簡潔データ構造
エントロピー圧縮型辞書
の領域のアプローチは、  のなかには異なる -部分集合が（言い換えるなら、長さでちょうど個の1があるビット列が） 個あることに注意すると、さらに改善できる。このとき、を保持するのに必要なビット数の情報理論的下界は、である。この下界を達成する（静的な）簡潔辞書は存在し、 必要とする領域は である。そのデータ構造はさらに、の領域量でrankとselectをサポートするように拡張することができる。この下界は、辞書を保持する領域を  とし、質問に必要な時間を  とすることで領域と時間のトレードオフに帰着させることができる。
応用例
可変長のアイテムの列を符号化する必要がある場合は、単に個々のアイテムを区切り記号なしで順に並べればよい。それと別に、アイテムの始まりの位置に1を、それ以外の位置に0を置いた二値配列を符号化する。この補助ビット列で  関数を用いるとあるインデクス値のアイテムの開始位置を高速に求めることができる。
別の例として二分木の表現がある。ノード数のあらゆる二分木は、親の参照、左右の子の参照、部分木のサイズの取得など、各ノードに対する多数の操作を定数時間でサポートしながら  ビットで表現できる。 ノード数  の異なる二分木の数は  である。大きな  に対しては、これはおよそ  にしたがう。このため、符号化には少なくともおよそ  ビットが必要である。したがって簡潔二分木に必要な領域量はノードごとに  ビットである。