自然界中到处都存在着对称性，对于具有对称性的信息，在存储时可根据它的特征进行压缩存储。比如，如果平面图形在二维坐标系中是对称的，则可以只存储一半（不考虑对角线）的信息就可以表示出这个图形，即可以存储为一个上（或下）三角矩阵。类似的如果三维坐标系是对称的，就可以只存储1/6（不考虑对角线）的信息，至于怎么存储却并不像二维对称那样简单。在现实世界中，我们能够观察到的也就是三维，加上时间也才四维，但是在很多领域，经常需要处理三维及三维以上的信息，有时候这些多维信息，在维与维之间存在着对称性。如果能够像上（下）三角矩阵剥离二维对称一样去剥离多维信息中的对称性，将可以极大地减少信息量，进而降低存储空间和处理时间。本文针对上述问题，如果“多维空间”各维间具有对称性，则其冗余程度是非常大的，较为系统的介绍了消除其冗余性的方法，即称为“多维对称空间压缩存储”的方法，并且设计了“遍历多维对称空间正对角面”的几种高效的方法。首先，比较详细的分析了“多维空间”的对称性，通过坐标映射的方式设计了多维对称空间的压缩存储方法；然后分别设计了针对规整对称空间正对角面，规整对称空间，非对称空间，非规整对称空间的压缩存储方法；最后，还设计了“规整对称空间正对角面遍历”的方法。此外，本文还将所设计的“多维对称空间的压缩存储方法”应用在小规模的多目标0-1背包问题中，并经过实验验证了它的正确性与有效性。实验结果表明，所设计的压缩存储方法是很有效的。所设计的“多维对称空间的压缩存储方法”是一个非常有用的算法工具，可以极大的减少某些特定问题的内存需要，进而大大减少时间耗费。