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大部分 压缩算法原理：
通过符号的出现频率，按照 哈夫曼算法 得到一个 编码表，
再通过编码表 重新编码 得到 压缩后的 字节。
问题来了：
计算 “编码表”，取决于 “出现频率”
“出现频率” 是如何产生的？？？
比如：
我有一本 《三国演义》 需要压缩到 字节流。
哈夫曼算法 如果遍历了 整本《三国演义》 计算除了 “编码表”。
然后按照 “编码表” 压缩了 《三国演义》
然后：
我再继续往这个 压缩字节流 中，写入了一本 英文《圣经》
完蛋：
之前通过 整本 中文《三国演义》确定的 编码表，在压缩 英文《圣经》 时，命中率锐减，压缩质量瞬间变差。
——————————————————————
问：
压缩算法的 “编码表” 是如何 产生 的？
> 是通过 全部待压缩字节 计算？（把《三国演义》《圣经》 都遍历一遍） —— 很明显，这种做法太占用 算法空间（内存）。
> 还是通过 最前面的 一部分字节 计算？（把 《三国演义》第一章 遍历一遍） —— 很明显，这种做法得到的编码表质量不高。
> 压缩算法 是如何 折中 处理的？？？？
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有用固定字典的，也有动态计算字典的。
zip算法首先用哈夫曼编码得到字典，然后再压缩字典，这一步用的固定的码表
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- 全国各省市区城市编码SQL
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- 2019年4月税收分类编码Excel版
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- 当服务器对请求进行响应时，发送的首行被称为状态行。 response的状态行包括3位数字的状态代码，下面给出五类状态代码的简单描述！ 1**(以1开头的3位数)：主要是实验性质的 2**:用来表示请求成功。 3**:用来表示在请求满足之前应该采取进一步行动 4**:当浏览器做出无法满足的请求时，返回改状态码 5**:用来表示服务器出现的问题 在服务器处理页面时，一旦出现问题，服务器会
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我们是很有底线的