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ANS 的秘密武器：为什么它比传统算术编码更高效？
在数据压缩领域，需求的增加促使新的编码技术不断出现。自2014年起，由雅盖隆大学的耶日（Jarek）杜达引入的非对称数字系统（Asymmetric Numeral Systems, ANS）便成为了一种标志性的编码方式，其在性能上显著优于传统的算术编码。这一新技术不仅提高了资料压缩的效率，还在大多数现代应用中获得了广泛的应用，包括Facebook的Zstandard压缩器、苹果的LZFSE压缩器以及NVIDIA的nvCOMP高效压缩库等。
ANS结合了算术编码的高压缩率与霍夫曼编码的低处理成本，为数据压缩提供了一个极具优势的选择。
传统的算术编码方法通常依赖于近似概率分布来精确地进行数据的编码。相比之下，ANS优化了这一过程，它将信息编码为一个单一的自然数，这使得在处理复杂数据时能够更高效地执行。
例如，假设我们面对一个只含有1个零和999个一的序列，传统方法需要1000位来储存这种信息。然而，透过ANS，我们只需编码零的位置，实际上只需约10位进行存储。这种方法在处理大数据集时可以节省大量的存储空间，从而提升载入与处理的速度。
使用熵编码的序列可以大大减少需要存储的信息量，这不仅缩短了压缩时间，还提升了解压缩的速度。
那么，ANS究竟是如何做到的呢？首先，ANS为任意符号集创建了一个概率分布，不需要使用乘法运算。其tANS变体则透过构造有限状态机来操作大型字母集，进一步提升处理效率。这使得无论是在操作系统、浏览器还是数据存储解决方案中，ANS均能发挥出色的性能。
例如，许多现代图像格式，如JPEG XL，及视频游戏中的纹理压缩也开始采用ANS技术，显示出其相当的灵活性与高效性。因为在这些应用中，数据的压缩与解压缩速度关乎整体用户体验，采用ANS能够更快地响应用户操作，并提高系统的整体性能。
对于处理不均衡的概率分布，ANS能够通过最佳化的代码分配来有效地减少冗余信息，这使得它成为一种无可替代的解决方案。
通过这些优势，ANS技术越来越多地被采用于现代数据压缩方案中。因此，那些熟悉数据压缩和编码的专业人士和开发者都在研究如何将这种技术纳入自己的工作流程，以便获得更快的数据传输与更高效的存储解决方案。
最后，随着数据量的持续增长，效率与性能之间的平衡将不断受到考验。 ANS是否会成为未来数据压缩的主流选择，而替代传统的算术编码，让我们拭目以待?
