如果输入流可以接收几次，这就容易多了(没有关于这方面的信息，想法和时间性能问题)。然后，我们可以数小数。有了计数值，就很容易生成输出流。通过计算值来压缩。 这取决于输入流中的内容。

谷歌的(坏)方法，从HN线程。存储rle风格的计数。

你的初始数据结构是“99999999:0”(都是零，没有看到任何数字)，然后假设你看到了数字3,866,344，那么你的数据结构就变成了“3866343:0,1:1,96133654:0”，你可以看到数字总是在零位数和1位数之间交替，所以你可以假设奇数代表0位，偶数代表1位。这就变成了(3866343,1,96133654)

他们的问题似乎不包括副本，但让我们假设他们使用“0:1”来表示副本。

大问题#1:1M个整数的插入将花费很长时间。

大问题#2:像所有的普通增量编码解决方案一样，一些分布不能用这种方式覆盖。例如，1m整数，距离为0:99(例如，每个整数+99)。现在考虑相同的情况，但随机距离在0:99的范围内。(注:99999999/1000000 = 99.99)

谷歌的方法既不值得(缓慢)，也不正确。但要为他们辩护，他们的问题可能略有不同。

我想试试基数树。如果可以将数据存储在树中，那么就可以执行顺序遍历来传输数据。

我不确定你是否能把它装进1MB，但我认为值得一试。

如果输入流可以接收几次，这将是很大的 更简单(没有关于这方面的信息，想法和时间-性能问题)。

然后，我们可以数小数。如果是计数值的话 容易使输出流。通过计算值来压缩。它 这取决于输入流中的内容。

在10^8的范围内有10^6个值，所以平均每100个码点有一个值。存储第N个点到第(N+1)个点的距离。重复值的跳过值为0。这意味着跳跃平均需要7比特来存储，所以100万个跳跃将很适合我们的800万比特存储空间。

这些跳跃需要被编码成一个比特流，比如通过霍夫曼编码。插入是通过遍历比特流并在新值之后重写。通过遍历并写出隐含值来输出。出于实用性考虑，它可能被做成10^4个列表，每个列表包含10^4个代码点(平均100个值)。

随机数据的霍夫曼树可以通过假设跳跃长度上的泊松分布(均值=方差=100)先验地构建，但可以在输入上保留真实的统计数据，并用于生成处理病理病例的最佳树。

你试过转换成十六进制吗?

我可以看到前后文件大小都有了很大的减小;然后，用自由空间分步计算。也许，再次转换为dec, order，十六进制，另一个块，转换为dec, order…

对不起. .我不知道是否可行

# for i in {1..10000};do echo $(od -N1 -An -i /dev/urandom) ; done > 10000numbers
# for i in $(cat 10000numbers ); do printf '%x\n' $i; done > 10000numbers_hex
# ls -lah total 100K
drwxr-xr-x  2 diego diego 4,0K oct 22 22:32 .
drwx------ 39 diego diego  12K oct 22 22:31 ..
-rw-r--r--  1 diego diego  29K oct 22 22:33 10000numbers_hex
-rw-r--r--  1 diego diego  35K oct 22 22:31 10000numbers