我正在寻找一种压缩算法：
- 必须不输
- 必须具有非常高的压缩比
- 必须通过 JavaScript 库在浏览器中支持或本机支持
- 不应该很快。
目标：
- 压缩 800 万个双精度浮点数的密集数组。只有 256 个唯一值。值呈正态分布。(主要用例(
- 与以前相同，但对于稀疏数组(包含大量 0 值(
我可以在这些用例中使用 2 种不同的算法。
我找到了谷歌的Brotli算法。但我不确定它是否是最好的。
编码几乎
是一个问题：你的主要任务将是建模(从float number和lossless开始(。
[primarily dense arrays] of 256 unique float numbers听起来并不乐观：根据范围，指数表示可能是可利用冗余的唯一来源。
sparse array听起来确实很有希望，16×16 稀疏矩阵更是如此。您对数据了解得越多，就越能帮助压缩机——"主要是对角矩阵"，有人吗？
"通用数据压缩器"利用自相似性：
要了解您的数据在哪里，请在您选择的任何"机器表示"和通用 unicode 表示上使用"通常的嫌疑人"。
后者允许您使用不超过要求的分辨率。
我有很多浮点数。但是因为只有 256 个唯一值，我可以将每个数字编码为 1 个字节。它提供了巨大的压缩比。之后，我可以运行一些通用算法来进一步压缩数据。我检查了几种流行的算法：gzip，Brotli，bzip2，lzma，Zstandard。
我发现 2 个选项适合我的需求：
- bzip2
- 布罗特利
bzip2：
- 即使我不将浮点数转换为无符号字节，也可以很好地压缩。
- 但需要浏览器中的JS库
布罗特利：
- 仅当我之前手动将所有浮点数映射到无符号字节时，才能很好地压缩
- 几乎所有现代浏览器都原生支持