A. zip 的压缩原理与实现
文件压缩原理
我们使用计算机所做的事情大多都是对文件进行处理。每个文件都会占用一定的磁盘空间，我们希望一些文件，尤其是暂时不用但又比较重要不能删除的文件（如备份文件，有点像鸡肋呀），尽可能少的占用磁盘空间。但是，许多文件的存储格式是比较松散的，这样就浪费了一些宝贵的计算机存储资源。这时，我们可以借助压缩工具解决这个问题，通过对原来的文件进行压缩处理，使之用更少的磁盘空间保存起来，当需要使用时再进行解压缩操作，这样就大大节省了磁盘空间。当你要拷贝许多小文件时，通过压缩处理可以提高执行效率。如果小文件很多，操作系统要执行频繁的文件定位操作，需要花费很多的时间。如果先把这些小文件压缩，变成一个压缩文件后，再拷贝时就很方便了。由于计算机处理的信息是以二进制数的形式表示的，因此压缩软件就是把二进制信息中相同的字符串以特殊字符标记来达到压缩的目的。为了有助于理解文件压缩，请您在脑海里想象一幅蓝天白云的图片。对于成千上万单调重复的蓝色像点而言，与其一个一个定义“蓝、蓝、蓝……”长长的一串颜色，还不如告诉电脑：“从这个位置开始存储1117个蓝色像点”来得简洁，而且还能大大节约存储空间。这是一个非常简单的图像压缩的例子。其实，所有的计算机文件归根结底都是以“1”和“0”的形式存储的，和蓝色像点一样，只要通过合理的数学计算公式，文件的体积都能够被大大压缩以达到“数据无损稠密”的效果。总的来说，压缩可以分为有损和无损压缩两种。如果丢失个别的数据不会造成太大的影响，这时忽略它们是个好主意，这就是有损压缩。有损压缩广泛应用于动画、声音和图像文件中，典型的代表就是影碟文件格式mpeg、音乐文件格式mp3和图像文件格式jpg。但是更多情况下压缩数据必须准确无误，人们便设计出了无损压缩格式，比如常见的zip、rar等。压缩软件（compression software）自然就是利用压缩原理压缩数据的工具，压缩后所生成的文件称为压缩包（archive），体积只有原来的几分之一甚至更小。当然，压缩包已经是另一种文件格式了，如果你想使用其中的数据，首先得用压缩软件把数据还原，这个过程称作解压缩。常见的压缩软件有winzip、winrar等
B. 软件压缩的原理是什么
1、软件压缩的原理是：计算机处理的信息是以二进制数的形式表示的，压缩软件就是把二进制信息中相同的字符串以特殊字符记来达到压缩的目的，过合理的数学计算公式，文件的体积都能够被大大压缩以达到“数据无损稠密”的效果。
2、压缩可以分为有损和无损压缩两种，其中丢失个别的数据不会造成太大的影响的压缩就是有损压缩，压缩软件是利用压缩原压缩数据的工具，压缩后所生成的文件称为压缩，体积只有原来的几分之一甚至更小。
C. 文档A.doc,含有441个字符,原始大小25KB,经过 winrar软件压缩以后形成压缩文件A.RA
哥们，这个和字符编码格式，压缩方式，压缩比，以及字符在内存所占字节数等等有关的，有的压缩就是把字符在存储中高位字节为空的给删掉，导到数据精简的目的，举个类子：
假如英文字母a在内存中编码为00011111 压缩时便把前面的3个0刷掉，如果b是00111111，，会把前面的2个0压缩掉。
解压就是一个还原添加0的过程，理论上是和原来的一样，但是如果原来的文档中如果有某个特殊字符在内存中都为0的，压缩时就都删了，解压缩时就理所当然还原不回来了。
可能说的有很多错误，大体就是这么个意思，希望你能明白，所以说解压缩后文档多大，还真不好说。
D. 压缩算法原理
哈夫曼
哈夫曼编码是无损压缩当中最好的方法。它使用预先二进制描述来替换每个符号，长度由特殊符号出现的频率决定。常见的符号需要很少的位来表示，而不常见的符号需要很多为来表示。
哈夫曼算法在改变任何符号二进制编码引起少量密集表现方面是最佳的。然而，它并不处理符号的顺序和重复或序号的序列。
2.1 原理
我不打算探究哈夫曼编码的所有实际的细节，但基本的原理是为每个符号找到新的二进制表示，从而通常符号使用很少的位，不常见的符号使用较多的位。
简短的说，这个问题的解决方案是为了查找每个符号的通用程度，我们建立一个未压缩数据的柱状图；通过递归拆分这个柱状图为两部分来创建一个二叉树，每个递归的一半应该和另一半具有同样的权（权是 ∑ N K =1 符号数 k , N 是分之中符号的数量，符号数 k 是符号 k出现的次数 ）
这棵树有两个目的：
1． 编码器使用这棵树来找到每个符号最优的表示方法
2． 解码器使用这棵树唯一的标识在压缩流中每个编码的开始和结束，其通过在读压缩数据位的时候自顶向底的遍历树，选择基于数据流中的每个独立位的分支，一旦一个到达叶子节点，解码器知道一个完整的编码已经读出来了。
压缩后的数据流是 24 位（三个字节），原来是 80 位（ 10 个字节）。当然，我应该存储哈夫曼树，这样解码器就能够解码出对应的压缩流了，这就使得该例子中的真正数据流比输入的流数据量大。这是相对较短的数据上的副作用。对于大数据量来说，上面的哈夫曼树就不占太多比例了。
解码的时候，从上到下遍历树，为压缩的流选择从左 / 右分支，每次碰到一个叶子节点的时候，就可以将对应的字节写到解压输出流中，然后再从根开始遍历。
2.2 实现
哈夫曼编码器可以在基本压缩库中找到，其是非常直接的实现。
这个实现的基本缺陷是：
1． 慢位流实现
2． 相当慢的解码（比编码慢）
3． 最大的树深度是 32 （编码器在任何超过 32 位大小的时候退出）。如果我不是搞错的话，这是不可能的，除非输出的数据大于 2 32字节。
另一方面，这个实现有几个优点：
1． 哈夫曼树以一个紧密的形式每个符号要求 12 位（对于 8 位的符号）的方式存储，这意味着最大的头为 384 。
2． 编码相当容易理解
哈夫曼编码在数据有噪音的情况（不是有规律的，例如 RLE ）下非常好，这中情况下大多数基于字典方式的编码器都有问题。