Rice编码是一种压缩编码，它的基本思想类似于哈夫曼编码，即尽可能的用较少的位来存储多个字。

Rice编码背后的基本思想是尽可能的用较少的位来存储多个字（正像使用哈夫曼编码一样）。实际上，有人可能想到Rice是静态的哈夫曼编码（例如，编码不是由实际数据内容的统计信息决定，而是由小的值比高的值常见的假定决定）。

编码非常简单：将值X用X个‘1’位之后跟一个0位来表示。

对于由大word（例如：16或32位）组成的数据和教低的数据值，Rice编码能够获得较好的压缩比。音频和高动态变化的图像都是这种类型的数据，它们被某种语言预处理过（例如delta相邻的采样）。

尽管哈夫曼编码处理这种数据是最优的，却由于几个原因而不适合处理这种数据（例如：32位大小要求16GB的柱状图缓冲区来进行哈夫曼树编码）。因此一个比较动态的方式更适合由大word组成的数据。

在基本压缩库针对Rice做了许多优化：

1．每个字最没有意义的位被存储为k和最有意义的N-k位用Rice编码。K作为先前流中少许采样的位平均数。这是通常最好使用Rice编码的方法，隐藏噪音且对于动态变化的范围并不导致非常长的Rice编码。

2．如果rice编码比固定的开端长，T，一个可选的编码：输出T个‘1’位，紧跟（log2(X-T)）个‘1’和一个‘0’位，接着是X-T（最没有意义的(log2(X-T))-1位）。这对于大值来说都是比较高效的代码并且阻止可笑的长Rice编码（最坏的情况，对于一个32位word单个Rice编码可能变成232位或512MB）。

如果开端是4，下面是结果编码表：

就像你看到的一样，在这个实现中使用threshold方法仅仅两个编码导致一个最坏的情况；剩下的编码产生比标准Rice编码还要短的编码。