=数据压缩算法=速记算法=
递增素数之间,可以使用加法,得出相对小的数,可以用乘法,得出相对大的数,可以用乘方号,得出很大很大的数。
当使用特定长度把一个大数据分割成N个小片段时,就可以进行统计,比如全体相加,然后除以总数得到全局平均数。
然后使用1KB的平均数,1MB的平均数,1GB的平均数作为比大小基准。
然后还有特定数(比如出现了一次以上的多次数)(比如只出现了一次的一次数)(比如出现的最大值)(比如出现的最小值)。
现在的问题就是,统计能够获得数据的被过滤掉了很多信息的被压缩后的数据,如何使用统计获得的数据,来逆推原始数据(包括各种统计的先后顺序)(当然,因为数据的缺失,导致必须使用试错方式来实现)。
在处理大数据时,如何减少解压缩时试错次数,就是大数据压缩专用算法的重难点。
[示例]
如果有一个二进制数1010010010011100110001000100010,统计出其二进制的1总共有12个,二进制的0总共有19个;转换为八进制为12223461042,统计出其八进制的0总共出现了1次,八进制的1出现了2次,八进制的2出现了4次,八进制的3出现了1次,八进制的4出现了2次,八进制的6出现了1次;转换为十进制为1380868642,统计出其十进制的0出现了1次,十进制的1出现了1次,十进制的2出现了1次,十进制的3出现了1次,十进制的4出现了1次,十进制的6出现了2次,十进制的8出现了3次(当然了,为了加速碰撞,一般都是使用素数进制的方式,而不是使用这种方式,作者用这种方式示例,只是为了方便使用微软自带的程序员计算器换算进制,从而进行统计),那么接下来,就需要通过进制碰撞的方式,来逆推根据统计得出的原始数据。
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