解压缩

压缩的反过程

解压缩（Decompression）是压缩的反过程，是将一个通过软件压缩的文档、文件等各种东西恢复到压缩之前的样子。解压文件的方法是：右击图标-解压文件-确定（前提为安装过相关解压软件并关联过右键菜单），解压完成以后就会在压缩文件所在目录出现一个新的文件，这个文件就是你解压出来的文件，但其也有可能不是一个文件，是由多个文件组成的东西。

基本定义

解压缩就是将一个通过软件压缩的文档、文件等各种东西恢复到压缩之前的样子。

使用方法

解压文件的方法是：右击图标-解压文件-确定（前提为安装过相关解压软件并关联过右键菜单），解压完成以后就会在压缩文件所在目录出现一个新的文件，这个文件就是你解压出来的文件，但其也有可能不是一个文件，是由多个文件组成的东西。

压缩原理

由于计算机处理的信息是以二进制数的形式表示的，因此压缩软件就是把二进制信息中相同的字符串以特殊字符标记来达到压缩的目的。为了有助于理解文件压缩，请您在脑海里想象一幅蓝天白云的图片。对于成千上万单调重复的蓝色像点而言，与其一个一个定义“蓝、蓝、蓝……”长长的一串颜色，还不如告诉电脑：“从这个位置开始存储1117个蓝色像点”来得简洁，而且还能大大节约存储空间。这是一个非常简单的图像压缩的例子。其实，所有的计算机文件归根结底都是以“1”和“0”的形式存储的，和蓝色像点一样，只要通过合理的数学计算公式，文件的体积都能够被大大压缩以达到“数据无损稠密”的效果。总的来说，压缩可以分为有损和无损压缩两种。如果丢失个别的数据不会造成太大的影响，这时忽略它们是个好主意，这就是有损压缩。有损压缩广泛应用于动画、声音和图像文件中，典型的代表就是影碟文件格式mpeg、音乐文件格式mp3和图像文件格式jpg。但是更多情况下压缩数据必须准确无误，人们便设计出了无损压缩格式，比如常见的zip、rar等。压缩软件（compression software）自然就是利用压缩原理压缩数据的工具，压缩后所生成的文件称为压缩包（archive），体积只有原来的几分之一甚至更小。当然，压缩包已经是另一种文件格式了，如果你想使用其中的数据，首先得用压缩软件把数据还原，这个过程称作解压缩。常见的压缩软件有winzip、winrar等。

有损压缩和无损压缩

在上文中讨论的压缩类型称为无损压缩，因为您重新创建的文件与原始文件完全相同。所有无损压缩都基于这样一种理念：将文件变为“较小”的形式以利于传输或存储，并在另一方收到它后复原以便重新使用它。

有损压缩则与此大不相同。这些程序直接去除“不必要”的信息，对文件进行剪裁以使它变得更小。这种类型的压缩大量应用于减小位图图像的文件大小，因为位图图像的体积通常非常庞大。为了了解有损压缩的工作原理，让我们看看你的计算机如何对一张扫描的照片进行压缩。

对于此类文件，无损压缩程序的压缩率通常不高。尽管图片的大部分看起来都是相同的——例如，整个天空都是蓝色的——但是大部分像素之间都存在微小的差异。为了使图片变得更小同时不降低其分辨率，您必须更改某些像素的颜色值。如果图片中包含大量的蓝色天空，程序会挑选一种能够用于所有像素的蓝色。然后，程序重写该文件，所有天空像素的值都使用此信息。

如果压缩方案选择得当，您不会注意到任何变化，但是文件大小会显著减小。当然，对于有损压缩，在文件压缩后您无法将其复原成原始文件的样子。您必须接受压缩程序对原始文件的重新解释。因此，如果需要完全重现原来的内容（例如软件应用程序、数据库和总统就职演说），则不应该使用这种压缩形式。

优势

那么这种机制到底有多好呢？文件压缩率取决于多种因素，包括文件类型、文件大小和压缩方案。

在世界上的大多数语言中，某些字母和单词经常以相同的模式一起出现。正是由于这种高冗余性，而导致文本文件的压缩率会很高。通常大小合适的文本文件的压缩率可以达到50%或更高。大多数编程语言的冗余度也很高，因为它们的命令相对较少，并且命令经常采用一种设定的模式。对于包含大量不重复信息的文件（例如图像或MP3文件），则不能使用这种机制来获得很高的压缩率，因为它们不包含重复多次的模式。

如果文件有大量重复模式，那么压缩率通常会随着文件大小的增加而增加。从我们的例子中就可以看出这一点——如果我们摘录的肯尼迪讲话再长一些，您会发现又多次出现了我们字典中的模式，因此能够通过每个字典条目节省更多的文件空间。此外，对于更大的文件，还可能出现具有更大普遍性的模式，从而能够创建出效率更高的字典。

此外，文件压缩效率还取决于压缩程序使用的具体算法。有些程序能够在某些类型的文件中更好地寻找到模式，因此能更有效地压缩这些类型的文件。其他一些压缩程序在字典中又使用了字典，这使它们在压缩大文件时表现很好，但是在压缩较小的文件时效率不高。尽管这一类的所有压缩程序都基于同一个基本理念，但是它们的执行方式却各不相同。程序开发人员始终在尝试建立更好的压缩机制。