二进制数据压缩主要分为无损压缩和有损压缩两大类，具体方法及策略如下：
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，低频字符用长码，实现数据压缩。
Lempel-Ziv-Welch （LZW）
基于字典算法，将重复的字符序列替换为字典索引，动态更新字典以提高压缩效率。
Deflate
结合Huffman编码和LZ77算法，广泛用于ZIP等文件格式，平衡压缩速度与率。
算术编码
将输入数据视为概率分布，通过编码符号的概率实现高效压缩，适用于符号集较小的场景。
二、有损压缩技术
量化编码
通过减少数据精度（如图像的灰度级）降低存储需求，但会引入视觉或功能损失。
动态自适应策略
根据数据特性实时调整参数（如字典大小、熵值），优化压缩效果。
三、混合策略与优化
多级压缩： 结合时域（去除冗余序列）和频域（如傅里叶变换）方法，提升多媒体数据压缩率。 增量压缩
四、应用场景选择
无损压缩：需保留原始数据的场景（如文档、数据库）。
有损压缩：对精度要求低或文件大小敏感的场景（如图像、音频）。
五、工具与库支持
通用库：zlib（支持无损压缩）。
语言函数：PHP的`gzcompress（）`/`gzuncompress（）`（基于Deflate算法）。
总结：选择压缩技术需根据数据特性和需求权衡，无损压缩适用于安全性要求高的场景，有损压缩则可提升效率。动态调整参数和混合策略能进一步优化压缩效果。