=数据压缩算法=速记算法=

    递增素数之间，可以使用加法，得出相对的数，可以用乘法，得出相对大的数，可以用乘方号，得出很大很大的数。

    当使用特定长度把一个大数据分割成n个片段时，就可以进行统计，比如全体相加，然后除以总数得到全局平均数。

    然后使用kb的平均数，b的平均数，gb的平均数作为比大基准。

    然后还有特定数（比如出现了一次以上的多次数）（比如只出现了一次的一次数）（比如出现的最大值）（比如出现的最值）。

    现在的问题就是，统计能够获得数据的被过滤掉了很多信息的被压缩后的数据，如何使用统计获得的数据，来逆推原始数据（包括各种统计的先后顺序）（当然，因为数据的缺失，导致必须使用试错方式来实现）。

    在处理大数据时，如何减少解压缩时试错次数，就是大数据压缩专用算法的重难点。

    [示例]

    如果有一个二进制数0000000000000000000，统计出其二进制的总共有2个，二进制的0总共有9个；转换为八进制为222346042，统计出其八进制的0总共出现了次，八进制的出现了2次，八进制的2出现了4次，八进制的3出现了次，八进制的4出现了2次，八进制的6出现了次；转换为十进制为306642，统计出其十进制的0出现了次，十进制的出现了次，十进制的2出现了次，十进制的3出现了次，十进制的4出现了次，十进制的6出现了2次，十进制的出现了3次（当然了，为了加速碰撞，一般都是使用素数进制的方式，而不是使用这种方式，作者用这种方式示例，只是为了方便使用微软自带的程序员计算器换算进制，从而进行统计），那么接下来，就需要通过进制碰撞的方式，来逆推根据统计得出的原始数据。

    当然了，也可以使用d4，d5和其他的哈希值生成算法，用于快速生成哈希值，以及记录上大，然后是二进制的0和，然后是八进制，6进制（一般都采取2的正整数次方进制的方式，来加速快速压缩时的速度，换算更快）。

    另外还有一种快速碰撞的方式，使用大于的（y+次方），于的y次方的方式。

    第一次比大范围：

    示例：取=6；y=；

    6^9=5，55，63，25，94，323，49，36

    6^=4，22，366，42，69，645，23，696

    第二次比大范围：

    示例：取=5；y=；

    5^=2，562，90，625

    5^=0，59，35

    当然了，因为作者并没有使用6^9-6^，然后再把结果进行开5次方，然后再进行筛查，可能就会导致第二次和第一次的相关度不高。

    一个二进制数据根据位数，可以表达多少数值？

    位二进制，有两种可能，和0。

    2位二进制，有四种可能，00，0，0，。

    6位二进制，有2的6次方种可能，然而一个数据本身使用这么多位是一种浪费。

    也就是，一个6位二进制所表达的数，是一个固定数，是大于或等于0，于2的6次方+。

    就比如，一个zb大的数据，只要其本身是固定的，那么就注定大于或等于0，然后于2的多少次方来着？？？+。

    表达固定的数，并不一定需要使用到很长的长度。

    比如2的965432次方，可以是一个很大的数，其换算成二进制，会占用多大的存储空间？然后是不是可以逆推为算术内容：2的965432次方？

    问题就是，并非所有的数，都是规律数，都可以使用的b次方+乘以d+e阶乘方式正好等于该数，也就导致往往只能采取使用比大的方式，无限近似，大于某个最接近该数的数，于某个最接近该数的大数。

    比如，想要记录一个5，那么在只能使用素数的表达方式时，就可以记录为该数大于3，于。

    使用大于和于之后，就可以获得一个数据范围，该范围内可能包含有有数的可能性，接下来的方法，就是把这个可能性减少，比如（3+）/5=2，则表示这个数正好处于大于和于的中间值，比如（3+）/4=25，则表示这个数正好大于大于和于的中间值；以此类推；

    设定一个数为未知数b，大于b于。

    那么就可以取近似值（+b）/=d

    一般情况下，d都是带有数的，那么把d的数去掉，那么d的整数部分就可以作为第二轮的最值，d+就可以作为第二轮的最大值。

    取（+b）/=区间值（也就是更靠近，还是更靠近b）。

    （-b）/（b-）=区间值2

    （+）/b=区间值3

    （b+）/=区间值4

    还有一种固定数大于于法，就是+b+｝总长度为多少位，特定数大于某个可以用循环速记法记录的数，于某个可以用循环速记法记录的数。

    然后就是使用特定算法生成一个数，该数大于b，然后使用特定刷房生成一个数，该数于b。

    示例：3*=2；4*5=20；3*大于b于4*5；那么就可以获得该数百分之八十的近似值，然后再使用不断精准的继续用比大法接近的方式，获得。

    比如345926

    第一次比大：4大于圆周率大于3

    第二次比大：34于圆周率于35

    第三次比大：34592于圆周率于34593

    比大之后，就是使用一个算术，来生成更接近的比大精准度。

    比如第一次比大，大和之间相差2的6次方，第二次比大，大和之间相差2的4次方，第三次比大，大和之间相差2的2次方，以此类推，就能快速还原出原始数据。

    tb的固定数据，可以使用gb的算法来生成，gb算法当做固定数据，就能使用kb的算法来生成，这就是tb2kb算法的原理。