压缩文件为何比原文件大？
文件压缩后的体积与原始文件体积的比例是由压缩效率所决定的。以文本文件为例，由于它们的较为简明，信息密度较低，因此可以借助高效率的压缩技术，使压缩后的文件体积往往小于原始文件。
这种情况下，压缩效率较高，意味着大量冗余信息被剔除，而关键信息则被更高效地编码。
但对于MP3 音乐或视频等包含丰富多媒体信息的文件，情况则有所不同。
这类文件中的声音波形、视频帧等信息在压缩过程中难以大幅缩减。
尽管压缩算法试图消除冗余数据，但多媒体文件信息复杂度高，通常只能实现有限的压缩，因此压缩后的文件体积可能不会明显减小，有时甚至可能增加。
压缩效率的高低主要取决于文件的特点。
简言之，信息冗余较高的文件在压缩后体积会减小；而信息已经高度紧凑的文件，压缩效果有限，甚至可能因压缩算法的额外处理成本而使文件体积增大。
值得注意的是，选择不同的压缩算法也会对最终压缩效果产生影响。
不同的算法对特定类型的数据有不同的优化效果。
例如，针对多媒体文件，H.2 6 4 、AAC等特殊算法能更有效地压缩视频和音频数据，尽管这些算法在处理过程中可能会带来一些额外负担。
总之，文件压缩后的体积不是一成不变的，它受到多种因素的共同作用。
了解这些因素有助于我们在处理文件时做出明智的选择，例如选用恰当的压缩工具和算法，以实现最佳的压缩效果。
为什么有的视频压缩过后还比原来大
文件压缩与算法运用息息相关。通常文本类的文件压缩效果显著，压缩率可高达5 0%；而视频、音频、图片这类文件，压缩比一般维持在8 0%。
举个例子，一个1 .5 GB的影音文件压缩后，体积变化可能并不明显，大概在1 .3 GB到1 .4 GB之间。
像JPG这样的图片格式本身就带有压缩属性，若再用rar等工具进一步压缩，效果往往不尽如人意。
相比之下，BMP格式的图片由于未经过压缩，压缩效果会更好。
每个文件本质上都是由0和1 构成的代码序列组成。
压缩技术的核心在于识别并简化这些代码的排列规律。
比如，序列000001 1 0001 1 1 1 1 1 1 1 1 1 可以简化为“5 个0，2 个1 ，3 个0，1 0个1 ”的描述；而1 00000000000则可以用1 0^1 0来表示。
根据香农的信息理论，任何文件经过无损压缩后，其最终大小不可能小于其熵值。
换句话说，如果一个文件原始大小为2 0多GB，但信息熵仅为2 0多MB，理论上可以实现1 000倍的压缩（例如，几小时全黑的视频文件）。
反之，如果一个文件只有1 00MB，但信息熵高达9 0MB，那么它不可能被无损压缩到2 0MB。
值得一提的是，一个文件的信息熵可以通过特定的公式精确计算出来。
因此，只要获得任何一个文件，我们就能推算出它理论上能被压缩到的最小大小。
上述讨论仅限于无损压缩。
至于有损压缩，压缩比例则不受理论限制，可以根据需要进行大幅压缩。
扩展资料：压缩软件处理的文件在压缩后会形成压缩文件。
其压缩原理主要是通过减少文件中连续的0和1 代码的重复来压缩二进制代码。
例如，将000000表示为“6 个0”（记作6 0），以节省存储空间。
压缩文件的基本原理是查找文件中的重复字节，并创建一个包含这些字节及其对应代码的“词典”文件。
这样，文件中的重复字节就可以用词典中的代码来代替，从而实现文件缩小。
实际上，所有计算机文件最终都是以二进制形式（0和1 ）存储的。
通过合理的数学计算，文件的体积可以被显著压缩，达到“数据无损稠密”的状态。
总的来说，压缩技术分为有损压缩和无损压缩两种。
