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强者是什么？
从「绝对意义」来说，是强于大多数人。
从「相对意义」来说，是强于昨天的自己。
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大家好，我是「柒八九」。

今天，我们继续「计算机底层知识」的探索。我们来谈谈关于「内存和磁盘关系」&「数据压缩」的相关知识点。

如果，想了解该系列的文章，可以参考我们已经发布的文章。如下是往期文章。

文章list

你能所学到的知识点

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不读入内存就无法运行 「推荐阅读指数」 ⭐️⭐️⭐️⭐️

磁盘缓存 「推荐阅读指数」 ⭐️⭐️⭐️

虚拟内存 「推荐阅读指数」 ⭐️⭐️⭐️

节约内存的编程方式（DLL文件） 「推荐阅读指数」 ⭐️⭐️⭐️⭐️

磁盘的物理结构 「推荐阅读指数」 ⭐️⭐️⭐️⭐️

文件以字节位单位保存 「推荐阅读指数」 ⭐️⭐️⭐️⭐️

RLE算法 「推荐阅读指数」 ⭐️⭐️⭐️⭐️

哈夫曼算法 「推荐阅读指数」 ⭐️⭐️⭐️⭐️

可逆压缩和非可逆压缩

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好了，天不早了，干点正事哇。

在计算机的5大部件中，「内存」和「磁盘」都被归类为「存储部件」。不过，利用「电流」来实现存储的内存，同利用「磁效应」来实现存储的磁盘，还是有差异的。

从存储容量来看

内存是「高速高价」
磁盘是「低速廉价」

不读入内存就无法运行

计算机中主要的存储部分是「内存」和「磁盘」。「磁盘中存储的程序，必须要加载到内存后才能运行。在磁盘中保存的原始程序是无法直接运行的」。这是因为，「负责解析和运行程序内容的CPU，需要通过内部程序计数器来指定内存地址，然后才能读出程序」

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存储在磁盘中的程序需要读入到内存后才能运行
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磁盘缓存

磁盘缓存Disk Cache指的是把从磁盘中读出的数据存储到「内存空间」中的方式。这样一来，当接下来需要读取「同一数据」时，就不用通过实际的磁盘，而是从磁盘缓存中把内容读出。

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使用磁盘缓存可以大大改善磁盘数据的访问速度
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把「低速设备」的数据保存到「高速设备」中，需要时可以直接将其从高速设备中读出，这种「缓存」的方式在其他情况下也会用到。

其中一个实例就是在Web浏览器中的使用。由于Web浏览器是通过「网络」来获取「远程」Web服务器的数据并将其显示出来的。因此，在显示较大的图片等文件时，会花费不少时间。于是，Web浏览器就可以把获取的数据「暂时」保存在「磁盘」中，然后在需要时再显示磁盘中的数据。也就是，「把低速的网络数据保存到相对高速的磁盘中」。

虚拟内存

虚拟内存Virtual Memory是指把「磁盘」的一部分作为「假想的内存」来使用。这与磁盘缓存是「假想的磁盘」（实际上是内存）相对，虚拟内存是「假想的内存」（实际上是磁盘）。

「通过借助虚拟内存，在内存不足时也可以运行程序」。为了实现虚拟内存，就必须把「实际内存」（也可称为「物理内存」）的内容，和磁盘上的虚拟内存的内容进行「部分置换」，并同时运行程序。

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虚拟内存的方法有「分页式」和「分段式」两种。
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Windows采用的是「分页式」。该方式是指，「把运行的程序按照一定大小的页Page进行分割，并以页为单位在内存和磁盘间置换」。

在分页式中，把磁盘的内容读出到内存称为Page In,把内存的内容写入磁盘称为Page Out。

为了实现虚拟内存功能，Windows在「磁盘」上提供了虚拟内存用的页文件Page File。该文件由Windows自动做成和管理。

节约内存的编程方式（DLL文件）

「DLL（Dynamic Link Library）文件」,是在程序「运行时」可以「动态」加载Library(函数和数据的集合)的文件。并且，多个应用可以「共有同一个」DLL文件。所以，「通过共有同一个DLL文件可以达到节约内存的效果」。

假设我们编写了一个具有某些处理功能的函数MyFunc(),应用A和应用B都会使用这个函数。如果函数MyFunc()是独立的DLL文件，由于同一个DLL文件的内容在运行时可以被多个应用共有，因此内存中存在的函数MyFunc()的程序就只有一个。

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Windows的「操作系统」本身也是多个DLL文件的集合体。
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DLL文件还有一个优点：在不变更可执行文件的情况下，只通过升级DLL文件就可以更新。

磁盘的物理结构

「磁盘的物理结构是指磁盘存储数据的形式」。

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磁盘是通过把其物理表面划分成多个空间来使用的。
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划分的方式有「扇区方式」和「可变长方式」两种。

「扇区方式」是指将磁盘划分为「固定长度」的空间
「可变长方式」是指把磁盘划分为「长度可变」的空间

Windows计算机所使用的硬盘，采用的都是「扇区方式」。

扇区方式中，把磁盘表面分成若干个「同心圆的空间」就是「磁道」，把磁道按照「固定大小」（能存储的数据长度相同）划分而成的空间就是「扇区」。

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扇区是对磁盘进行「物理读写」的最小单位，一般一个扇区是512字节
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不过，Windows在「逻辑方面」（软件方面）对磁盘就进行读写的单位是扇区的整数倍「簇」。根据磁盘容量的不同，1簇可以是512字节（1簇=1扇区）、1KB(1簇=2扇区)、2KB、4KB等。

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「不同的文件是不能存储在同一簇中的」，否则就会导致只有一方的文件不能被删除
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文件以字节位单位保存

文件是将数据存储在磁盘等存储媒介中的一种形式。程序文件中存储数据的单位是「字节」。文件的大小之所以用xxKB、xxMB等来表示，就是因为文件是以字节（B = Byte）为单位来存储的。

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文件就是「字节数据的集合」
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用1字节（=8位）表示的字节数据有256种，用二进制数来表示的话，其范围就是00000000~11111111。

如果文件中存储的数据是文字，那么该文件就是「文本文件」
如果是图形，那么该文件就是「图像文件」。

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在任何情况下，文件中的字节数据都是「连续存储」的。
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RLE算法

我们来尝试对存储着AAAAAABBCDDEEEEEF这17个「半角字符」的文本文件进行压缩。

由于半角字母中，「1个字符是作为1个字节」的数据被保存在文件中的。因此，上述文件的大小就是17个字节。

我们可以采用将文件的内容用「字符 × 重复次数」这样的表现方式来压缩。所以，AAAAAABBCDDEEEEEF就可以用A6B2C1D2E5F1来表示。而A6B2C1D2E5F1是12个字符，那么对应的文本文件就变成了12字节。

12字节÷17字节 ≈70%。也就是采用上述的方式，使得文件压缩到原来大小的70%。

把文件内容用「数据 × 重复次数」的形式来表示的压缩方法称为RLE(Run Length Encoding,行程长度编码)算法

RLE算法的缺点

然而在实际的文本文件中，同样字符多次重复出现的情况并不多见。虽然针对「相同数据经常连续出现」的图像、文件等，RLE算法可以发挥不错，但是它并不适合文本文件的压缩。

哈夫曼算法

「哈夫曼算法」是哈夫曼与1952年提出来的压缩算法。

针对，哈夫曼算法，首先要抛弃「半角英文数字的1个字符是1个字节（8位）的数据」这一概念。

文本文件是由不同类型的字符组合而成的，而且不同的字符出现的次数也是不同的。例如，在某一个文本文件中，A出现了100次，Q出现了3次。

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「哈夫曼算法」的关键就在于「多次出现的数据用小于8位的字节数来表示，不常用的数据则用超过8位的字节数来表示」。
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当A和Q都用8位来表示时，原文件的大小就是100次 × 8位 + 3次 × 8位 = 824位，而假设A用2位，Q用10位表示，压缩后的大小就是100次 × 2位 + 3次 × 10位 = 230位。

不过，有一点需要注意，

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不管是不满8位的数据，还是超过8位的数据，最终都要「以8位为单位保存到文件中」。
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这是因为磁盘是以字节（8位）为单位来保存数据的。

用二叉树实现哈夫曼编码

哈夫曼算法是指，为「各压缩对象文件」分别构造最佳的编码体系，并以该编码体系为基础来进行压缩。因此，用什么样的编码(哈夫曼编码)对数据进行分割，就要由各个文件而定。

用哈夫曼算法压缩过的文件中，存储着哈夫曼编码信息和压缩过的数据。

在哈夫曼算法中，通过借助「哈夫曼树」构造编码体系，即使在不使用字符区分符号的情况下，也可以构建能够明确进行区分的编码体系。也就是说，利用哈夫曼树后，就算表示各字符的数据「位数」不同，也能够做成明确区分的编码。

制作哈夫曼树

自然界的树是从根开始生枝长叶，而哈夫曼树是「从叶生枝，然后再生根」。

哈夫曼算法能够大幅度提升压缩比率

使用哈夫曼树后，出现「频率越高的数据所占用的数据位数就越少」，而且数据的区分也可以很清晰的实现。

可逆压缩和非可逆压缩

「可逆压缩」：能还原到压缩前状态的压缩
「非可逆压缩」：无法还原到压缩前状态的压缩

后记

「分享是一种态度」。

参考资料：《程序是怎样跑起来的》

「全文完，既然看到这里了，如果觉得不错，随手点个赞和“在看”吧。」