常见的文本压缩算法
1. Huffman 编码：Huffman 编码是一种基于概率分布的编码方法，通过统计文本中字符出现的频率，然后构建一个 Huffman 树，按照编码规则对每个字符进行编码。频率较高的字符使用较短的编码，频率较低的字符使用较长的编码，这样可以实现对文本的压缩。
2. Lempel-Ziv-Welch (LZW) 编码：LZW 编码是一种基于字典的编码方法。它使用滑动窗口技术来寻文本中的重复子串，并将其替换为短的编码。在编码过程中，不断更新和扩展字典，以便能够更好地压缩文本。
3. Burrows-Wheeler Transform (BWT)：BWT 是一种重排文本字符的方法。它通过将字符重新排序，使得文本中相邻的字符具有更高的相似性，从而方便后续的压缩工作。BWT 常常与 Move-To-Front (MTF) 编码结合使用，MTF 编码根据字符上一次出现的位置来对字符进行编码。
4. Arithmetic Coding：算术编码是一种根据字符的概率分布来进行编码的方法。它将整个文本视为一个连续的区间，根据字符的概率来更新区间的范围，并将最终的区间编码为一个二进制数。算术编码可以实现非常高效的压缩，但也需要较大的计算量。
5. Run-Length Encoding (RLE)：RLE 是一种简单的压缩算法，它将连续重复的字符序列替换为一个字符和重复次数的组合。例如，字符串 "AAAAABBBBCCCC" 可以被压缩为 "A5B4C4"。
6. Huffman-RLE：Huffman-RLE 是 Huffman 编码和 RLE 的结合。它首先使用 RLE 对文本进行预处理，将连续重复的字符序列替换为一个字符和重复次数的组合，然后再使用 Huffman 编码对处理后的文本进行压缩。
字符串长度压缩
这些算法都有各自的优缺点，适用于不同的压缩场景。在实际应用中，常常会将它们结合起来使用，以提高压缩效率。

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