h） │ ├── 匹配查找器（Matchfinder，第 200-600 行） │ ├── Hash-chain 匹配器（Level 2-9） │ ├── Hash-table-only 匹配器（Level 1 "fastest"） │ └── 三个 parser：Greedy / Lazy / Lazy2 │ ├── 霍夫曼编码器（第 600-1100 行） │ ├── 长度受限规范 Huffman 构建（7-Zip 风格） │ ├── 预编码 RLE 编码（码字长度的码字长度） │ └── 符号排序 + 频率统计 │ ├── 块分割策略（第 1100-1400 行） │ ├── 10 种观测类型（8 种字面量 + 2 种匹配） │ └── 每 512 个符号检查一次是否应该换块 │ ├── 代价模型 & 块编码器（第 1400-1800 行） │ ├── 动态块 / 静态块 / 无压缩块的成本估算 │ └── 逐符号 bit-by-bit 写入 │ └── 公共 API（第 1800-2005 行） ├── Compress(ReadOnlySpan, Span) ├── CompressZlib(ReadOnlySpan, Span) └── Dispose() 关键翻译决策 C 语言特性 C# 翻译方式 备注 struct 贴值传递 ref struct + in 参数 避免 GC 压力 malloc/free ArrayPool.
价值网络预测完全不靠谱，甚至还不如直接输出常数均值 train/learning_rate 优化器当前使用的学习率 lr。
length; i++) { for (int j = 0; j < arr[i].
接下来需要逐个读取值型来源的值名与原始数据，才能判断 CLSID 来自哪个字段。