1. 并不是每个算法都适用于所有的使用场景

2. 关注点

2.1. 数据是在哪里压缩、存储和解压的

2.2. 数据是从哪里来的、到哪里去

3. 数据压缩的使用场景

3.1. 线下压缩，客户端解压

3.1.1. 打包的应用程序或者电子游戏

3.1.2. 艺术家创作并共享他们的作品

3.1.3. 原始的作品都是使用高分辨率、高保真的工具制作的，然后再输出并压缩以供分发

3.1.4. 目的是使多媒体文件尽可能地小

3.1.5. 权衡取舍的是多媒体文件的品质

3.2. 客户端压缩，云端解压

3.2.1. 在客户端进行初步压缩，以节省出站通信的流量费用

3.2.2. 目的是减少用户的费用

3.2.3. 权衡取舍是对于移动设备，需要消耗电池的电量去压缩数据

3.3. 云端压缩，客户端解压

3.3.1. 由云端资源生成的动态数据

3.3.1.1. 在客户端请求数据库操作的结果

3.3.1.2. 服务器发送了动态布局的数据

3.3.1.3. 平衡压缩后的大小与所需要的时间

3.3.1.4. 目的就是让通过网络传输的内容变得更小

3.3.1.5. 权衡取舍的是时间

3.3.2. 为提高计算效率而传输到云端的大量数据

3.3.2.1. 需要确保手边的媒体文件尽量地小

3.3.2.2. 由云端传输出去的每个二进制位都需要所有者付费

3.3.2.3. 客户端也需要为从云端获取的每个二进制位付费

3.3.2.4. 目标就是高效地将大量的数据压缩为最少的二进制位数

3.3.2.5. 权衡取舍的是成本和效率（也就是计算资源的价格）

3.4. 客户端压缩，客户端解压

3.4.1. 客户端应用程序相互之间需要通信

3.4.2. 难点是客户端通常是移动设备，没有优化转换和压缩数据所需要的大量资源

3.4.3. 需要权衡设备的功能、压缩和解压需要的时间以及需要数据的迫切性

4. 数据压缩的需求

4.1. 对图像数据应用哈夫曼编码，那么压缩的结果肯定达不到应用有损图像压缩算法的水平

4.2. 与全屏显示的图片相比，缩略图对图片质量的要求就会比较低

4.2.1. 缩略图可以使用有损的JPEG编码压缩

4.2.2. 对质量有更高要求的图片则应该使用无损的WebP编解码器编码

4.3. 了解要处理的数据

4.3.1. 数据的类型

4.3.2. 内部结构

4.3.3. 使用方式

4.4. 了解算法的各项指标

4.4.1. 选出正确的算法系列

4.5. 了解在给定的情况下你需要的是什么

4.5.1. 有些算法能节省特别多的空间

5. 压缩率

5.1. 最重要的指标

5.2. 内容压缩后的大小与压缩前大小之比

5.3. 压缩的最主要目的就是让数据变得最紧凑，在网络传输中二进制位数总是越少越好

5.4. 1GB的文本文件，用ZPAQ算法压缩，压缩后的文件通常会最小，但同时需要2GB的内存以及3个小时才能在台式计算机上完成压缩，解压时需要的资源时间大致相同

5.4.1. 当关注的主要是压缩后的文件大小时，ZPAQ算法是很不错，但它不适用于在移动设备上压缩数据

5.5. 对那些在线下或者云端进行压缩的服务来说，压缩率就是最重要的考虑因素

5.5.1. 有资源、有时间将数据压缩得最小，同时这样做还能减少传输数据所需的费用

6. 压缩性能

6.1. 将数据转换为压缩后的形式需要多长时间

6.2. 评价指标

6.2.1. CPU速度

6.2.1.1. 决定了数据可以压缩得多快

6.2.2. 内存

6.2.2.1. 它十分有限，特别是对移动设备来说

7. 解压性能

7.1. 对所有重点关注性能的环境来说，解压速度的重要性超过其他所有指标

7.2. 选择压缩算法主要是根据该算法的解压性能而不是压缩后文件的大小

7.3. 那些能将文件压缩得最小的算法，通常也需要花最长的时间去解压

7.4. GZIP之所以成为当前世界上使用较多的通用文档压缩算法，解码性能是其中最主要的原因之一

7.4.1. GZIP算法生成的压缩文件大小合适且解压速度很快，这使得它适用于各种类型的嵌入式设备和非嵌入式设备

8. 解码流的能力

8.1. 数据流通常是解压时容易被忽略的一个方面

8.2. 完整的数据包

8.2.1. 解码前所有的数据都必须在内存中

8.3. 数据以分块的形式发送到客户端，一到客户端就开始解码（即分块解码）

9. 比较压缩算法

9.1. Squash压缩基准测试

9.1.1. 测试各种算法在压缩XML、文本、图像以及其他数据格式时的表现

9.2. Squeeze Chart

9.2.1. 比较算法在压缩各种文本、音频以及位图时的表现

9.3. 不同的算法和不同的设置，都会影响到开发的应用程序的压缩质量

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