start-step-stop 码是一种数据压缩技术，用于压缩相对较小的数字。
该代码的工作原理如下：它具有三个参数，start、step 和 stop。Start 确定用于计算前几个数字的位数。Step 确定当我们用完时要添加多少位到编码中并停止确定用于对数字进行编码的最大位数。
因此，编码的长度由 l = start + step * i 给出。
特定代码的“i”值使用一元编码。即，多个 1 位后跟一个终止 0 位。如果我们已经停止，那么我们可以删除终止的 0 位。如果 i 为零，我们只写出 0 位。
因此 (1, 2, 5) 开始-步骤-停止代码将按如下方式工作：
值 0，编码为：0 0
值 1，编码为：0 1
值 2，编码为：10 000
值 9，编码为：10 111
值 10，编码为：11 00000
值 41，编码为：11 11111
那么，给定一个包含多个数字的文件，我们如何计算该文件的最佳开始-步骤-停止代码？最佳参数被定义为那些将导致最大压缩比的参数。
这些“开始-步骤-停止”代码看起来像是调用霍夫曼代码的不同方式。有关计算它们的伪代码的概要，请参见基本技术。
本质上，这就是算法的作用：
在开始 Huffman 编码之前，您需要收集要压缩的每个符号的统计信息（它们在要压缩的文件中的总频率）。
之后，您可以使用该信息创建一棵二叉树，以便最常用的符号位于树的顶部（因此使用较少的位）并且没有编码具有前缀 code。因为如果编码具有公共前缀，则解压缩可能会产生歧义。
在霍夫曼编码结束时，您的起始值将是最浅叶节点的深度，您的步长将始终为 1（从逻辑上讲，这是有道理的，为什么要强制比您需要的更多位，一次只添加一个，）和您的停止值将是最深叶节点的深度。
如果频率统计数据未排序，则需要 O(nlog n) 来完成，如果它们按频率排序，则可以在 O(n) 中完成。
对于这种类型的编码，霍夫曼编码保证具有最佳的平均压缩率：
Huffman 能够设计出这种类型中最有效的压缩方法：当实际符号频率与用于创建代码的频率一致时，没有其他将单个源符号映射到唯一的比特串会产生更小的平均输出大小。
这应该可以帮助您为您的问题实施理想的解决方案。
编辑：虽然相似，但这不是 OP 想要的。
这些代码的创建者的这篇学术论文描述了开始-步骤-停止代码、开始-停止代码的概括。然而，作者在第 2 节末尾简要描述了如何获得最佳开始-步骤-停止。它涉及使用统计随机变量，或暴力资助最佳组合。在没有任何文件先验知识的情况下，算法为 O((log n)^3)。
希望这可以帮助。
我使用的方法是一个简单的蛮力解决方案。该算法遵循以下基本步骤：
计算文件中每个数字的频率。在同一遍中，计算文件中数字的总数，并将最大的数字确定为 maxNumber。
将每个数字的概率计算为其频率除以文件中数字的总数。
确定“optimalStop”等于 log2(maxNumber)。这是在香农信息论中应该用来表示 maxNumber 的理想位数，因此是对特定数字编码中使用的最佳最大位数的合理估计。
对于从 1 到“optimalStop”的每个“开始”值，重复步骤 5 - 7：
对于从 1 到 ("optimalStop" - "start") / 2 的每个“step”值，重复步骤 6 和 7：
对于某个整数 i，计算最接近满足 stop = start + step * i 的“optimalStop”的“stop”值。
计算此编码将使用的平均位数。这可以计算为每个数字的概率乘以给定编码中的位长度。
选择具有最低平均位数的编码。