Kompresja plików. Algorytmy i oprogramowanie dla porównania.

Wśród najczęstszych operacji, które mogą być przydatne nawet dla niewykwalifikowanych użytkowników identyfikacji zdecydowanie kompresji. Dzięki tej operacji w rzeczywistości każdy plik na komputerze mogą zostać przywrócone, tak aby zajmują część pamięci niż na dysku. Obserwujemy jednak, że obecnie masz dostęp do dużej pojemności dysków twardych cenowo dość niski, więc użyteczność programów kompresji wydaje się kurczyć. Ale to jest pochopny wniosek.

W rzeczywistości, na przykład, może być ciekawa do kompresji jednego lub więcej plików przed wysłaniem e-mailem, w celu skrócenia czasu odbioru i transmisji. Równie ciekawe i praktyczne może także przechowywać wiele dokumentów w jednym skompresowanym pliku, bardziej praktyczne przekazać i manipulować.

Ale jakie są główne opcje dostępne dla użytkowników skompresować plik lub pliki? Co wyróżnia od siebie różne oprogramowania? Po pierwsze, musimy zbadać podstawy teoretyczne z oprogramowania do kompresji, pokazując w ten sposób główne cechy algorytmów kompresji.

Algorytmy kompresji

Pierwsza różnica między algorytmów kompresji można rozpoznać między algorytmów bezstratnej, tj. bez utraty jakości i algorytmy kompresji stratnej, gdzie zmniejszenie miejsca na dysku towarzyszy utrata jakości. Często trudno jest dostrzec pogorszenia jakości: na przykład w przypadku mp3 kodowania plików audio.

Wśród najczęściej stosowanych algorytmów identyfikacji zdecydowanie "algorytmu Huffmana," Shannon-Fano algorytm i "algorytmu Lempel, Ziv i Welch. Chociaż nie wchodząc w teoretyczne wyjaśnienia, badamy główne cechy "algorytmu Huffmana, które naznaczyły historię techniki kompresji.

Odsyłamy czytelników zainteresowanych więcej szczegółów na temat technik Shannon-Fano i Lempel-Ziv-Welch linki do bardziej szczegółowych informacji na ten temat:

• Shannon-Fano algorytmu: http://www.binaryessence.com/dct/en000041.htm
• Algorytm Lempel, Ziv i Welch http://www.dsi.unifi.it/ ~ względnie / LZW.pdf

Algorytmu Huffmana

"Algorytmu Huffmana należy do kategorii bezstratną, tj. nie wprowadza żadnych strat w jakości. Mamy scomporne działania w pięciu podstawowych kroków:

• Są analizowane i liczy liczbę wystąpień z podstawowych elementów tego pliku do kompresji: poszczególne znaki w pliku tekstowym, piksele w pliku obrazu.
• Te dwa elementy są zjednoczone w rzadsze kategorii, która reprezentuje ich obu. Tak na przykład jeśli X i Y występuje 8 razy 7 razy, tworzy kategorię XY, z 15 zdarzeń. Tymczasem elementów X i Y otrzymać inny znacznik, który identyfikuje je jako elementy wchodzące Stowarzyszenia.
• Kolejne dwa elementy są identyfikowane rzadziej w pliku i zasiada jako nową kategorię, używając tej samej procedury opisanej w punkcie 2. Grupa XY z kolei wchodzi w i tworzenia nowych stowarzyszeń, na przykład kategorii XYZ. Kiedy to nastąpi, X i Y są otrzyma nowy identyfikator, który kończy ze Stowarzyszeniem rozszerzać kod, który jednoznacznie identyfikuje każde z dwóch liter w skompresowanym pliku zostanie wygenerowany.
• Jest tworzona dla kolejnych kroków, drzewo składa się z serii binarnych oddziałów, w których pojawiają się z większą częstotliwością oraz w kombinacji po elementy rzadsze w pliku, podczas gdy elementy rzadko są częstsze. Zgodnie z opisanym powyżej mechanizmem, oznacza to, że rzadkie elementy wewnątrz nieskompresowane pliki związane są z długości kodu identyfikacyjnego, który rośnie z każdym elementem nowego stowarzyszenia. Elementy, które są powtarzane częściej zamiast oryginalnego pliku nie są obecne w "drzewem stowarzyszenia, tak aby ich kod identyfikacyjny będzie jak najkrótszy.
• Skompresowany plik jest generowany przez zastąpienie każdego elementu z oryginalnego pliku kod produktu na końcu łańcucha skojarzeń na podstawie częstotliwości tego elementu w dokumencie źródłowym.

Wzmocnienie miejsca na koniec kompresji ze względu na fakt, że elementy, które są często powtarzane są identyfikowane za pomocą krótkiego kodu, który zajmuje mniej miejsca, niż zajmują ich normalnego kodowania. Natomiast rzadkie pierwiastki w oryginalnym pliku w pliku skompresowanym otrzymać długi kodowania, które mogą wymagać, aby każdy z nich, o powierzchni znacznie większej niż zajmowane w nieskompresowanego pliku.

Od sumę algebraiczną przestrzeni zdobyte przez kodowanie krótki z najczęstszych i miejsce utracone w kodowaniu z najbardziej rzadkich długo uzyskać współczynnik kompresji produkowanych przez "algorytmu Huffmana. Z powyższego wynika, że tego typu kompresji jest bardziej efektywny w szerszym różnic częstotliwości elementów oryginalnego pliku, a słabe wyniki osiąga się, gdy rozkład elementów jest jednolite.

• <<
• 1
• 2
• >>