概述

在之前的文章中，我們知道了如何壓縮一段重複元素組成的資料。這種壓縮稱為“遊程編碼”，該演算法在無損資料壓縮傳輸時非常方便。但問題是資料必須遵循特定格式。比如，字串“aaaaaaaabbbbbbbb”可以被壓縮成“a8b8”。此時，16個字元的字串被壓縮成4個字元，沒有丟失任何資訊，而長度卻只有原始長度的25%。但當字元（元素）以不同方式分散時，問題就會出現。如果字元不變，但是沒有連續出現，會是什麼情況？如果字串是“abababababababab”會如何？長度一樣，字元一樣，但是我們不能使用遊程編碼！確實，使用遊程演算法在最優情況下只能得到相同的字串。

然而在這種情況下，我們看到另一個事實。該字串有太多重複元素組成，儘管不是一個接著另一個。我可以使用點陣圖壓縮該字串。也就是說我們可以使用序列中的位來儲存給定元素出現的位置，這個序列可以簡單地轉換成一個十進位制值。上例中的字串“abababababababab”可以壓縮成“1010101010101010”，即十進位制數43690，甚至表示成十六進位制的AAAA更好。由此這個長字串就被壓縮了。當解壓（解碼）訊息時，我們再從十進位制/十六進位制轉化成二進位制，匹配字元的出現次數。當然，上面這個例程非常簡單，假設只有一個重複字元，其餘組成字元不同，像這樣：“abacadaeafagahai”。那麼，我們可以使用對字元“a”使用點陣圖-“1010101010101010”，壓縮後為“AAAA bcdefghi”。正如你所看到的，所有例子字串只有16字元，這是一個限制。對變長資料使用點陣圖有些棘手，它的解碼不太容易。

從根本上來說，點陣圖壓縮儲存了訊息中頻繁出現元素的位置！

此外，點陣圖壓縮不僅適用於字串。也能壓縮陣列，物件以及任何資料。我之前帖子中的例程就很合適。我們需要使用JSON從伺服器傳輸一個很大的陣列到客戶機（瀏覽器）。該資料非常適合於“遊程編碼”。假設資料不一樣——不同年份的集合，這些時間以不同方式分散。

JSON將會對訊息進行編碼，編碼後的訊息如下（一個簡單但很大的javascript陣列）。

然而，如果使用點陣圖壓縮，我們將得到一個更短的陣列。

此時的JSON如下：

很明顯，隨著待壓縮資料增加，壓縮率會變得越來越好。事實上，大部分人都是從影象瞭解了點陣圖壓縮，因為該演算法主要用於影象壓縮。可想而知，在壓縮黑白影象時效果會多麼好（因為黑色和白色可以視為0和1）。實際上，它也被用於超過兩種顏色（例如256色），壓縮的程度就非常高。

實現

下面基於PHP的實現僅僅是為了闡明點陣圖壓縮演算法。這個演算法適用於任何資料結構。

應用

當資料中有元素頻繁出現時，該演算法效果很好，所以你需要研究待壓縮資料的本質。實際上因為這個原因，該演算法通常用於PNG8或GIF影象的壓縮。