文本文件為什麼不能有損壓縮

A. 為什麼不同文件會有不同壓縮率

怎麼沒人回答呢 我來回答吧 我想從壓縮文件的原理能得到你這個問題的答案（有點長，請耐心看，絕對長知識）： 壓縮文件的運行原理 如果您從互聯網上下載了許多程序和文件，可能會遇到很多ZIP文件。這種壓縮機制是一種很方便的發明，尤其是對網路用戶，因為它可以減小文件中的比特和位元組總數，使文件能夠通過較慢的互聯網連接實現更快傳輸，此外還可以減少文件的磁碟佔用空間。在下載了文件後，計算機可使用WinZip或Stuffit這樣的程序來展開文件，將其復原到原始大小。如果一切正常，展開的文件與壓縮前的原始文件將完全相同。
乍一聽好像很神秘：您是怎樣減少比特和位元組的數量並將它們原封不動地還原回去的呢？等一切水落石出之後，您會發現這個過程背後的基本理念其實非常簡單明了。在本文中，我們將討論這種通過簡單壓縮來明顯減小文件的方法。
大多數計算機文件類型都包含相當多的冗餘內容——它們會反復列出一些相同的信息。文件壓縮程序就是要消除這種冗餘現象。與反復列出某一塊信息不同，文件壓縮程序只列出該信息一次，然後當它在原始程序中出現時再重新引用它。
以我們熟悉的信息類型——單詞——為例子。
肯尼迪（John F. Kennedy）在1961年的就職演說中曾說過下面這段著名的話：
Ask not what your country can do for you——ask what you can do for your country.（不要問國家能為你做些什麼，而應該問自己能為國家做些什麼。）
這段話有17個單詞，包含61個字母、16個空格、1個破折號和1個句點。如果每個字母、空格或標點都佔用1個內存單元，那麼文件的總大小為79個單元。為了減小文件的大小，我們需要找出冗餘的部分。
我們立刻發現：
如果忽略大小寫字母間的區別，這個句子幾乎有一半是冗餘的。九個單詞（ask、not、what、your、country、can、do、for、you）幾乎提供了組成整句話所需的所有東西。為了構造出另一半句子，我們只需要拿出前半段句子中的單詞，然後加上空格和標點就行了。
大多數壓縮程序使用基於自適應字典的LZ演算法來縮小文件。「LZ」指的是此演算法的發明者Lempel和Ziv，「字典」指的是對數據塊進行歸類的方法。
排列字典的機制有很多種，它也可以像編號列表那樣簡單。在我們檢查肯尼迪這句著名講話時，可以挑出重復的單詞，並將它們放到編號索引中。然後，我們直接寫入編號而不是寫入整個單詞。
因此，如果我們的字典是：
ask
what
your
country
can
do
for
you
我們的句子現在就應該是這樣的：
1 not 2 3 4 5 6 7 8-- 1 2 8 5 6 7 3 4
如果您了解這種機制，那麼只需使用該字典和編號模式即可輕松重新構造出原始句子。這就是在展開某個下載文件時，計算機中的解壓縮程序所做的工作。你可能還遇到過能夠自行解壓縮的壓縮文件。若要創建這種文件，編程人員需要在被壓縮的文件中設置一個簡單的解壓縮程序。在下載完畢後，它可以自動重新構造出原始文件。
但是使用這種機制究竟能夠節省多少空間呢？「1 not 2 3 4 5 6 7 8——1 2 8 5 6 7 3 4」當然短於「Ask not what your country can do for you-- ask what you can do for your country.」，但應注意的是，我們需要隨文件一起保存這個字典。
在實際壓縮方案中，計算出各種文件需求是一個相當復雜的過程。讓我們回過頭考慮一下上面的例子。每個字元和空格都佔用1個內存單元，整個原句要佔用79個單元。壓縮後的句子（包括空格）佔用了37個單元，而字典（單詞和編號）也佔用了37個單元。也就是說，文件的大小為74個單元，因此我們並沒有把文件大小減少很多。
但這只是一個句子的情況！可以想像的是，如果用該壓縮程序處理完肯尼迪講話的其餘部分，我們會發現這些單詞以及其他單詞重復了更多次。而且，正如下一節所言，為了得到盡可能高的組織效率，可以對字典進行重寫。
在上一個的例子中，我們挑出了所有重復的單詞並將它們放在一個字典中。對於我們來說，這是最顯而易見的字典編寫方法。但是壓縮程序卻不這樣認為：它對單詞沒有概念——它只會尋找各個模式。為了盡可能減小文件的大小，它會仔細挑選出最優模式。
如果從這個角度處理該句子，我們最終會得到一個完全不同的字典。
如果壓縮程序掃描肯尼迪的這句話，它遇到的第一個冗餘部分只有幾個字母長。在ask not what your中，出現了一個重復的模式，即字母t後面跟一個空格——在not和what中。如果壓縮程序將此模式寫入字典，則每次出現「ｔ」後面跟一個空格的情況時，它會寫入一個「１」。但是在這個短句中，此模式的出現次數不夠多，不足以將其保留為字典中的一個條目，因此程序最終會覆蓋它。
程序接下來注意到的內容是ou，在your和country中都出現了它。如果這是一篇較長的文檔，將此模式寫入字典會節省大量空間——在英語中ou是一個十分常見的字母組合。但是在壓縮程序看完整個句子後，它立即發現了一個更好的字典條目選擇：不僅ou發生了重復，而且your和country整個單詞都發生了重復，並且它們實際上是作為一個短語your country一起發生重復的。在本例中，程序會用your country條目覆蓋掉字典中的ou條目。
短語can do for也發生了重復，一次後面跟著your，另一次跟著you，因此我們又發現can do for you也是一種重復模式。這樣，我們可以用一個數字來代替15個字元（包含空格），而your country只允許我們用一個數字代替13個字元（包含空格），所以程序會用r country條目覆蓋your country條目，然後再寫入一個單獨的can do for you條目。程序通過這種方式繼續工作，挑出所有重復的信息，然後計算應該將哪一種模式寫入字典。基於自適應字典的LZ演算法中的「自適應」部分指的就是這種重寫字典的能力。程序執行此工作的過程實際上非常復雜。
無論使用什麼方法，這種深入搜索機制都能比僅僅挑出單詞這種方法更有效率地對文件進行壓縮。如果使用我們上面提取出的模式，然後用「__」代替空格，最終將得到下面這個更大的字典：
ask__
what__­
you
r__country
__can__do__for__you
而句子則較短：
「1not__2345__--__12354」
句子現在佔用18個內存單元，字典佔用41個單元。所以，我們將文件總大小從79個單元壓縮到了59個單元！這僅僅是壓縮句子的一種方法，而且不一定是最高效的方法。（看看您能找到更好的方法嗎！）
那麼這種機制到底有多好呢？文件壓縮率取決於多種因素，包括文件類型、文件大小和壓縮方案。
在世界上的大多數語言中，某些字母和單詞經常以相同的模式一起出現。正是由於這種高冗餘性，而導致文本文件的壓縮率會很高。通常大小合適的文本文件的壓縮率可以達到50%或更高。大多數編程語言的冗餘度也很高，因為它們的命令相對較少，並且命令經常採用一種設定的模式。對於包含大量不重復信息的文件（例如圖像或MP3文件），則不能使用這種機制來獲得很高的壓縮率，因為它們不包含重復多次的模式。
如果文件有大量重復模式，那麼壓縮率通常會隨著文件大小的增加而增加。從我們的例子中就可以看出這一點——如果我們摘錄的肯尼迪講話再長一些，您會發現又多次出現了我們字典中的模式，因此能夠通過每個字典條目節省更多的文件空間。此外，對於更大的文件，還可能出現具有更大普遍性的模式，從而能夠創建出效率更高的字典。
此外，文件壓縮效率還取決於壓縮程序使用的具體演算法。有些程序能夠在某些類型的文件中更好地尋找到模式，因此能更有效地壓縮這些類型的文件。其他一些壓縮程序在字典中又使用了字典，這使它們在壓縮大文件時表現很好，但是在壓縮較小的文件時效率不高。盡管這一類的所有壓縮程序都基於同一個基本理念，但是它們的執行方式卻各不相同。程序開發人員始終在嘗試建立更好的壓縮機制。
有損壓縮和無損壓縮
我們在上文中討論的壓縮類型稱為無損壓縮，因為您重新創建的文件與原始文件完全相同。所有無損壓縮都基於這樣一種理念：將文件變為「較小」的形式以利於傳輸或存儲，並在另一方收到它後復原以便重新使用它。
有損壓縮則與此大不相同。這些程序直接去除「不必要」的信息，對文件進行剪裁以使它變得更小。這種類型的壓縮大量應用於減小點陣圖圖像的文件大小，因為點陣圖圖像的體積通常非常龐大。為了了解有損壓縮的工作原理，讓我們看看你的計算機如何對一張掃描的照片進行壓縮。
對於此類文件，無損壓縮程序的壓縮率通常不高。盡管圖片的大部分看起來都是相同的——例如，整個天空都是藍色的——但是大部分像素之間都存在微小的差異。為了使圖片變得更小同時不降低其解析度，您必須更改某些像素的顏色值。如果圖片中包含大量的藍色天空，程序會挑選一種能夠用於所有像素的藍色。然後，程序重寫該文件，所有天空像素的值都使用此信息。如果壓縮方案選擇得當，您不會注意到任何變化，但是文件大小會顯著減小。
當然，對於有損壓縮，在文件壓縮後您無法將其復原成原始文件的樣子。您必須接受壓縮程序對原始文件的重新解釋。因此，如果需要完全重現原來的內容（例如軟體應用程序、資料庫和總統就職演說），則不應該使用這種壓縮形式。

B. 為什麼壓縮包能減少文件的大小

壓縮文件的基本原理是查找文件內的重復位元組,並建立一個相同位元組的"詞典"文件,並用一個代碼表示,比如在文件里有幾處有一個相同的詞"中華人民共和國"用一個代碼表示並寫入"詞典"文件,這樣就可以達到縮小文件的目的.
由於計算機處理的信息是以二進制數的形式表示的，因此壓縮軟體就是把二進制信息中相同的字元串以特殊字元標記來達到壓縮的目的。為了有助於理解文件壓縮，請您在腦海里想像一幅藍天白雲的圖片。對於成千上萬單調重復的藍色像點而言，與其一個一個定義「藍、藍、藍……」長長的一串顏色，還不如告訴電腦：「從這個位置開始存儲1117個藍色像點」來得簡潔，而且還能大大節約存儲空間。這是一個非常簡單的圖像壓縮的例子。其實，所有的計算機文件歸根結底都是以「1」和「0」的形式存儲的，和藍色像點一樣，只要通過合理的數學計算公式，文件的體積都能夠被大大壓縮以達到「數據無損稠密」的效果。總的來說，壓縮可以分為有損和無損壓縮兩種。如果丟失個別的數據不會造成太大的影響，這時忽略它們是個好主意，這就是有損壓縮。有損壓縮廣泛應用於動畫、聲音和圖像文件中，典型的代表就是影碟文件格式mpeg、音樂文件格式mp3和圖像文件格式jpg。但是更多情況下壓縮數據必須准確無誤，人們便設計出了無損壓縮格式，比如常見的zip、rar等。壓縮軟體（compression software）自然就是利用壓縮原理壓縮數據的工具，壓縮後所生成的文件稱為壓縮包（archive），體積只有原來的幾分之一甚至更小。當然，壓縮包已經是另一種文件格式了，如果你想使用其中的數據，首先得用壓縮軟體把數據還原，這個過程稱作解壓縮。常見的壓縮軟體有winzip、winrar等。
有兩種形式的重復存在於計算機數據中，zip就是對這兩種重復進行了壓縮。
一種是短語形式的重復，即三個位元組以上的重復，對於這種重復，zip用兩個數字：1.重復位置距當前壓縮位置的距離；2.重復的長度，來表示這個重復，假設這兩個數字各佔一個位元組，於是數據便得到了壓縮，這很容易理解。
一個位元組有 0 - 255 共 256 種可能的取值，三個位元組有 256 * 256 * 256 共一千六百多萬種可能的情況，更長的短語取值的可能情況以指數方式增長，出現重復的概率似乎極低，實則不然，各種類型的數據都有出現重復的傾向，一篇論文中，為數不多的術語傾向於重復出現；一篇小說，人名和地名會重復出現；一張上下漸變的背景圖片，水平方向上的像素會重復出現；程序的源文件中，語法關鍵字會重復出現（我們寫程序時，多少次前後、paste？），以幾十 K 為單位的非壓縮格式的數據中，傾向於大量出現短語式的重復。經過上面提到的方式進行壓縮後，短語式重復的傾向被完全破壞，所以在壓縮的結果上進行第二次短語式壓縮一般是沒有效果的。
第二種重復為單位元組的重復，一個位元組只有256種可能的取值，所以這種重復是必然的。其中，某些位元組出現次數可能較多，另一些則較少，在統計上有分布不均勻的傾向，這是容易理解的，比如一個 ASCII 文本文件中，某些符號可能很少用到，而字母和數字則使用較多，各字母的使用頻率也是不一樣的，據說字母 e 的使用概率最高；許多圖片呈現深色調或淺色調，深色（或淺色）的像素使用較多（這里順便提一下：png 圖片格式是一種無損壓縮，其核心演算法就是 zip 演算法，它和 zip 格式的文件的主要區別在於：作為一種圖片格式，它在文件頭處存放了圖片的大小、使用的顏色數等信息）；上面提到的短語式壓縮的結果也有這種傾向：重復傾向於出現在離當前壓縮位置較近的地方，重復長度傾向於比較短（20位元組以內）。這樣，就有了壓縮的可能：給 256 種位元組取值重新編碼，使出現較多的位元組使用較短的編碼，出現較少的位元組使用較長的編碼，這樣一來，變短的位元組相對於變長的位元組更多，文件的總長度就會減少，並且，位元組使用比例越不均勻，壓縮比例就越大。

C. 所有數據文件都可以用有損壓縮嗎

不行啊，如果內容是有效的文本，根本不能有損壓縮，不然還原後意義完全變了

D. 文件為什麼能被壓縮

有兩種形式的重復存在於計算機數據中，zip 就是對這兩種重復進行了壓縮。
一種是短語形式的重復，即三個位元組以上的重復，對於這種重復，zip用兩個數字：1.重復位置距當前壓縮位置的距離；2.重復的長度，來表示這個重復，假設這兩個數字各佔一個位元組，於是數據便得到了壓縮，這很容易理解。
一個位元組有 0 - 255 共 256 種可能的取值，三個位元組有 256 * 256 * 256 共一千六百多萬種可能的情況，更長的短語取值的可能情況以指數方式增長，出現重復的概率似乎極低，實則不然，各種類型的數據都有出現重復的傾向，一篇論文中，為數不多的術語傾向於重復出現；一篇小說，人名和地名會重復出現；一張上下漸變的背景圖片，水平方向上的像素會重復出現；程序的源文件中，語法關鍵字會重復出現（我們寫程序時，多少次前後、paste？），以幾十 K 為單位的非壓縮格式的數據中，傾向於大量出現短語式的重復。經過上面提到的方式進行壓縮後，短語式重復的傾向被完全破壞，所以在壓縮的結果上進行第二次短語式壓縮一般是沒有效果的。
第二種重復為單位元組的重復，一個位元組只有256種可能的取值，所以這種重復是必然的。其中，某些位元組出現次數可能較多，另一些則較少，在統計上有分布不均勻的傾向，這是容易理解的，比如一個 ASCII 文本文件中，某些符號可能很少用到，而字母和數字則使用較多，各字母的使用頻率也是不一樣的，據說字母 e 的使用概率最高；許多圖片呈現深色調或淺色調，深色（或淺色）的像素使用較多（這里順便提一下：png 圖片格式是一種無損壓縮，其核心演算法就是 zip 演算法，它和 zip 格式的文件的主要區別在於：作為一種圖片格式，它在文件頭處存放了圖片的大小、使用的顏色數等信息）；上面提到的短語式壓縮的結果也有這種傾向：重復傾向於出現在離當前壓縮位置較近的地方，重復長度傾向於比較短（20位元組以內）。這樣，就有了壓縮的可能：給 256 種位元組取值重新編碼，使出現較多的位元組使用較短的編碼，出現較少的位元組使用較長的編碼，這樣一來，變短的位元組相對於變長的位元組更多，文件的總長度就會減少，並且，位元組使用比例越不均勻，壓縮比例就越大。
在進一步討論編碼的要求以及辦法前，先提一下：編碼式壓縮必須在短語式壓縮之後進行，因為編碼式壓縮後，原先八位二進制值的位元組就被破壞了，這樣文件中短語式重復的傾向也會被破壞（除非先進行解碼）。另外，短語式壓縮後的結果：那些剩下的未被匹配的單、雙位元組和得到匹配的距離、長度值仍然具有取值分布不均勻性，因此，兩種壓縮方式的順序不能變。
在編碼式壓縮後，以連續的八位作為一個位元組，原先未壓縮文件中所具有的位元組取值不均勻的傾向被徹底破壞，成為隨機性取值，根據統計學知識，隨機性取值具有均勻性的傾向（比如拋硬幣試驗，拋一千次，正反面朝上的次數都接近於 500 次）。因此，編碼式壓縮後的結果無法再進行編碼式壓縮。
短語式壓縮和編碼式壓縮是目前計算機科學界研究出的僅有的兩種無損壓縮方法，它們都無法重復進行，所以，壓縮文件無法再次壓縮（實際上，能反復進行的壓縮演算法是不可想像的，因為最終會壓縮到 0 位元組）。
短語式重復的傾向和位元組取值分布不均勻的傾向是可以壓縮的基礎，兩種壓縮的順序不能互換的原因也說了，下面我們來看編碼式壓縮的要求及方法：

E. 文本文件可以採用有損壓縮嗎

所謂有損壓縮其所指的就是不能回復到原來一模一樣的數據。自然不行。不過可以嘗試重新建立數據字元映射，映射常用字元。以及考慮是否能採用不定長存儲

F. 文本文件可以有損壓縮么

不可以。圖形圖像可以有損壓縮，文本文件不可以。

G. 為什麼文件能壓縮

我們現在用的電腦，裡面的一切都是以二進制數據的形式存在的，就是01010010這些，在電路中就是高電平和低電平。首先，數據中間常存在一些多餘成分，既冗餘度。如在一份計算機文件中，某些符號會重復出現、某些符號比其他符號出現得更頻繁、某些字元總是在各數據塊中可預見的位置上出現等，這些冗餘部分便可在數據編碼中除去或減少。冗餘度壓縮是一個可逆過程，因此叫做無失真壓縮，或稱保持型編碼。

其次，數據中間尤其是相鄰的數據之間，常存在著相關性。如圖片中常常有色彩均勻的背影，電視信號的相鄰兩幀之間可能只有少量的變化影物是不同的，聲音信號有時具有一定的規律性和周期性等等。因此，有可能利用某些變換來盡可能地去掉這些相關性。但這種變換有時會帶來不可恢復的損失和誤差，因此叫做不可逆壓縮，或稱有失真編碼、摘壓縮等。

此外，人們在欣賞音像節目時，由於耳、目對信號的時間變化和幅度變化的感受能力都有一定的極限，如人眼對影視節目有視覺暫留效應，人眼或人耳對低於某一極限的幅度變化已無法感知等，故可將信號中這部分感覺不出的分量壓縮掉或「掩蔽掉」。這種壓縮方法同樣是一種不可逆壓縮。

對於數據壓縮技術而言，最基本的要求就是要盡量降低數字化的在碼事，同時仍保持一定的信號質量。不難想像，數據壓縮的方法應該是很多的，但本質上不外乎上述完全可逆的冗餘度壓縮和實際上不可逆的嫡壓縮兩類。冗餘度壓縮常用於磁碟文件、數據通信和氣象衛星雲圖等不允許在壓縮過程中有絲毫損失的場合中，但它的壓縮比通常只有幾倍，遠遠不能滿足數字視聽應用的要求。

在實際的數字視聽設備中，差不多都採用壓縮比更高但實際有損的媳壓縮技術。只要作為最終用戶的人覺察不出或能夠容忍這些失真，就允許對數字音像信號進一步壓縮以換取更高的編碼效率。摘壓縮主要有特徵抽取和量化兩種方法，指紋的模式識別是前者的典型例子，後者則是一種更通用的摘壓縮技術。

H. word文檔是否適合使用有損壓縮演算法進行壓縮

先對文檔的圖片進行壓縮（在圖片工具欄中有壓縮圖片工具）； 統一設置文本格式，盡量少用特殊字體； 最後將文檔另存為一次，格式還是選.doc。

I. 文本文件可以壓縮嗎

可以 但壓縮之後效果不大

J. 如何壓縮文件任何文件都可以壓縮為什麼要壓縮壓縮後對原文件有何影響

簡單的說，就是經過壓縮軟體壓縮的文件叫壓縮文件,壓縮的原理是把文件的二進制代碼壓縮,把相鄰的0,1代碼減少,比如有000000,可以把它變成6個0 的寫法60,來減少該文件的空間。壓縮文件的運行原理有損壓縮和無損壓縮無損壓縮如果您從互聯網上下載了許多程序和文件，可能會遇到很多ZIP文件。這種壓縮機制是一種很方便的發明，尤其是對網路用戶，因為它可以減小文件中的比特和位元組總數，使文件能夠通過較慢的互聯網連接實現更快傳輸，此外還可以減少文件的磁碟佔用空間。在下載了文件後，計算機可使用WinZip或Stuffit這樣的程序來展開文件，將其復原到原始大小。如果一切正常，展開的文件與壓縮前的原始文件將完全相同。
乍一聽好像很神秘：您是怎樣減少比特和位元組的數量並將它們原封不動地還原回去的呢？等一切水落石出之後，您會發現這個過程背後的基本理念其實非常簡單明了。在本文中，我們將討論這種通過簡單壓縮來明顯減小文件的方法。
大多數計算機文件類型都包含相當多的冗餘內容——它們會反復列出一些相同的信息。文件壓縮程序就是要消除這種冗餘現象。與反復列出某一塊信息不同，文件壓縮程序只列出該信息一次，然後當它在原始程序中出現時再重新引用它。
以我們熟悉的信息類型——單詞——為例子。
肯尼迪（John F. Kennedy）在1961年的就職演說中曾說過下面這段著名的話：
Ask not what your country can do for you——ask what you can do for your country.（不要問國家能為你做些什麼，而應該問自己能為國家做些什麼。）
這段話有17個單詞，包含61個字母、16個空格、1個破折號和1個句點。如果每個字母、空格或標點都佔用1個內存單元，那麼文件的總大小為79個單元。為了減小文件的大小，我們需要找出冗餘的部分。
我們立刻發現：
如果忽略大小寫字母間的區別，這個句子幾乎有一半是冗餘的。九個單詞（ask、not、what、your、country、can、do、for、you）幾乎提供了組成整句話所需的所有東西。為了構造出另一半句子，我們只需要拿出前半段句子中的單詞，然後加上空格和標點就行了。
大多數壓縮程序使用基於自適應字典的LZ演算法來縮小文件。「LZ」指的是此演算法的發明者Lempel和Ziv，「字典」指的是對數據塊進行歸類的方法。
排列字典的機制有很多種，它也可以像編號列表那樣簡單。在我們檢查肯尼迪這句著名講話時，可以挑出重復的單詞，並將它們放到編號索引中。然後，我們直接寫入編號而不是寫入整個單詞。
因此，如果我們的字典是：
ask
what
your
country
can
do
for
you
我們的句子現在就應該是這樣的：
1 not 2 3 4 5 6 7 8-- 1 2 8 5 6 7 3 4
如果您了解這種機制，那麼只需使用該字典和編號模式即可輕松重新構造出原始句子。這就是在展開某個下載文件時，計算機中的解壓縮程序所做的工作。你可能還遇到過能夠自行解壓縮的壓縮文件。若要創建這種文件，編程人員需要在被壓縮的文件中設置一個簡單的解壓縮程序。在下載完畢後，它可以自動重新構造出原始文件。
但是使用這種機制究竟能夠節省多少空間呢？「1 not 2 3 4 5 6 7 8——1 2 8 5 6 7 3 4」當然短於「Ask not what your country can do for you-- ask what you can do for your country.」，但應注意的是，我們需要隨文件一起保存這個字典。
在實際壓縮方案中，計算出各種文件需求是一個相當復雜的過程。讓我們回過頭考慮一下上面的例子。每個字元和空格都佔用1個內存單元，整個原句要佔用79個單元。壓縮後的句子（包括空格）佔用了37個單元，而字典（單詞和編號）也佔用了37個單元。也就是說，文件的大小為74個單元，因此我們並沒有把文件大小減少很多。
但這只是一個句子的情況！可以想像的是，如果用該壓縮程序處理完肯尼迪講話的其餘部分，我們會發現這些單詞以及其他單詞重復了更多次。而且，正如下一節所言，為了得到盡可能高的組織效率，可以對字典進行重寫。
在上一個的例子中，我們挑出了所有重復的單詞並將它們放在一個字典中。對於我們來說，這是最顯而易見的字典編寫方法。但是壓縮程序卻不這樣認為：它對單詞沒有概念——它只會尋找各個模式。為了盡可能減小文件的大小，它會仔細挑選出最優模式。
如果從這個角度處理該句子，我們最終會得到一個完全不同的字典。
如果壓縮程序掃描肯尼迪的這句話，它遇到的第一個冗餘部分只有幾個字母長。在ask not what your中，出現了一個重復的模式，即字母t後面跟一個空格——在not和what中。如果壓縮程序將此模式寫入字典，則每次出現「ｔ」後面跟一個空格的情況時，它會寫入一個「１」。但是在這個短句中，此模式的出現次數不夠多，不足以將其保留為字典中的一個條目，因此程序最終會覆蓋它。
程序接下來注意到的內容是ou，在your和country中都出現了它。如果這是一篇較長的文檔，將此模式寫入字典會節省大量空間——在英語中ou是一個十分常見的字母組合。但是在壓縮程序看完整個句子後，它立即發現了一個更好的字典條目選擇：不僅ou發生了重復，而且your和country整個單詞都發生了重復，並且它們實際上是作為一個短語your country一起發生重復的。在本例中，程序會用your country條目覆蓋掉字典中的ou條目。
短語can do for也發生了重復，一次後面跟著your，另一次跟著you，因此我們又發現can do for you也是一種重復模式。這樣，我們可以用一個數字來代替15個字元（包含空格），而your country只允許我們用一個數字代替13個字元（包含空格），所以程序會用r country條目覆蓋your country條目，然後再寫入一個單獨的can do for you條目。程序通過這種方式繼續工作，挑出所有重復的信息，然後計算應該將哪一種模式寫入字典。基於自適應字典的LZ演算法中的「自適應」部分指的就是這種重寫字典的能力。程序執行此工作的過程實際上非常復雜。
無論使用什麼方法，這種深入搜索機制都能比僅僅挑出單詞這種方法更有效率地對文件進行壓縮。如果使用我們上面提取出的模式，然後用「__」代替空格，最終將得到下面這個更大的字典：
ask__
what__­
you
r__country
__can__do__for__you
而句子則較短：
「1not__2345__--__12354」
句子現在佔用18個內存單元，字典佔用41個單元。所以，我們將文件總大小從79個單元壓縮到了59個單元！這僅僅是壓縮句子的一種方法，而且不一定是最高效的方法。（看看您能找到更好的方法嗎！）
那麼這種機制到底有多好呢？文件壓縮率取決於多種因素，包括文件類型、文件大小和壓縮方案。
在世界上的大多數語言中，某些字母和單詞經常以相同的模式一起出現。正是由於這種高冗餘性，而導致文本文件的壓縮率會很高。通常大小合適的文本文件的壓縮率可以達到50%或更高。大多數編程語言的冗餘度也很高，因為它們的命令相對較少，並且命令經常採用一種設定的模式。對於包含大量不重復信息的文件（例如圖像或MP3文件），則不能使用這種機制來獲得很高的壓縮率，因為它們不包含重復多次的模式。
如果文件有大量重復模式，那麼壓縮率通常會隨著文件大小的增加而增加。從我們的例子中就可以看出這一點——如果我們摘錄的肯尼迪講話再長一些，您會發現又多次出現了我們字典中的模式，因此能夠通過每個字典條目節省更多的文件空間。此外，對於更大的文件，還可能出現具有更大普遍性的模式，從而能夠創建出效率更高的字典。
此外，文件壓縮效率還取決於壓縮程序使用的具體演算法。有些程序能夠在某些類型的文件中更好地尋找到模式，因此能更有效地壓縮這些類型的文件。其他一些壓縮程序在字典中又使用了字典，這使它們在壓縮大文件時表現很好，但是在壓縮較小的文件時效率不高。盡管這一類的所有壓縮程序都基於同一個基本理念，但是它們的執行方式卻各不相同。程序開發人員始終在嘗試建立更好的壓縮機制。有損壓縮我們在上文中討論的壓縮類型稱為無損壓縮，因為您重新創建的文件與原始文件完全相同。所有無損壓縮都基於這樣一種理念：將文件變為「較小」的形式以利於傳輸或存儲，並在另一方收到它後復原以便重新使用它。
有損壓縮則與此大不相同。這些程序直接去除「不必要」的信息，對文件進行剪裁以使它變得更小。這種類型的壓縮大量應用於減小點陣圖圖像的文件大小，因為點陣圖圖像的體積通常非常龐大。為了了解有損壓縮的工作原理，讓我們看看你的計算機如何對一張掃描的照片進行壓縮。
對於此類文件，無損壓縮程序的壓縮率通常不高。盡管圖片的大部分看起來都是相同的——例如，整個天空都是藍色的——但是大部分像素之間都存在微小的差異。為了使圖片變得更小同時不降低其解析度，您必須更改某些像素的顏色值。如果圖片中包含大量的藍色天空，程序會挑選一種能夠用於所有像素的藍色。然後，程序重寫該文件，所有天空像素的值都使用此信息。如果壓縮方案選擇得當，您不會注意到任何變化，但是文件大小會顯著減小。
當然，對於有損壓縮，在文件壓縮後您無法將其復原成原始文件的樣子。您必須接受壓縮程序對原始文件的重新解釋。因此，如果需要完全重現原來的內容（例如軟體應用程序、資料庫和總統就職演說），則不應該使用這種壓縮形式。