引言
无损压缩算法可行的基本原理是，任意一个非随机文件都含有重复数据，这些重复数据可以通过用来确定字符或短语出现概率的统计建模技术来压缩。统计模型可以用来为特定的字符或者短语生成代码，基于它们出现的频率，配置最短的代码给最常用的数据。这些技术包括熵编码(entropy encoding)，游程编码(run-length encoding)，以及字典压缩。运用这些技术以及其它技术，一个8-bit长度的字符或者字符串可以用很少的bit来表示，从而大量的重复数据被移除。
历史
直到20世纪70年代，数据压缩才在计算机领域开始扮演重要角色，那时互联网变得更加流行，Lempel-Ziv算法被发明出来，但压缩算法在计算机领域之外有着更悠久的历史。发明于1838年的Morse code，是最早的数据压缩实例，为英语中最常用的字母比如"e"和"t"分配更短的Morse code。之后，随着大型机的兴起，Claude Shannon和Robert Fano发明了Shannon-Fano编码算法。他们的算法基于符号(symbol)出现的概率来给符号分配编码(code)。一个符号出现的概率大小与对应的编码成反比，从而用更短的方式来表示符号。
两年后，David Huffman在MIT学习信息理论并上了一门Robert Fano老师的课，Fano给班级的同学两个选项，写一篇学期论文或者参加期末考试。Huffman选择的是写学期论文，题目是寻找二叉编码的最优算法。经过几个月的努力后依然没有任何成果，Huffman决定放弃所有论文相关的工作，开始学习为参加期末考试做准备。正在那时，灵感爆发，Huffman找到一个与Shannon-Fano编码相类似但是更有效的编码算法。Shannon-Fano编码和Huffman编码的主要区别是构建概率树的过程不同，前者是自下而上，得到一个次优结果，而后者是自上而下。
早期的Shannon-Fano编码和Huffman编码算法实现是使用硬件和硬编码完成的。直到20世纪70年代互联网以及在线存储的出现，软件压缩才被实现为Huffman编码依据输入数据动态产生。随后，1977年Abraham Lempel 和 Jacob Ziv发表了他们独创性的LZ77算法，第一个使用字典来压缩数据的算法。特别的，LZ77使用了一个叫做slidingwindow的动态字典。1778年，这对搭档发表了同样使用字典的LZ78算法。与LZ77不同，LZ78解析输入数据，生成一个静态字典，不像LZ77动态产生。
法律问题
Deflate的崛起
当前的一些归档软件
压缩技术
有许多不同的技术被用来压缩数据。大多数技术都不能单独使用，需要结合起来形成一套算法。那些能够单独使用的技术比需要结合的技术通常更加有效。其中的绝大部分都归于entropy编码类别下面，但其它的一些技术也挺常用，如Run-Length Encoding和Burrows-Wheeler Transform。
Run-Length Encoding
Run-Length Encoding是一个非常简单的压缩技术，把重复出现的多个字符替换为重复次数外加字符。单个字符次数为1。RLE非常适合数据重复度比较高的数据，同一行有很多像素颜色相同的渐进图片，也可以结合Burrows-Wheeler Transform等其它技术一起使用。
下面是RLE的一个简单例子:
输入: AAABBCCCCDEEEEEEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA输出: 3A2B4C1D6E38A
Burrows-Wheeler Transform
Burrows-Wheeler Transform是1994年发明的技术，目的是可逆的处理一段输入数据，使得相同字符连续出现的次数最大化。BWT自身并不做任何的压缩操作，仅简单地转化数据，让Run-Length Encoder等压缩算法可以更有效的编码。
Entropy Encoding
数据压缩中，平均来说为了表示一个字符或短语，Entropy意味着所需要的最少bit数。一个基本的entropy编码器包括一个分析模型以及一套编码。输入文件被解析，并产生一个由字符出现概率组成的统计模型。然后，编码器可以利用该统计模型去决定该给每一个字符多少个bit，从而使得最常用的字符用最短的编码，反之最不常用的字符用最长的编码。
Shannon-Fano Coding
这是最早的压缩技术，于1949年由Claude Shannon和Robert Fano发明。这个技术的其中一个步骤是产生一个代表字符出现概率的二叉树。字符以这样一种方式排序，出现得越频繁的字符越靠近树的顶端，越不常见的越靠近树的底部。
一个字符对应的编码通过搜索Shannon-Fano来获得，此外，左分支后面加0，右分支加1。例如，"A"是两个左节点后接一个右节点，那么对于的编码为"0012"。Shannon-Fano coding不总是能够产生最优的编码，主要是由于二叉树是自下而上构建的。由于这个原因，使用的较多的还是对于任意输入都能够得到最优编码的Huffman coding。
Huffman Coding
Huffman Coding是另外一个entropy coding的例子，与Shannon-Fano Coding非常的相似，只是为了产生最优编码二叉树是自上而下构建的。
