如何高效实现压缩算法的源码编写？

压缩算法源码通常包含数据结构、算法逻辑和接口实现等部分，用于将原始数据通过特定方法进行压缩以减少存储空间或传输带宽。具体源码内容会根据不同的压缩算法（如Huffman编码、LZ77、ZIP等）有所不同。

压缩算法有很多种，这里我将为您提供一个简单的哈夫曼编码（Huffman Coding）算法的Python源码，哈夫曼编码是一种广泛使用的无损数据压缩算法。

import heapqfrom collections import defaultdictdef huffman_encoding(data):    if not data:        return "", None    # 计算每个字符的频率    frequency = defaultdict(int)    for ｃｈａｒ in data:        frequency[ｃｈａｒ] += 1    # 使用优先队列构建哈夫曼树    heap = [[weight, [ｃｈａｒ, ""]] for ｃｈａｒ, weight in frequency.items()]    heapq.heapify(heap)    while len(heap) > 1:        lo = heapq.heappop(heap)        hi = heapq.heappop(heap)        for pair in lo[1:]:            pair[1] = '0' + pair[1]        for pair in hi[1:]:            pair[1] = '1' + pair[1]        heapq.heappush(heap, [lo[0] + hi[0]] + lo[1:] + hi[1:])    # 生成哈夫曼编码表    huff_codes = {}    for pair in heap[0][1:]:        ｃｈａｒ, code = pair        huff_codes[ｃｈａｒ] = code    # 编码输入数据    encoded_data = "".join(huff_codes[ｃｈａｒ] for ｃｈａｒ in data)    return encoded_data, huff_codesdef huffman_decoding(encoded_data, huff_codes):    if not encoded_data or not huff_codes:        return ""    # 反转哈夫曼编码表，以便解码    reversed_huff_codes = {code: ｃｈａｒ for ｃｈａｒ, code in huff_codes.items()}    decoded_data = []    current_code = ""    for bit in encoded_data:        current_code += bit        if current_code in reversed_huff_codes:            decoded_data.append(reversed_huff_codes[current_code])            current_code = ""    return "".join(decoded_data)if __name__ == "__main__":    data = "this is an example for huffman encoding"    encoded_data, huff_codes = huffman_encoding(data)    print("Encoded data:", encoded_data)    print("Huffman codes:", huff_codes)    decoded_data = huffman_decoding(encoded_data, huff_codes)    print("Decoded data:", decoded_data)

这个代码实现了哈夫曼编码和解码的功能，它计算输入数据中每个字符的频率，然后使用优先队列构建哈夫曼树，它生成哈夫曼编码表，并将输入数据编码为二进制字符串，它使用哈夫曼编码表将编码后的数据解码回原始数据。