实际上，最近有人在这里问了一个问题，我用Zip扩展方法回答了这个问题，因此对 某些 人来说显然很重要。;）
实际上，对于 数学 算法来说这是相当重要的操作- 矩阵，曲线拟合，插值，模式识别等。在诸如数字信号处理之类的工程应用中，这也是非常重要的，在该应用中，您要做的很多事情是组合多个信号或对其进行线性变换- 两者均基于样本索引，因此请对其进行压缩。压缩两个序列远比基于某个键对它们排序和连接要快得多，尤其是当您事先知道序列具有相同数量的元素并且具有相同的顺序时，尤其如此。
由于我目前的工作，我无法在此处详细介绍具体情况，但总的来说，这对于遥测数据（工业，科学等）也很有价值。通常，您会从数百或数千个点（并行源）获得时间序列的数据，并且需要在设备上（而不是时间上）水平 聚合。最后，您需要另一个时间序列，但要具有所有单个点的总和或平均值或其他集合。
在sql Server中，这听起来像是一个简单的sort / group / join（连接/分组/联接），但实际上很难以这种方式高效地完成。一方面，时间戳可能不完全匹配，但是您并不在乎几毫秒的差异，因此最终不得不生成代理键/行号并对其进行分组- 当然，代理行号只不过是您 已经拥有 的时间 索引 。压缩简单，快速且可无限并行化。 __
我不知道它是否是 基础的 ，但它很 重要 。我也不Reverse经常使用该方法，但出于同样的原因，我很高兴在确实需要它的罕见情况下不必自己编写该方法。
现在对您似乎没有用的原因之一是.NET / C＃3.5没有元组。C＃4确实具有元组，并且当您使用元组时，压缩实际上 是 一项基本操作，因为严格执行了排序。
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