Compression 对一个文件重复应用不同的压缩算法是否有效？

我知道反复应用一种算法是不可能无限压缩文件的

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但是，无论文件的结构是什么，通过反复应用不同的算法是否可以继续压缩文件？

可以，但这没有任何区别。大多数压缩算法都是基于减少冗余来运行的，但是有些算法效率更高，因此速度较慢

现在，当您应用第一种算法时，它会减少这些冗余，因此应用第二种算法并没有多大区别

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查看更多信息。

您可以，但这没有任何区别。大多数压缩算法都是基于减少冗余来运行的，但是有些算法效率更高，因此速度较慢

现在，当您应用第一种算法时，它会减少这些冗余，因此应用第二种算法并没有多大区别

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否。
我们用来“加权”文件的单位是字节。
字节只是更基本的单位位的倍数

虽然“位”一词来自“二进制数字”，但它实际上是一个测量单位，就像米、焦耳、秒等等。
比特测量可测量的最小信息量，就像e是最小的电荷一样。
当我们说一个文件有大小为2的MiB时，我们是说有220+3=8.388.608位信息

现在，如果你想爬上一座20米高、体重50公斤的小山，你至少需要E=mgh=50·9.81·20=9810 J.
无论你做什么，你至少需要那种能量，否则你就得不到它。
此外，您还可以获得更多的能量，最小能量为9810 J

同样的道理也适用于信息。一个文件包含一条消息，该消息至少需要X位信息才能被清楚地理解。
大多数文件包含的信息超过了最小数量，因为文件易于处理。
这就像一个人用英语说“我要出去”和“出去”一样。两者都给出了相同的信息，但其中一个更容易处理，而且时间更长

因此，我们可以直观地删除文件的冗余，从而减小其大小，直到达到最小X。
在达到最小值后继续删除位意味着删除有用信息，从而阻止恢复原始文件（读取：解压缩）。
这实际上是通过有损算法实现的，例如MP3、JPEG等

字符串不能无限压缩的直觉很容易被证明。
我们遵循Sipser计算理论导论第6.4章的方法

我们用这种方式给字符串S赋权：我们考虑所有的算法A，当处理一个新的字符串MA输出时，BR> 我们将每个A和Ma编码为一个字符串，并将K（s）设置为该字符串中最短的长度。
K（s）称为s的最小描述符，表示生成s所需的最小信息

如果K（s）小于长度s，则称s可压缩。
我们现在证明存在不可压缩的字符串

假设s的长度为n。有2n个这样的字符串。
如果s是可压缩的，那么它的最小长度描述符最多为n-1。
有1+2+4+8+…+2n-1=2n-1这样的描述符。
由于每个描述符都唯一地定义一个字符串，并且描述符的数量少于长度为n的字符串，因此某些长度为n的字符串是不可压缩的。
由任意长度的n个不可压缩字符串组成

简而言之，如果我们继续压缩，最终会得到一个不可压缩的文件。 实际上，一个好的压缩算法应该在第一步消除大部分冗余，而不添加大量信息。
这就是为什么压缩jpeg（一种已经压缩的格式）不会产生与压缩文本文件相同的结果。 这也解释了为什么加密文件，看起来是随机的，没有任何冗余，不能很好地压缩

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1我们这里只讨论简单的牛顿物理学。

不。
我们用来“加权”文件的单位是字节。
字节只是更基本的单位位的倍数

虽然“位”一词来自“二进制数字”，但它实际上是一个测量单位，就像米、焦耳、秒等等。
比特测量可测量的最小信息量，就像e是最小的电荷一样。
当我们说一个文件有大小为2的MiB时，我们是说有220+3=8.388.608位信息

现在，如果你想爬上一座20米高、体重50公斤的小山，你至少需要E=mgh=50·9.81·20=9810 J.
无论你做什么，你至少需要那种能量，否则你就得不到它。
此外，您还可以获得更多的能量，最小能量为9810 J

同样的道理也适用于信息。一个文件包含一条消息，该消息至少需要X位信息才能被清楚地理解。
大多数文件包含的信息超过了最小数量，因为文件易于处理。
这就像一个人用英语说“我要出去”和“出去”一样。两者都给出了相同的信息，但其中一个更容易处理，而且时间更长

因此，我们可以直观地删除文件的冗余，从而减小其大小，直到达到最小X。
在达到最小值后继续删除位意味着删除有用信息，从而阻止恢复原始文件（读取：解压缩）。
这实际上是通过有损算法实现的，例如MP3、JPEG等

字符串不能无限压缩的直觉很容易被证明。
我们遵循理论导论第6.4章的方法