Elias-Fano编码过程如下：把一组整数的最低l位连接在一起，同时把高位以严格单调增的排序划分为桶。

Example: 2, 3, 5, 7, 11, 13, 24

Count in unary the size of upper bits “buckets” including empty ones：110=》计算最大的桶，此处是110，计算方法如下：
Maximum bucket: [U / 2^l]
Example: [24 / 2^2] = 6 = 110

连接最低位：

Concatenate lower bits
10110111110100

最终编码如下：

Elias-Fano representation of the sequence
11011010100010 10110111110100

解释下为啥是这样的结果？

000的桶是2个数（10,11），2的unary编码是110

001的桶是2个数（01,11），2的unary编码是110

010的桶是1个数（11），1的unary编码是10

011的桶是1个数（01），1的unary编码是10

100的桶是0个数，0的unary编码是0

101的桶是0个数，0的unary编码是0

110的桶是1个数（00），1的unary编码是10

将上述编码连接起来就是：11011010100010

最后连接低位编码：10110111110100

合起来最终编码就是：11011010100010 10110111110100

图中的序列为2，3，5，7，11，13，24，如果期望定位大于6的位置，那么根据6/2^2就可以定位到大于6的桶，然后在桶内线性扫描即可。可以看到，低l位的存在，就是起到了桶定位的用途，从而避免全部解压，这可以类比于常规索引中的跳跃表，跳跃间隔为2^l。

Quasi-succinct索引在MG4J的开源搜索引擎中得到了应用。

升级的Elias-Fano编码算法：Partitioned（分区块） Elias-Fano编码，这篇文章获得了2014年SIGIR会议最佳论文，它是针对Elias-Fano编码进行的改进。仍然由Quasi-succinct的作者提出，主要解决Quasi-succinct索引的压缩率问题——回归区块压缩手段，把数字序列划分区块，每个区块内单独用Elias-Fano编码，同时，为了确保仍然具备随机访问的特性，把区块的边界数字再次单独拿Elias-Fano编码压缩，因此形成了一个二级结构。根据作者的试验，分区Elias-Fano编码比最快的PForDelta编码OptPFor速度和压缩率上均有超越，但压缩率大大超过后者（2倍以上）。因此，在随机访问，压缩率，解压性能上达到了很强的综合性能，荣膺最佳论文实至名归。

参考：

http://www.di.unipi.it/~ottavian/files/elias_fano_sigir14.pdf

Elias-Fano编码算法——倒排索引压缩用，本质上就是桶排序数据结构思路