дорівнює кількості 
станів джерела. Ці таблиці зберігаються в кодері та декодері, і для кодування та декодування кожного наступного символу вибирається таблиця у відповідності із станом джерела, який визначається набором h попередніх символів.
Запропонувати універсальний алгоритм стиснення даних такий, що дозволяв би не занадто складну технічну реалізацію для різноманітних реальних повідомлень, які можна представити як результат генерування марковських джерел з великою глибиною пам’яті (текстові дані, нерухомі та рухомі зображення), неможливо. Це пояснюється значними відмінностями структурних характеристик цих повідомлень. Для кожного типу таких даних розроблені досить складні специфічні процедури стиснення [25]. Слід, однак, зауважити, що майже кожна з таких процедур включає етапи побудови та застосування нерівномірних ефективних кодів Шеннона-Фано або Хаффмена.
2.2. Приклади розв’язання задач
Задача 2.2.1
Чи можна побудувати нерівномірний код, що однозначно декодується, до складу якого входять кодові комбінації з такими довжинами : 
?
Розв’язання. Необхідною умовою побудови нерівномірного коду, що однозначно декодується, є виконання нерівності Крафта. Підставивши значення довжин кодових комбінацій у (2.1), отримаємо
|
|
Нерівність Крафта не виконується, таким чином на поставлене в умові задачі запитання відповідь є негативною.