压缩分类： 压缩后的数据可以复原的称为可逆压缩，无法复原的称为不可逆压缩。
文件是将数据存储在磁盘等存储媒介上的一种形式，其以字节为存储单位，文件就是数据集合的字节。
任何情况下：文件的字节序列都是连续存储的。
RLE 压缩算法： 将文件内容用 数据 X重复次数，从而实现数据压缩,常用于压缩传真图像等。
RLE 算法缺点： 在实际的文本文件中，同样字符重复出现的次数较低，因此该算法针对这样的文件压缩率不高，反而可能压缩后比原来更大，因为每个不同的部分都会加上重复的次数占位。
哈夫曼压缩算法： 通过为各压缩对象文件分别构造最佳的编码体系，并以该编码体系为基础来进行压缩，用什么方式进行编码对数据进行分割，由各个文件而定，通过该压缩算法压缩后的文件中，存储着哈夫曼编码信息与压缩后的数据。
哈夫曼树： 通过哈夫曼树构造编码体系，之后通过该编码就可以实现哈夫曼压缩算法，该树的核心是通过叶子结点来生成树根，通过降低出现次数多的表示位数，而进行大幅度压缩降低暂用字节数。
通过哈夫曼树编码后： 出现频率越高的数据所占用的数据位数越少，由于使用树枝连接数据从频率较少的开始，这就意味着频率越低的数据到达根部的枝条数越多，而枝条数越多，编码的位数也就是随之增加了可以表示更多数据，从哈夫曼算法压缩过的文件读取数据后，会以位为单位，对该数据进行排查，并与哈夫曼树进行对比看是否到达了目标编码。