在计算机中，文件通常是以字节为单位存储的。一个字节由8位组成，是计算机存储和传输数据的基本单位。在保存文件时，操作系统或文件管理系统会将文件内容划分为一系列字节，并将这些字节存储在磁盘或其他存储介质上。每个字节都可以独立地存储和访问。
RLE是一种简单的无损数据压缩算法。它的机制是识别并替换数据中的连续重复元素。具体来说，RLE会查找连续出现的相同字符或数据项，并用一个计数器和该字符或数据项来替换它们。例如，连续的5个'A'字符可以被编码为'A5'。RLE仅在数据中存在大量连续重复元素时才能达到较高的压缩率。对于包含随机或变化频繁的数据，RLE的压缩效果可能不明显。RLE算法的性能高度依赖于数据的特性。如果数据中没有足够多的连续重复元素，压缩效果将非常有限。虽然RLE算法本身相对简单，但在处理大量数据时，压缩和解压缩操作可能会引入额外的计算开销。哈夫曼编码是一种广泛使用的无损数据压缩算法，它基于二叉树结构实现。哈夫曼编码的基本思想是根据字符出现的频率构建一棵二叉树，其中频率较高的字符靠近树的根部，频率较低的字符则远离根部。然后，从根节点到每个叶子节点的路径被用作该叶子节点对应字符的编码。统计每个字符在数据中出现的频率。构建一个优先队列，其中每个元素是一个节点，包含字符及其频率。从优先队列中取出频率最低的两个节点，将它们合并为一个新节点，新节点的频率是两个子节点频率之和。将新节点加入优先队列，直到优先队列中只剩下一个节点。这个节点就是哈夫曼树的根节点。从根节点开始，为每个叶子节点生成从根节点到该节点的路径作为编码。
哈夫曼编码通过为不同频率的字符分配不同长度的编码来实现压缩。频率较高的字符使用较短的编码，而频率较低的字符使用较长的编码。这种编码策略使得整体编码长度最短，从而提高了压缩比率。哈夫曼编码能够大幅提升压缩比率的原因在于它充分利用了字符频率的信息。在大多数实际数据中，不同字符的出现频率差异很大。哈夫曼编码通过为高频字符分配较短的编码，为低频字符分配较长的编码，从而实现了较高的压缩效率。