windows中winrar命令行方式使用
在Windows系統中的文件壓縮/解壓縮工具winrar功能強大，雖然我們都習慣於用圖形界面的winrar，但是它也能在命令行方式下面使用，這在企圖讓winrar批量自動壓縮解壓縮的時候尤其有用。
它自帶的幫助也非常的全面，現在從中擇出來一些比較常用的總結一下，以免再找的時候比
較頭暈
1，最簡單的壓縮命令：
winrar a asdf.txt.rar asdf.txt
a的意思是進行壓縮動作，後面第一個參數是被壓縮後的文件名，後綴當然是rar了，最後面
的參數就是要被壓縮的文件名
2，最簡單的解壓縮命令：
winrar e asdf.txt.rar
e的意思是執行解壓縮，解壓縮的文件是後面這唯一的參數，但是這個e解壓縮是把解出來的
文件釋放到當前目錄下面，與asdf.txt.rar文件並列了，因此，更加實用的是下面的帶路徑
解壓縮。
3，帶路徑的解壓縮命令：
winrar x asdf.rar
x的意思是執行帶絕對路徑解壓動作，這會在當前文件夾下創建一個文件夾asdf，把壓縮包
里的文件、文件夾不改動結構釋放到文件asdf裡面，就像我們在winrar的圖形界面下看到的
一樣。
4，指定壓縮級別壓縮：
winrar a -m5 asdf.tr.rar asdf.tr
要被壓縮的不再是一個txt文本，而是一個文本格式的十幾M的模擬數據文件，希望能夠最大
程度的壓縮。使用壓縮參數-m5。在winrar中，執行操作是不帶前導-符號的參數，比如「a
」或「x」，而修飾這種動作的參數，使用帶前導符號「-」的參數，比如-m5。其中-m就是
指定壓縮級別的參數，壓縮級別有如下五級：
-m0 存儲 添加到壓縮文件時不壓縮文件。
-m1 最快 使用最快方式(低壓縮)
-m2 較快 使用快速壓縮方式
-m3 標准 使用標准(默認)壓縮方式
-m4 較好 使用較好壓縮方式(較好壓縮，但是慢)
-m5 最好 使用最大壓縮方式(最好的壓縮，但是最慢)
默認的是-m3級別，級別不同，對於大數據量的文本文件壓縮後的文件大小有很大的差異
5，指定壓縮後刪除原文件：
winrar a -m5 -df asdf.tr.rar asdf.tr
用參數-df指定壓縮為asdf.tr.rar壓縮文件後，刪除原文件asdf.tr，也可以是：
winrar m -m5 asdf.tr.rar asdf.tr
這個m的意思是把文件asdf.tr移動入壓縮文件asdf.tr.rar中
6，創建自解壓文件：
winrar s asdf.tr.rar
在gui界面中，創建自解壓文件是有個選項可以直接選擇的。而在命令行中，是分為兩個步
驟的，第一步是用壓縮命令進行壓縮：
winrar a -m5 -df asdf.tr.rar asdf.tr
第二步是用s命令把這個壓縮文件轉化為自解壓文件：
winrar s asdf.tr.rar
轉化後，生成了自解壓文件：asdf.tr.exe
基本上，日常使用這六條就夠
❷ 無損壓縮演算法LZ4介紹
探索高效無損壓縮演算法：LZ4詳解
在數據壓縮的世界裡，LZ4演算法以其獨特的魅力脫穎而出。不同於LZW演算法，LZ4更注重壓縮和解壓效率，盡管在壓縮率上可能稍遜一籌，但其性能表現令人矚目。讓我們深入了解一下LZ4無損壓縮的核心原理和優勢。
高效壓縮與解壓
LZ4的核心策略在於，它在壓縮和解壓過程中，通過生成一致的字典，利用偏移量和匹配長度來記錄已出現過的數據，從而實現數據的高效壓縮。雖然這可能意味著壓縮效果不如LZW那麼顯著，但LZ4的壓縮速度和CPU佔用率卻有著顯著的優勢。據測試，LZ4的解壓速度驚人，甚至接近內存拷貝操作的三分之一，這樣的性能對於處理大數據量的場景來說，無疑是一大利器。
內存友好的解壓設計
在解壓過程中，LZ4採取了一種獨特的內存管理策略。它只需要一塊大於解壓目標數據的內存，不需要額外的內存用於存儲字典，這使得嵌入式系統也能輕松應對。解壓過程只需要一次性的內存分配，不需要逐個讀取和存儲字典，這無疑提高了系統的靈活性和資源利用率。
解壓過程詳解
解壓縮的步驟涉及幀結構的解析。LZ4的最小匹配長度為4位元組，一旦匹配到四個或更多位元組，才能產生壓縮效果。首先，從位元組中提取無匹配明文長度和匹配數據長度，然後根據這些長度讀取和解壓數據。匹配長度的計算可能需要進一步的位元組讀取，直到找到完整的匹配值。接著，從偏移量區域復制匹配數據，完成一幀的解壓縮。
壓縮過程的智慧
壓縮過程則是尋找重復的數據片段。通過對4位元組數據進行哈希計算，將其存儲在字典表中，可以加快匹配速度。這樣，查找重復內容時，無需遍歷整個數據，大大提高壓縮效率。而且，這種優化對解壓方來說是透明的，無需額外處理。
總結
盡管LZ4的壓縮率可能不如其他演算法，但其在速度和內存效率上的卓越表現，使其成為追求高性能和實時處理應用的理想選擇。對於那些對壓縮速度有極高要求的場景，LZ4無疑是一個值得深入研究和實踐的無損壓縮演算法。