常见的压缩数据结构
数据结构可以用于压缩，尤其是一些专门设计的压缩数据结构，能够在存储数据时节省空间，或在检索时加速操作。
1. 霍夫曼树 (Huffman Tree)
霍夫曼编码是一种无损数据压缩算法，通过给频率较高的字符分配较短的编码，从而减少总的编码长度。这种方式广泛应用于文本和文件压缩（如ZIP、PNG图像等格式）。
概念：将频繁出现的数据用较短的编码表示，不常出现的数据用较长的编码表示。
2. Trie树（字典树）
Trie树用于压缩存储字符串，特别是当有大量共享前缀的字符串时，它通过共享相同的路径来减少存储空间。
概念：每个节点代表一个字符，所有共享前缀的字符串会共享相同的路径，从而减少存储空间。
3. 游程编码 (Run-Length Encoding, RLE)
游程编码是一种简单的压缩技术，适用于重复数据序列。它通过用一个数据元素及其出现次数来代替重复数据，适用于图像或文本中的长串重复字符。
例子：对于字符串 “AAAABBBCCDAA”，RLE会将其压缩为 “4A3B2C1D2A”。
4. 布尔矩阵压缩 (Compressed Bitmap)
在处理大量布尔数据时，如布尔矩阵或位图，可以使用压缩技术（如游程编码或位图压缩）减少空间占用。这种方法常用于存储图像数据或网络图的邻接矩阵。
5. 差分编码 (Delta Encoding)
差分编码用于压缩连续数据（如时间序列或数值数据）。它通过存储相邻数据点之间的差值而不是原始数据，从而减少存储需求。
例子：对于一组数据 [100, 102, 104, 106]，差分编码存储的是 [100, 2, 2, 2]，而不是原始数据本身。
6. 布尔压缩数据结构 (Succinct Data Structures)
这种数据结构能在保持查询效率的同时，大大减少所需的存储空间。它们通过使用精巧的编码方法，压缩了原始数据结构，而不牺牲查询速度。
应用：例如，用于处理图像、文档、DNA序列的压缩存储和快速查询。
这些压缩数据结构在处理大规模数据、提升存储效率以及提高查询性能方面起着重要作用。随着技术的发展，新的压缩技术和数据结构也在不断被提出和应用。