Algorithm 我需要帮助优化我自己提出的压缩算法

我试着想出一个压缩算法。我对压缩理论做了一点研究，所以我意识到我提出的这个方案可能根本无法实现压缩

目前，它仅适用于没有连续重复字母/数字/符号的字符串。一旦正确建立，我希望将其外推到二进制数据等，但首先是算法：

假设只有4个字母：a、b、c、d；我们创建一个与字母对应的矩阵/数组。每当遇到一个字母时，相应的索引都会递增，以便遇到的最后一个字母的索引总是最大的。如果一个索引最初为零，我们将它增加2。如果它最初不是零，那么我们将它增加2+（矩阵中的第二大元素）。举例说明：

Array = [a,b,c,d]
Initial state = [0,0,0,0]
Letter = a
New state = [2,0,0,0]
Letter = b
New state = [2,4,0,0]
.
.c
.d
.
New state = [2,4,6,8]
Letter = a
New state = [12,4,6,8] 
//Explanation for the above state: 12 because Largest - Second Largest - 2 = Old value
Letter = d
New state = [12,4,6,22]
and so on...

解压正是相反的逻辑

压缩的基本实现（在python中）：

（这个函数非常简单，所以不是最好的代码……我知道。只要核心算法正确，我就可以对它进行优化。）

然后使用返回的矩阵进行解压缩。现在是棘手的部分：

我根本不能称之为压缩，因为函数生成的矩阵中的每个数对于长度为50000的字符串来说都是10**200。因此，存储矩阵实际上比存储原始字符串占用更多的空间。我知道…完全没用。但在做这些之前，我希望我能利用矩阵的数学性质，用某种数学速记来有效地表示它。我尝试了许多可能性，但都失败了。我尝试过的一些事情：

矩阵的秩。失败，因为不是唯一的

表示使用mod函数。失败，因为商或余数

将矩阵存储为位图文件，但整数太大，无法存储为颜色代码

让我再次重申，算法是可以优化的。e、 g.我们可以添加1并继续，而不是添加2。但不会真正导致任何压缩。代码也一样。稍后进行小优化…首先我想改进主算法

此外，像我这样一个平庸和懒惰的头脑的产物很可能永远无法实现压缩。在这种情况下，我希望你的帮助和想法，这可能是有用的

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TL；DR：检查描述压缩算法的编码部分。压缩结果比原始字符串长。这个问题能解决吗？如果是，如何进行？

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PS：我的电脑上有完整的代码。将在github上创建一个repo，并在一段时间内上载。

压缩本质上是一个预测过程。在输入中查找模式，并使用它们来更有效地编码更可能的下一个字符，而不是不太可能的下一个字符。在您的算法中，我看不到任何试图构建预测模型的内容。

“压缩结果比原始字符串长。这可以修复吗？”相当于“如何确保我的压缩算法实际压缩数据（或至少不会膨胀）”，

排序
/
深度复制
/
[-1]
逻辑可替换为
最大=最大（矩阵）
。此外，你真的必须把数学搞清楚<代码>10**200
需要665位来表示。如果每个符号使用7位，则95个符号的字母表上的长度为50000的字符串大约需要350000位。@ritratt如何存储长度为
10^200
字节的文件？我想要你的硬盘
10^20
更可信，但仍然很大（100GB）。您的算法不是压缩算法。这甚至不是一种有效的编码。我甚至不认为它是其他编码的一个好的前置过滤器。“创建数组，每当遇到一个字母时，相应的索引都会递增[…]遇到的最后一个字母总是最大的”--听起来像是一种低效的前移编码变体，这是一种至少在20世纪80年代早期就已为人所知的技术，自BWT发明以来，它至少在1994年就被广泛应用于压缩领域。（实际上……保持最后看到的符号最大应视为向后移动编码）同意。但是没有预测的压缩是不可能的吗？我们现在离题了：（@ritratt:是的。这就是压缩的本质。如果它不需要预测，那么就有可能压缩随机噪声，这是众所周知的不可能的。@ritratt可以证明，没有压缩算法不会将任何文件压缩为更长的文件。@ritratt:我不认为这有什么离题的地方。这是t的核心“你的算法有问题。@ritratt:当然，但要小心，不要在表征形式（矩阵）的某些固有属性中寻找可预测性。这是你需要发现的信息内容的可预测性。”。
def compress(text):
    matrix = [0]*95     #we are concerned with 95 printable chars for now
    for i in text:
        temp = copy.deepcopy(matrix) 
        temp.sort()
        largest = temp[-1]
        if matrix[ord(i)-32] == 0:
            matrix[ord(i)-32] = largest+2
        else:
            matrix[ord(i)-32] = largest+matrix[ord(i)-32]+2
    return matrix