（数据压缩测试、字典、固实压缩、熵及其作用）

首先需要明白压缩这个技术为什么能存在，首先先联想一下我们生活中的压缩，能够压缩的东西必须要有空隙，例如海绵中有大量的空气，因此才能把它压扁，而铁锭中就没有空气，很难再进行压缩。

计算机中的压缩亦是如此，但在压缩文件中，需要的不是空气，而是重复的内容。2^16=65536，理论上一个字就有这么多种表示方法，但是并不是每个字出现的概率都相同，有些字出现的概率就会高很多，同样使用这个字组成的词的概率 并不相同，而是某个特定的词使用次数更多，这就是文件中的“空气”。

一篇小说中会多次出现主角的名字，如果这个主角叫alvincr，那么我就可以用x来表示alvincr，在压缩的过程中遇到alvincr就替换成x，这样就能节省很多字母，解压的时候遇到x就变成alvincr，那么文件就又回来了。

假如有一个文件是写了一千遍的alvincr，

那么压缩的时候既可以直接用x替换alvincr，然后再统计x的数量为1000，最终输出的结果很可能就是这样的：x-?1000（假设这里-表示转义符，-?用于表示重复的次数）

如果我将alvincr重复无穷次，那么最后压缩的效率甚至能达到：1000000：1（个人随意写的数字，并没有做具体实验）

使用记事本打开效果：

压缩后的文件会变成：规则表+内容+附录 的形式，当我们进行解压的时候需要去查找解压的规则，即查找究竟X代表的是什么，是alvincr.com？还是alvincr？

压缩分为无损压缩和有损压缩，对于准确性要求不高的文件可采用有损压缩的形式，例如打电话时及时损失了一些原有的细节，也不会影响通话的质量；但是对于我写的文章，如果压缩软件进行有损压缩，你可能就完全看不出来我原来写的什么了。

通过将文本中比较长且出现次数较多的文字，替换成特定的ASCII码，例如将alvincr.com替换成01，01就是alvincr.com的字典，因此如果文本是：本文来自alvincr.com，那么压缩后就会变成：本文来自01，这样就能大幅度减少文字的长度。

虽然字典设置的越大，压缩后的文件越小，但是压缩速度会变慢，资源消耗变大。从上图可以看出rar默认使用4MB的字典，rar5使用32MB字典。

字典设置的越大，那么能够处理的内容就越多，当字典空间耗尽后将会重新启动一个新字典，在运行字典的时候，整个字典全都保存在内存中，因此如果内存容量较小的用户，还是不要将字典设置那么大，经过下文测试（压缩选项-部分）发现rar的32MB字典完全能够实现压缩的效果。