1GB的數據確實可以壓縮到比1MB更小的體積。

比如1.56GB的數字“1”，如果用txt文本的形式表示出來就會出現滿大屏的“1”，但壓縮過后的壓縮文件可以描述為：1.txt里有多少個“1”，解壓縮可以新建一個名為1.txt的文件，然后往里面寫入相應數量的“1”?！?.txt里有多少個1”只會占用磁盤的幾KB的空間，而1.txt里真的寫入這么多個“1”后，就會占用1.56GB的磁盤空間。

但是如果生成一個隨機字符組成的.txt文件，不管用任何壓縮軟件都很難壓縮得動。

壓縮軟件壓縮文件其實就是在找規律，利用數據的一致性和可預測性去實現壓縮的目的。一般來說可以用比較精確的自然語言來描述一樣事物，那么就越能夠對這樣事物做壓縮。寫出1萬個“1”和說1個萬“1”實際意義不一樣，但所表達的意思是一樣的。

由此可見壓縮后的文件大小是由文件本身的屬性和壓縮算法共同決定。

如果在一只注射器里裝滿空氣，然后堵住出口，適應按壓注射器推進裝置可以將空氣壓縮到很小很小的的體積，當壓力釋放的時候注射器的橡皮閥也會回退到原來的位置。如果往注射器里裝滿水，堵住出口后，用力按壓注射器推進裝置里面的水幾乎體積不變。通過這個小實驗我們就能很好地理解文件本身的屬性到底是個什么東西，它決定了數據可壓縮的程度。

為什么說算法也決定了文件的壓縮大小呢？

算法所帶來的實際效果是顛覆性的，比如算從1到100的和，從1一直加到100既費紙又費時間，還很可能中途會算錯。如果找到規律僅僅只需要頭數+尾數的和再乘以末尾數的一半，幾秒鐘就可以心算出答案。

當然算法的絕對優勢建立在數據的規律性之上，而文件壓縮同樣是建立在數據的規律性進行壓縮。但話又說回來壓縮率高并不代表就一定好。如下圖，從1~100的數，我們可以通過不同的程序算法將它輸出到屏幕上顯示出來。

1. 將1、2、3、4、5、6、7、8、9……95、96、97、98、99、100直接輸入到程序中，然后通過程序直接輸出到屏幕上。
2. 定義一個變量i，i初始值為1，輸出到屏幕上后i+1，然后再輸出。重復99次，就將從1~100的數全部輸出到屏幕上了。
3. 定義一個數組，初始值為{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}，輸出到屏幕上，再定義一個數組，值為第一個數組里的數加10，輸出到屏幕上。重復9次，就將從1~100的數全部輸出到屏幕上了。

算法一因為要花很多的時間將全部要顯示的數都寫進程序內，所以程序本身所占的存儲空間是非常大的，這也意味著打開它很吃內存。算法二寫出來的程序所占用的存儲空間是最小的，但它需要CPU的計算量是最大的。算法三對算法一、算法二的優點、缺點進行了折中，在程序不占用過多存儲空間的前提下，也讓CPU計算量減少。這就可以充分地解釋為什么有的壓縮解壓軟件壓縮率很高但很耗時間、很耗CPU和內存；有的壓縮解壓軟件壓縮率壓縮率一般但很快能壓縮、解壓。每次壓縮、解壓都很快的軟件是不存在的，因為并不是每一個文件都會遵循程序設定好的套路走。

有損壓縮也是我們常會用到的一種壓縮形式

有損壓縮顧名思義就是會裁掉一些我們用不到的數據，僅保留我們需要的數據。比如下圖的美女圖片，將顏色和細節信息刪除掉僅僅保留線圖我們還是可以認出她是一位美女。通過有損壓縮的方式是完全可以將1GB的文件壓縮1MB或者更小。當然有損壓縮是具有破壞性的，壓縮后的數據是沒有辦法恢復到壓縮前。

但有損壓縮卻是我們經常會用到的，比如圖片壓縮、音頻壓縮、視頻壓縮，人們看圖或者顯示畫面的時候并不會主要到一些細節并不完善，同樣即使兩個音頻錄音采樣序列可能聽起來一樣，但實際上并不完全一樣。

文檔壓縮解壓離我們漸行漸遠

在過去網速慢而且貴的情況下，充分的體現了壓縮解壓的優勢所在。如今網速飛快、每GB存儲空間白菜價的年代能用到壓縮解壓的人越來越少。在軟件、硬件都不斷升級的前提下，人們也更加傾向于欣賞無損的圖片、音頻、視頻。

其實壓縮的技術用途還是非常廣泛，比如現代通信，只有當信息的發送方和接受方都能理解編碼機制的時候壓縮數據通信才能工作。

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這個真的是可以的，只是一種可行的方法，沒有現成的技術，把記錄信息的二進制碼轉換成為10進制，然后把小數點移動到最前面，這樣會得到一個小于1且非常長的小數，理論上可以用兩個較短的數字做除法得出前面要表示的10進制特長小數，可以用剩余的空間記錄計算方法，有限位，編碼形式等數據。只是這樣會特別考驗電腦的計算能力，尤其是加密的時候計算量會特別大，現階段電腦無法完成這樣的任務，相信以后會的。。[呲牙][呲牙][呲牙]

得看你的數據內容啦，如果全都為0x00 ，那就好辦啦！不過樓主肯定不是說這種數據，我覺得網上的一部1G大的視頻，可是可以壓縮，但是是有損的，且壓縮后不可逆，以目前的技術來說很難實現吧！

你沒明白壓縮是什么意思嗎？"1111111111"占用十個位置我用"10個1"表示就是 四個位置 就壓縮了一半多。你1G的壓縮成1M的 是壓縮了1024倍，除非這1G是無意義的重復數據。壓縮率涉及到壓縮算法比較復雜，但基本的原理你得知道，不是說像個棉花一樣物理上壓實。

數據壓縮不是萬噸水壓機！

數據壓縮的機制是數據里有重復，可以重新編排，節省空間。或用規律表征數據。

比如五星紅旗，大面積紅色，就可以用 (100，255)表示隨后有100個255色號的點，數據從100個字節縮小為2個字節。

一般BMP格式圖片壓縮成JPG壓縮率10-25％。

矢量字庫就比點陣字庫占用空間小得多。

并不是所有文件都可以壓縮！壓縮算法也有極限，即便是有損壓縮也有可接受程度。

你說1G數據能不能壓縮成1M，不抬杠，是完全可能的！一幅畫面巨大的五星紅旗或夜空中的?。。。

曾經看過一篇科幻小說，一根水晶柱，刻一道印跡就能把全世界數據都包含了。方法是總長和印跡位置比值無限細分，只要有足夠的分辨能力，巨量數據就可以存儲識別。理論上可行！

一串數壓縮極限就是a/b，尋找合適的a和b就是壓縮算法的終極目標。

壓縮方法樓主自己已經把答案說出來了啊：1GB的數據

雖然聽起來是玩笑一樣的答案，但事實上已經涵蓋了壓縮方法的核心要點。

壓縮分為無損壓縮和有損壓縮，區別在于無損壓縮可以根據壓縮的結果逆向推導出完整的原數據，而有損的只能還原部分。

無損壓縮的核心是根據數據的規律用簡化的方式表達，比如0000000000可以表達為10個0，反過來當你拿到10個0這樣的壓縮后數據時，可以還原成0000000000。舉個例子，一張256*256像素的純黑圖片，其對應的原始數據就是256*256、rgb均為0的一個文件，而理論上，你也可以用以上表述作為這張圖片的壓縮結果。

而有損壓縮則會丟失部分數據的內容。說回一開始的調侃，題主所說的1GB的數據可能是一個游戲、一部電影或者一張圖片，但是用題主的壓縮方式，只保留了數據大小這一信息，其他信息均被丟失，但也成功的將數據進行了大幅壓縮。舉個現實一點的例子，一張256*256的，每行像素都是從rgb均為0遞增到rgb均為255的灰度漸變圖，如果用數相同數字個數的方法已經無法有效壓縮。但是此時如果對整張圖片進行二值化處理，所有大于等于128的我當做255，所有小于128的當做0，此時圖片就變為了左黑右白的兩個色塊，而整體圖片也可以利用數相同數字的方法壓縮，但是此時圖片與原本漸變色已經相去甚遠。但是如果我的壓縮不是二值化，而是三值呢？圖片變為了黑、灰白，四值變為黑、深灰、淺灰、白，當達到一個人類很難分辨的情況時，也就無需原本的保留原始數據了。

歸根結底，壓縮的極限看兩點，數據原本的規律和最終實用的需求。

PS：給你舉個極限壓縮的例子，我能把無窮多的數據壓縮到一個字節，3.14159265358979323846…=π

還真有，要看什么數據，十年前就見過。

長達15分鐘的3D動畫，內容包括178MB多媒體紋理、159MB的Wave文件、12條音軌、8億5千萬波樣等，未壓縮前的體積是1.9GB，壓縮后小到只有64KB，即壓縮比達到30000:1。

其實，這些畫面是經過計算生成的，但是對電腦性能要求卻極低，只要奔騰2以上處理器、256MB以上內存就能運行，這是制作者自己說的，奇客也沒有古董電腦測試。

壓縮比最高的應該是7Z極限壓縮，但這也要看文件類型，比如奇客想把一張壞光盤做成鏡像文件，結果其實數據都是0，但7Z壓縮后68KB，要比WinRAR的24KB要大。

還有視頻處理，比如Premiere導出1080P格式MP4，H265比H264壓縮比要高，但是碼率決定清晰度，1GB源文件是無法壓到1MB以下，那樣碼率可能只有10Kbps，輸出效果慘不忍睹。

都是0，那就壓成0和0的個數。幾個字節就行。關鍵是都是0，有啥意義嗎？你試試壓縮一部電影，壓來壓去還是95以上的壓縮率

關于這個問題，是不能給出一個關于一般數據的統一答案的。針對數據的不同，答案也不同。

數據能夠被壓縮，最重要的關鍵就是數據中是否含有沒有意義的信息、冗余的信息，或者是規律性。這里，我說的是無損壓縮，就是數據中的任何信息都沒有丟失。

舉個例子，在矩陣中，有一種叫做稀疏矩陣。稀疏矩陣中的0元素占大多數，那么，這個稀疏矩陣的信息就是可以壓縮的。具體的壓縮算法就是只記錄下來非零元素的位置即可。因為非零元素占少數，因此，這比機械的表示整個矩陣要節省很多空間。舉個類似的例子，如果你的這個1GB的數據，其中記錄的全部都是數字，只有第一個數字是1，其余全部都是零。那么，你只要將“一共有多少個數字，其中第一個數字是1，其余全部都是0”這個信息記錄下來就可以了。這遠遠要小于1GB的數據量。

另外我舉一個有規律性的例子。比如圓周率PI是無限不循環小數。如果把這個小數記錄到一個1GB這個大小，那么單純分析數字本身毫無規律可言。這個時候任何的壓縮都是無法保證無損的。但是如果你知道這個數據就是PI，那么你的解壓縮算法可以就是一個能夠不斷計算出PI更多位數的算法，可以在“解壓縮”運算中生成原來的1GB的數據。這個極端的例子，可以讓數據被壓縮到“零”，因為解壓縮數據完全由算法就可以完成了。

這個例子也充分說明，離開了具體的數據，去談壓縮率是沒有意義的。

我認為，沒有任何規律，沒有任何冗余信息的數據，是不能被壓縮的。

問題的最后，我給你分享一個計算機世界之外的信息高度壓縮的例子。這個例子，能夠充分地體驗出造化是多么了不起。人類的發明與之相比，簡直太小兒科了。

一個人類的受精卵，到嬰兒出生的時候會發育成大約2000億個細胞。如果把這理解成解壓縮的過程，而所有的解壓縮算法都蘊含在這個小小的受精卵中，而更神奇的是，如此巨大的解壓縮量，是靠從外界獲得輸入不斷補充成長出來的。

換句話說，也就是人類的受精卵，是被壓縮到“1”的數據，而這個數據中本身又包含了能把數據解壓縮成世界上最高等級的新生命的算法。既是數據，又是算法，而且高度壓縮。

無論是解壓縮的算法，還是從外部獲得物質幫助自己解壓縮的過程，都是硅基生命難以望其項背的。

hash算法能把任意文件編碼成一個唯一的256位字符串，如果你能擁有全世界上任意一個hash對應的原始文件，你就可以做到任意長度的文件壓縮到256b。

當然，世界上沒有人有這能力，但這并不能阻止大家使用這種模式。我們經常的軟件中就有使用這個“壓縮”算法的，他就是網盤。

相信大家在使用網盤上傳一些下載來的電影或某些軟件的時候會發現時不時的會觸發秒傳，這種就是網盤客戶端在你電腦上先把要上傳的文件進行hash，再把hash值上傳到服務器查找，如果能找到對應的hash碼，則說明這個文件服務器已經有了，你要上傳的話，只是把這個hash碼標記到你的網盤里就行了。

所以這算不算壓縮呢？