回答編集履歴
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残念ながらいずれのアルゴリズムも”簡単”とは言えませんが、超概念的な説明だけしておきます。
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- エントロピー符号系：データの統計的な偏りを調べて、何度も登場する値には短い符号長（＝出力するビットの長さ）を、あまり出てこない値には長い符号長を割り当てる。
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- 辞書式符号系：データ自身を”辞書”つまり値並びのカタログとみなして、既出の値並びと一致したらそれを指す短いインデクス値を、新出の値並びならばそのまま出力する。
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いずれも数学的な考え方（情報理論）に基づいたアルゴリズムなので、既に実装されているコードだけ追いかけても、アルゴリズムの本質を理解するのは困難かと思います。結果的には、基礎的な理論から学習したほうが近道かもしれません。単に利用したいだけならば、既存ライブラリの活用を強くお勧めします。
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古典かつ簡単なところでは「ランレングス圧縮(Run-Length encoding)」や、「ハフマン符号(Huffman coding)」「算術符号(Arithmetic coding)」から調べるのがよいと思います。また、本質的な方法論が異なる「LZ77, LZ78アルゴリズム」あたりが入門向けでしょうか。前者はエントロピー符号(Entropy coding)に、後者は辞書式符号(Dictionary coding)
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古典かつ簡単なところでは「ランレングス圧縮(Run-Length encoding)」や、「ハフマン符号(Huffman coding)」「算術符号(Arithmetic coding)」から調べるのがよいと思います。また、本質的な方法論が異なる「LZ77, LZ78アルゴリズム」あたりが入門向けでしょうか。前者はエントロピー符号(Entropy coding)に、後者は辞書式符号(Dictionary coding)に区分されます。
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古典かつ簡単なところでは
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古典かつ簡単なところでは「ランレングス圧縮(Run-Length encoding)」や、「ハフマン符号(Huffman coding)」「算術符号(Arithmetic coding)」から調べるのがよいと思います。また、本質的な方法論が異なる「LZ77, LZ78アルゴリズム」あたりが入門向けでしょうか。前者はエントロピー符号(Entropy coding)に、後者は辞書式符号(Dictionary coding)／ユニバーサル符号(Universal coding)に区分されます。
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[データ圧縮法概説](http://www.snap-tck.com/room03/c02/comp/comp.html)で、かなり丁寧にアルゴリズムを解説しています。
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たとえば [データ圧縮法概説](http://www.snap-tck.com/room03/c02/comp/comp.html) では、かなり丁寧にアルゴリズムを解説しています。
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いずれも数学的な考え方（情報理論）に基づいたアルゴリズムなので、既に実装されているコードだけ追いかけても、アルゴリズムの本質を理解するのは困難かと思います。結果的には、基礎的な理論から学習したほうが近道かもしれません。単に利用したいだけならば、既存ライブラリの活用を強くお勧めします。
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いずれも数学的な考え方（情報理論）に基づいたアルゴリズムなので、既に実装されているコードだけ追いかけても、アルゴリズムの本質を理解するのは困難かと思います。結果的には、基礎的な理論から学習したほうが近道かもしれません。（単に利用したいだけなら、既存ライブラリの活用を強くお勧めします）
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[データ圧縮法概説](http://www.snap-tck.com/room03/c02/comp/comp.html)で、かなり丁寧にアルゴリズムを解説しています。
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こちら http://www.snap-tck.com/room03/c02/comp/comp.html のページでかなり丁寧に解説しています。
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いずれも数学的な考え方（情報理論）に基づいたアルゴリズムなので、既に実装されているコードだけ追いかけても、アルゴリズムの本質を理解するのは困難かと思います。結果的には、基礎的な理論から学習したほうが近道かもしれません。（単に利用したいだけなら、既存ライブラリの活用を強くお勧めします）
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