1GB的數(shù)據(jù)確實可以壓縮到比1MB更小的體積。
比如1.56GB的數(shù)字“1”，如果用txt文本的形式表示出來就會出現(xiàn)滿大屏的“1”，但壓縮過后的壓縮文件可以描述為：1.txt里有多少個“1”，解壓縮可以新建一個名為1.txt的文件，然后往里面寫入相應(yīng)數(shù)量的“1”?！?.txt里有多少個1”只會占用磁盤的幾KB的空間，而1.txt里真的寫入這么多個“1”后，就會占用1.56GB的磁盤空間。
但是如果生成一個隨機(jī)字符組成的.txt文件，不管用任何壓縮軟件都很難壓縮得動。
壓縮軟件壓縮文件其實就是在找規(guī)律，利用數(shù)據(jù)的一致性和可預(yù)測性去實現(xiàn)壓縮的目的。一般來說可以用比較精確的自然語言來描述一樣事物，那么就越能夠?qū)@樣事物做壓縮。寫出1萬個“1”和說1個萬“1”實際意義不一樣，但所表達(dá)的意思是一樣的。
由此可見壓縮后的文件大小是由文件本身的屬性和壓縮算法共同決定。
如果在一只注射器里裝滿空氣，然后堵住出口，適應(yīng)按壓注射器推進(jìn)裝置可以將空氣壓縮到很小很小的的體積，當(dāng)壓力釋放的時候注射器的橡皮閥也會回退到原來的位置。如果往注射器里裝滿水，堵住出口后，用力按壓注射器推進(jìn)裝置里面的水幾乎體積不變。通過這個小實驗我們就能很好地理解文件本身的屬性到底是個什么東西，它決定了數(shù)據(jù)可壓縮的程度。
為什么說算法也決定了文件的壓縮大小呢？
算法所帶來的實際效果是顛覆性的，比如算從1到100的和，從1一直加到100既費紙又費時間，還很可能中途會算錯。如果找到規(guī)律僅僅只需要頭數(shù)+尾數(shù)的和再乘以末尾數(shù)的一半，幾秒鐘就可以心算出答案。
當(dāng)然算法的絕對優(yōu)勢建立在數(shù)據(jù)的規(guī)律性之上，而文件壓縮同樣是建立在數(shù)據(jù)的規(guī)律性進(jìn)行壓縮。但話又說回來壓縮率高并不代表就一定好。如下圖，從1~100的數(shù)，我們可以通過不同的程序算法將它輸出到屏幕上顯示出來。
- 將1、2、3、4、5、6、7、8、9……95、96、97、98、99、100直接輸入到程序中，然后通過程序直接輸出到屏幕上。
- 定義一個變量i，i初始值為1，輸出到屏幕上后i+1，然后再輸出。重復(fù)99次，就將從1~100的數(shù)全部輸出到屏幕上了。
- 定義一個數(shù)組，初始值為{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}，輸出到屏幕上，再定義一個數(shù)組，值為第一個數(shù)組里的數(shù)加10，輸出到屏幕上。重復(fù)9次，就將從1~100的數(shù)全部輸出到屏幕上了。
算法一因為要花很多的時間將全部要顯示的數(shù)都寫進(jìn)程序內(nèi)，所以程序本身所占的存儲空間是非常大的，這也意味著打開它很吃內(nèi)存。算法二寫出來的程序所占用的存儲空間是最小的，但它需要CPU的計算量是最大的。算法三對算法一、算法二的優(yōu)點、缺點進(jìn)行了折中，在程序不占用過多存儲空間的前提下，也讓CPU計算量減少。這就可以充分地解釋為什么有的壓縮解壓軟件壓縮率很高但很耗時間、很耗CPU和內(nèi)存；有的壓縮解壓軟件壓縮率壓縮率一般但很快能壓縮、解壓。每次壓縮、解壓都很快的軟件是不存在的，因為并不是每一個文件都會遵循程序設(shè)定好的套路走。
有損壓縮也是我們常會用到的一種壓縮形式
有損壓縮顧名思義就是會裁掉一些我們用不到的數(shù)據(jù)，僅保留我們需要的數(shù)據(jù)。比如下圖的美女圖片，將顏色和細(xì)節(jié)信息刪除掉僅僅保留線圖我們還是可以認(rèn)出她是一位美女。通過有損壓縮的方式是完全可以將1GB的文件壓縮1MB或者更小。當(dāng)然有損壓縮是具有破壞性的，壓縮后的數(shù)據(jù)是沒有辦法恢復(fù)到壓縮前。
但有損壓縮卻是我們經(jīng)常會用到的，比如圖片壓縮、音頻壓縮、視頻壓縮，人們看圖或者顯示畫面的時候并不會主要到一些細(xì)節(jié)并不完善，同樣即使兩個音頻錄音采樣序列可能聽起來一樣，但實際上并不完全一樣。
文檔壓縮解壓離我們漸行漸遠(yuǎn)
在過去網(wǎng)速慢而且貴的情況下，充分的體現(xiàn)了壓縮解壓的優(yōu)勢所在。如今網(wǎng)速飛快、每GB存儲空間白菜價的年代能用到壓縮解壓的人越來越少。在軟件、硬件都不斷升級的前提下，人們也更加傾向于欣賞無損的圖片、音頻、視頻。
其實壓縮的技術(shù)用途還是非常廣泛，比如現(xiàn)代通信，只有當(dāng)信息的發(fā)送方和接受方都能理解編碼機(jī)制的時候壓縮數(shù)據(jù)通信才能工作。
以上個人淺見，歡迎批評指正。