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我知道 Stack Overflow 是一个人口稠密的地方，所以我会尽量让自己简短。我是一名业余程序员，在编码世界的小众市场中工作；我在外面的经验非常有限。
我的困境是:我有一个 1 位二维矩阵，由任意数据组成，用于表示屏幕上的开/关像素。想象一个例子:
11110111101111111100
10111111111111111111
11011111111111011111
11111010111111111111
11111111011111111111
11111111111100011111
11111011011110001101
对于我的确切目的来说，这确实是一个糟糕的例子，但它可以解决问题 O.K.作为一名程序员，我查看了这个图像数据矩阵，并考虑了无损压缩的方法，也许可以压缩成更小的一维矩阵。我意识到定义“开”像素的大部分元素(这种区别是相当随意的，“开”像素的显示“关闭”以创建图像与“关闭”像素的显示“打开”相同创建相同的图像)可能会被一个人的眼睛识别为“开”像素的实心矩形。考虑:
11110111101111111100
10111111111111111111
11011111111111011111
xxxxx010111111111111
xxxxx111011111111111
xxxxx111111100011111
xxxxx011011110001101
存储定义“on”像素元素的矩形部分的矩形的坐标(然后将这些坐标顺序存储在一维数组中)似乎是解决此问题的最佳方法，以便稍后重绘相同的图像，我可能只是扫描生成的一维数组并绘制所有矩形。
我的问题是:是否存在执行这种特定类型转换的最有效的方法或算法？为此，请考虑 Bresenham 的线算法，它可以说是最有效的它的作用，以及许多其他算法。
由于我的无知超出了我的专业范围，我想假设存在过多的像这样的小算法挑战，几十年前由疯狂的计算机科学家解决，如今他们周围都是磁带和真空管。这似乎是我经常遇到的许多算法障碍的情况，也就是说，它们在我出现之前就已经解决了。
最佳答案
图像压缩从来都不是精确的。压缩级别在很大程度上取决于图像本身。所以，即使你巧妙地“发现”了一种新算法，它有时会成功，有时它会做得很差。
这是由于每张图片的性质中的一些随机因素造成的。
有一个旧的但仍然有效的站点，其中包含值信息:CFAQ
关于您的“矩形”算法，有一些接近它的东西:PCIF algorithm
关于具体1位位图坐标转换算法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52918282/
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