儲哈夫曼樹，這樣解碼器就能夠解碼出對應的壓縮流了，這就使得該例子中的真正數據流比輸入的流數據量大。這是相對較短的數據上的副作用。對於大數據量來說，上面的哈夫曼樹就不佔太多比例了。
解碼的時候，從上到下遍歷樹，為壓縮的流選擇從左 / 右分支，每次碰到一個葉子節點的時候，就可以將對應的位元組寫到解壓輸出流中，然後再從根開始遍歷。
2.2 實現
哈夫曼編碼器可以在基本壓縮庫中找到，其是非常直接的實現。
這個實現的基本缺陷是：
1． 慢位流實現
2． 相當慢的解碼（比編碼慢）
3． 最大的樹深度是 32 （編碼器在任何超過 32 位大小的時候退出）。如果我不是搞錯的話，這是不可能的，除非輸出的數據大於 2 32位元組。
另一方面，這個實現有幾個優點：
1． 哈夫曼樹以一個緊密的形式每個符號要求 12 位（對於 8 位的符號）的方式存儲，這意味著最大的頭為 384 。
2． 編碼相當容易理解
哈夫曼編碼在數據有噪音的情況（不是有規律的，例如 RLE ）下非常好，這中情況下大多數基於字典方式的編碼器都有問題。