假定有如下整数序列：

1 2 3 2 3 4 5 4 5 6 7 8 9 8 9 10

如果每个数字看做一个symbol，那么

P(1)=P(6)=P(7)=P(10)=1/16

P(2)=P(3)=P(4)=P(5)=P(8)=P(9)=2/16

则需要H = -ΣP(i)*log(P(i)) = 3.25bit。表示每个整形极限压缩为3.25bit

我们用Xn = Xn-1 + Rn 来做model

序列则有

1 1 1 -1 1 1 1 -1 1 1 1 1 1  -1 1 1

P(1) = 13/16

P(-1) = 3/16

这样计算下来是0.7bit每个整数。

通过求差的方法人为制造了更少的symbol，更多的重复，有些情况可能Xn = 2*Xn-1 + Rn会更好。

在Rn上还可以做一些文章，如果后面我看到前人已有类似工作，我就写出来，否则就写到自己的论文中。

此外就是上次提到的字典法，把{2 3}，{4,5}，{8,9}看做是一个symbol，在字典中插入一个这样的common requentely occurred string。解码时通过查表得到解压后的符号。

在数据库中，整数序列压缩是特别重要，key是整数序列，location(pointers)也是整数序列。