4x4数据块经过预测、变换、量化后，非零系数主要集中在低频部分，而高频部分大部分是零。数据经过zig-zag扫描后，从左->右(低频->高频)，DC系数附近的系数非常大，而高频的非零系数大部分是+1，-1(why? 应该是通过数据统计得到的。理论上推导暂时不知。)
因此可以得出量化后4x4块的特性有几个：
1)、非零系数一般较少，大部分是零，非零集中在DC附近。
2)、高频非零大部分是+1/-1。
3)、相邻的4x4块是相关的。（意思就是说 上面两点特性有关联，比如左边上边4x4非零系数很多，那么当前块很大的概率也是非零系数很多，小概率出现非零系数少的情况。这就给变长编码提供了概率依据。）
CAVLC各个过程说明。
第一步 对非零系数的数目(TotalCoeffs)以及拖尾系数的书目(TrailingOnes)进行编码。
码表的确定是由NC决定的。(why?因为NC是基于同一个slice左边4x4,上边4x4已经编码过的非零系数求平均。根据特性3),选择不同码表也是符合信息论的编码原则)。
亮度码表总共有4个(见标准表9-5)：
0≤NC<2 表倾向于小系数(TotalCoef 0,1)的情况，小系数分配更短的比特
2≤NC<4 表倾向于中等大小系数(TotalCoef 0,1,2,3,4)的情况，中小系数分配更短比特
4≤NC<8 表倾向于较大的系数(TotalCoef 0,1,2,3,4,5,6,7,8)的情况。
8≤NC表 定长表，说明每种出现的概率差不多，这样获得的熵最大（由最大熵定理得到）。
有人就有疑问，这些码表是怎么设计出来的？个人觉得应该是根据大量的视频数据统计，获得概率模型，然后设计码表。熵编码离不开概率分布。
第二步 对拖尾系数的符号进行编码
第三步 对除拖尾系数以外的非零系数的幅值(Levels)进行编码。
大部分码表设计只考虑 n≥0的情况，如果出现负数，那么我们先要做一个映射才能使用该编码系统。
if code_num ≥0
levelCode = code_num*2 - 2 把正数映射到大于等于零的偶数上
if code_num <0
levelCode = -code_num*2 -1 把负数映射到大于零的负数上
映射完后开始编码。
这部分原理跟哥伦布编码差不多，不懂的请看我前面写的一篇文章，里面资料讲的很清楚。
http://www.cnblogs.com/irish/p/3170500.html
第四步 对最后一个非零系数前零的数目（TotalZeros）进行编码
查表得到码字
第五步 对每个非零系数前零个数（RunBefore）进行编码
查表得到码字
参考资料：
[1] http://files.cnblogs.com/irish/The_H.264_advanced_video_compression_standard.pdf