二进制数据压缩主要分为无损压缩和有损压缩两类，具体方法如下：
一、无损压缩技术
Huffman编码 通过构建变长编码表，将高频字符用短码表示，适用于文本或结构化数据。
Lempel-Ziv-Welch （LZW）
基于字典算法，将重复序列替换为短码，常见于ZIP文件格式。
Deflate
结合Huffman编码与LZ77算法，平衡压缩效率与速度，广泛用于ZIP、PNG等格式。
算术编码
将数据视为概率分布，通过连续编码实现高压缩率，适用于符号重复率高的场景。
游程编码
通过记录连续相同值的长度和值本身，减少重复数据，适合简单二进制序列。
二、有损压缩技术
JPEG： 通过丢弃人眼不敏感的图像信息实现压缩。 MP3
三、应用场景选择
无损压缩：需保留原始数据完整性，如文本、代码、图像等。
有损压缩：可接受数据丢失，适用于音频、视频等场景。
四、工具与库推荐
Python：使用`gzip`库进行二进制文件压缩（支持0-9共10种压缩等级）。
iOS开发：可通过LZFSE库实现高效压缩。
五、注意事项
压缩前需评估数据特性（如重复率、可接受失真度）选择合适算法。
大文件压缩建议使用分块处理或流式压缩以节省内存。