- 圧縮対象がある程度のデータ構造をもっている場合に非常に有効。
- たとえば、1万バイトのデータに500バイト周期があり、その中でも最初の100バイトは数字だけで構成され、のこりの400バイトはアルファベットだけで構成されているとする。そんなとき、
[ 00 00 ... 00 （合計100個）] [ 01 01 ... 01 （合計400個）] [ 00 00 ... 00 （合計100個）] [ 01 01 ... 01 （合計400個）] ...
- という1万バイトのフォーマットコードを生成し、まずこれをtek5圧縮する。これは非常に圧縮しやすい内容であり、おそらく10バイト程度にしかならない（ヘッダを除く）。
- 次に00に分類された2000バイトの、数字ばかりのデータが圧縮される。最後に8000バイトの、アルファベットのデータが圧縮される。・・・このように似たようなものが集中して集まることにより、文字出現予測のヒット率はよくなるし、スライド辞書のdis予測、len予測のヒット率も改善する。
- 応用として次のようなものがある。たとえば、
0001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 0010 0011 0012 0013 0014 ...
- というデータがあったとしよう（9999まであるとする）。これを
abcd abcd abcd abcd ...
- とフォーマット区分したとする（スペース部分はそのままスペースとしてフォーマットに組み込むか、もしくは、eに分類してあとでスペースだけの9999バイトを作るか、そのどちらかにする）。ここで、a=00、b=01、c=02、d=03、e=04というフォーマットナンバーである。
- こうすると、dは次のようになる（9999バイト）。
123456789012345678901234567890 ...
- これがLZ圧縮によって途方もなく小さくなることは自明である。
- 次にcを見てみるとこうなる（9999バイト）。
000000000111111111122222222223333333333 ... 9999999999000000000011111111112222222222 ...
- これも100バイト周期になって、やはりかなり小さくなる。aやbについても同様である。
- こういうデータは差分モードでのサポートももちろんできるが、このフォーマットフィールドでもできるというのはよい傾向である。
![[K Wiki]](k.jpg "[K Wiki]")
