统计编码
统计编码是根据消息出现概率的分布特性而进行的压缩编码
游程长度
原理
在一个逐行存储的图像中，具有相同灰度(颜色）值的一些象素组成的序列称为一个行程。将一行中颜色值相同的相邻像素用一个计数值和该颜色值来代替。
栗子
aaaa bbb cc d eeeee fffffff
a3b2c1d5e7f
致命弱点：如果图像中每两个相邻点的颜色都不同，用这种算法不但不能压缩，反而数据量增加一倍。
哈夫曼编码
原理
将在图像中出现频度大的像素值给一个比较短的编码，将出现频度小的像数值给一个比较长的编码，每个数据的代码各不相同
通过一个二叉树来编码，使常出现的字符用较短的码代表，不常出现的字符用较长的码代表。静态Huffman编码使用一棵依据字符出现的概率事先生成好的编码树进行编码。而动态Huffman编码需要在编码的过程中建立编码树。
步骤
概率排序
两两最小合并
标注编码
为什么编码不重复
因为二叉树互斥
为什么是概率大的编码位数小
因为最后面才合并 所以其编码位数最小
那是不是最小的编码位数为一位而且 最多为一个
如何解码呢
很简单
从头遍历到停止未知
因为其特殊性导致不会有前面几位重复
01 00 11
三位以上只能10开头
101
1001
1000
也就是所一旦上一层有人 （少一位），下一层一般至只能有两个人除非到达终点
缺点
Huffman编码需要多次排序，当Xi很多时十分不便。
Fano－Shannon编码
原理一样
步骤
（1）排序
（2）分组：分两组 01 ，
（3）赋值 小为0
（4）重复 2 ， 3
当信源由两个符号组成x、y，概率分别为2/3和1/3。最优码长：
计算机中不可能出现0.585位，只能用1位。Huffman编码结果分别为0和1。对于概率较大的X不能用较短的编码来表示。这是实际编码效果达不到理论压缩比的原因