序 xiii
前言　xv
第 1章　並非無趣的一章　1
1.1　5類數據壓縮算法　1
1.2　惹人“憤怒”的剋勞德 香農　2
1.3　關於數據壓縮，你必須知道的　3
第 2章　不容錯過的一章　9
2.1　理解二進製　9
2.1.1　十進製計數係統　9
2.1.2　二進製計數係統　10
2.2　信息論　12
2.2.1　二分查找　14
2.2.2　熵：錶示一個數所需要的最少二進製位數　15
2.2.3　標準的數字長度　16
第3章　突破熵　17
3.1　理解熵　17
3.2　熵有什麼用處呢　19
3.3　理解概率　19
3.4　突破熵　20
3.4.1　示例1：增量編碼　21
3.4.2　示例2：符號分組　22
3.4.3　示例3：排列　22
3.5　信息論與數據壓縮　26
第4章　VLC　29
4.1　摩爾斯碼　29
4.2　概率、熵與碼字長度　31
4.3　VLC　33
4.3.1　運用VLC　34
4.3.2　創建VLC　37
4.3.3　幾個VLC示例　39
4.3.4　為數據集找到最適閤的編碼方法　45
第5章　統計編碼　47
5.1　利用統計使數據壓縮接近熵　47
5.2　哈夫曼編碼　49
5.2.1　構造哈夫曼樹　49
5.2.2　生成碼字　50
5.2.3　編碼和解碼　52
5.2.4　實際的實現方法　52
5.3　算術編碼　53
5.3.1　找齣正確的數　54
5.3.2　編碼　55
5.3.3　選擇正確的輸齣值　57
5.3.4　解碼　57
5.3.5　具體實現　62
5.4　ANS　62
5.4.1　通過轉換錶來編碼和解碼　62
5.4.2　創建備查錶　64
5.4.3　使用ANS壓縮數據　66
5.4.4　解碼示例　67
5.4.5　壓縮是從哪裏來的　68
5.5　在實際壓縮中，選擇哪一種統計壓縮算法　69
第6章　自適應統計編碼　71
6.1　位置對熵的重要性　71
6.2　自適應VLC編碼　73
6.2.1　動態創建VLC錶　73
6.2.2　字麵值　75
6.2.3　重置　78
6.2.4　知道何時重置　79
6.2.5　實際中的應用　80
6.3　自適應算術編碼　80
6.4　自適應哈夫曼編碼　81
6.5　現代的選擇　81
第7　章 字典轉換　83
7.1　基本字典轉換　84
7.2　LZ算法　87
7.2.1　LZ算法的工作原理　88
7.2.2　編碼　92
7.2.3　解碼　93
7.2.4　壓縮LZ算法的輸齣　94
7.2.5　LZ算法的變體　95
7.3　盡可能多地收集數據　96
第8章　上下文數據轉換　97
8.1　RLE　98
8.1.1　處理短行程問題　98
8.1.2　壓縮　99
8.2　增量編碼　101
8.2.1　XOR增量編碼　103
8.2.2　參照係增量編碼　104
8.2.3　修正的參照係增量編碼　105
8.2.4　壓縮增量編碼後的數據　107
8.2.5　那麼它對文本有效嗎　107
8.3　MTF　107
8.3.1　消除搗亂符號的影響　109
8.3.2　壓縮MTF　109
8.4　BWT　110
8.4.1　順序很重要　111
8.4.2　BWT的工作原理　111
8.4.3　BWT的逆操作　112
8.4.4　具體的實現　114
8.4.5　壓縮BWT後的數據　115
第9　章 數據建模　117
9.1　馬爾可夫鏈　118
9.1.1　馬爾可夫鏈與壓縮　121
9.1.2　實際的實現　125
9.2　部分匹配預測算法　126
9.2.1　單詞查找樹　127
9.2.2　字符的壓縮　128
9.2.3　選擇一個閤理的N值　130
9.2.4　處理未知的符號　130
9.3　上下文混閤算法　130
9.3.1　模型的類型　131
9.3.2　混閤的類型　132
9.4　下一代技術　133
第 10章　換個話題　135
10.1　多媒體數據壓縮　135
10.2　通用壓縮　136
10.3　實踐中的數據壓縮　137
第 11章　評價數據壓縮　139
11.1　數據壓縮的使用場景　139
11.1.1　綫下壓縮，客戶端解壓　139
11.1.2　客戶端壓縮，雲端解壓　140
11.1.3　雲端壓縮，客戶端解壓　140
11.1.4　客戶端壓縮，客戶端解壓　141
11.2　數據壓縮的需求　141
11.3　壓縮率　142
11.4　壓縮性能　142
11.5　解壓性能　143
11.6　解碼流的能力　143
11.7　比較壓縮算法　144
第 12章　壓縮圖像數據　147
12.1　理解圖像質量與文件大小　147
12.1.1　是什麼降低瞭圖像的質量　149
12.1.2　度量圖像質量　150
12.1.3　讓想法真正工作　152
12.2　圖像的尺寸很重要　152
12.3　選擇正確的圖像格式　153
12.3.1　PNG　154
12.3.2　JPG　154
12.3.3　GIF　155
12.3.4　WebP　156
12.3.5　現在，到瞭選擇的時刻　156
12.4　GPU 紋理格式　157
12.5　矢量格式　158
12.6　收獲的捷徑　160
第 13　章 序列化數據　161
13.1　瞭解常見的使用場景　162
13.1.1　服務器動態生成的數據　162
13.1.2　服務器擁有的靜態數據　162
13.1.3　客戶端動態生成的數據　162
13.1.4　客戶端擁有的靜態數據　162
13.2　序列化格式的問題　162
13.2.1　可讀文本　163
13.2.2　解碼時間長　164
13.3　更小的序列化數據　164
13.3.1　使用二進製序列化格式　164
13.3.2　重構列錶以獲得更好的壓縮　165
13.3.3　組織數據以便高效獲取　166
13.3.4　將數據切分為適當的壓縮格式　168
第 14章　有損數據壓縮　171
第 15章　讓世界變得更小　173
15.1　數據壓縮與你　173
15.2　數據壓縮與盈利　173
15.2.1　用戶獲取與保持　173
15.2.2　運行成本　174
15.2.3　提前規劃　175
15.3　讓用戶的生活更美好更便宜　175
15.4　對下一步技術的思考　175
15.4.1　未來的50億用戶　176
15.4.2　移動網絡　176
15.5　開始行動　176
數據壓縮術語錶　179
關於作者　188
關於封麵　188
· · · · · · (收起)