Komprimera filer. Algoritmer och programvara för jämförelse.

Bland de vanligaste operationer som kan vara användbara även för outbildad användare identifiera definitivt komprimering. Genom denna transaktion i själva verket kan alla filer på datorn att återställas, så att den täcker en del av minnet än hårddisk. Vi observerar dock att idag finns det stor kapacitet hårddiskar tillgängliga till priser ganska låg, så nyttan av komprimering program verkar krympa. Men detta är en förhastad slutsats.

I själva verket, till exempel, kan vara intressant att komprimera en eller flera filer innan du skickar via e-post, för att minska tiden för mottagning och sändning. Intressant och praktiskt dessutom också förmågan att lagra flera dokument till en enda komprimerad fil, mer praktiskt att överföra och manipulera.

Men vad är de huvudsakliga alternativ som finns för användarna att komprimera en fil eller filer? Det som skiljer de olika program som finns? Låt oss först undersöka den teoretiska grunden för programvara komprimering, vilket visar huvuddragen i komprimeringsalgoritmer.

Komprimeringsalgoritmer

En första distinktion bland komprimeringsalgoritmer kan identifieras mellan förlustfri algoritmer, dvs utan någon förlust av kvalitet och förstörande algoritmer, där minskningen av diskutrymme åtföljs av en förlust av kvalitet. Det är ofta svårt att uppfatta en kvalitetsförsämring, till exempel i fallet med mp3-kodning för ljudfiler.

Bland de mest använda algoritmerna identifiera utan tvekan "Huffman-algoritmen, den" Shannon-Fano algoritm och "algoritm Lempel, Ziv och Welch. Även om inte gå in teoretiska förklaringar undersöker vi de viktigaste egenskaperna för "Huffman-algoritmen, som har märkt historia komprimering tekniker.

Vi hänvisar läsare är intresserade av ytterligare information om tekniker för Shannon-Fano och Lempel-Ziv-Welch länkar till mer specifik om detta ämne:

• Shannon-Fano Algoritm: http://www.binaryessence.com/dct/en000041.htm
• Algoritm Lempel, Ziv och Welch http://www.dsi.unifi.it/ ~ resp / LZW.pdf

Huffman-algoritmen

"S algoritm tillhör kategorin Huffman förlustfri, införs dvs inte någon förlust av kvalitet. Vi scomporne drift i fem elementära steg:

• Analyseras och räknade antalet förekomster av de grundläggande elementen i den fil som ska komprimeras: de enskilda tecken i en textfil, pixlarna i en bildfil.
• De två delarna förs samman i en mindre frekventa kategori som representerar dem båda. Så till exempel om X och Y förekommer 8 gånger 7 gånger, det skapar kategorin XY, med 15 upprepningar. Samtidigt komponenterna X och Y var få en annan markör som identifierar dem som delar in i en förening.
• De följande två punkter är identifierade mindre frekventa i filen och sitter som en ny kategori med samma förfarande som beskrivs i steg 2. Gruppen XY kan i sin tur ingå och bilda nya föreningar, till exempel XYZ kategori. När detta händer, är X och Y får ett nytt identifierare som slutar med föreningen förlänga den kod som unikt identifierar varje av de två bokstäverna i den komprimerade filen kommer att skapas.
• Då skapas för nästa steg, består ett träd av en serie binära grenar, inom vilket verkar oftare och i efterföljande kombinationer sällsyntare omständigheter i ärendet, medan elementen sällan mer frekventa. Enligt den mekanism som beskrivs innebär detta att den ovanliga inslag i okomprimerade filer är associerade med en identifikationskod längd och som växer för varje element i en ny förening. Elementen upprepas oftare istället för den ursprungliga filen inte finns i "trädet av föreningar, så att deras identitetskod blir så kort som möjligt.
• Den komprimerade filen genereras, ersätta varje element i den ursprungliga filen, den kod som produceras i slutet av kedjan av associationer baserat på hur ofta som element i källdokumentet.

Vinsten i rymden i slutet av kompressionen beror på att de element som upprepas ofta identifieras genom en kod, som tar upp mindre utrymme än de intar sin normala kodning. Omvänt sällsynt inslag i den ursprungliga filen i den komprimerade filen får en lång kod, som kan kräva för varje av dem, en yta betydligt större än den ockuperade i den uppackade filen.

Från den algebraiska summan av det utrymme som gjorts av kodning korta av de vanligaste och utrymme förlorade med kodningen av de mest sällsynta länge du får kompressionsförhållandet som produceras av "Huffman-algoritmen. Av det ovanstående följer att denna typ av kompression är effektivare desto större frekvens skillnader av komponenterna i den ursprungliga filen, medan dåliga resultat erhålls när fördelningen av de element som är enhetlig.

• <<
• 1
• 2
• >>