प्रलेखनफ़ाइलों को संपीड़ित करना
कंप्यूटिंग के पूरे इतिहास में, सबसे छोटे उपलब्ध स्थान में अधिक से अधिक डेटा प्राप्त करने के लिए संघर्ष होता रहा है, चाहे वह स्थान मेमोरी, स्टोरेज डिवाइस या नेटवर्क बैंडविड्थ हो। कई डेटा सेवाएँ जिन्हें हम आज हल्के में लेते हैं, जैसे कि पोर्टेबल म्यूजिक प्लेयर, हाई डेफिनिशन टेलीविजन, या ब्रॉडबैंड इंटरनेट, उनका अस्तित्व प्रभावी होने के कारण है। आधार - सामग्री संकोचन तकनीक।
डेटा कम्प्रेशन हटाने की प्रक्रिया है फालतूपन डेटा से. आइए एक काल्पनिक उदाहरण पर विचार करें। मान लें कि हमारे पास 100 पिक्सेल x 100 पिक्सेल के आयाम वाली एक पूरी तरह से काली चित्र फ़ाइल थी। डेटा भंडारण के संदर्भ में (24 बिट्स, या प्रति पिक्सेल 3 बाइट्स मानकर), छवि 30,000 बाइट्स भंडारण पर कब्जा कर लेगी:
100*100*3=30,000
एक छवि जो पूरी तरह से एक रंग की है उसमें पूरी तरह से अनावश्यक डेटा होता है। यदि हम चतुर होते, तो हम डेटा को इस तरह से एन्कोड कर सकते थे कि हम केवल इस तथ्य का वर्णन कर सकें कि हमारे पास एक ब्लॉक है
10,000 काले पिक्सेल का. इसलिए, 30,000 शून्य वाले डेटा के एक ब्लॉक को संग्रहीत करने के बजाय (काला आमतौर पर छवि फ़ाइलों में शून्य के रूप में दर्शाया जाता है), हम डेटा को 10,000 की संख्या में संपीड़ित कर सकते हैं, उसके बाद हमारे डेटा को दर्शाने के लिए एक शून्य लगा सकते हैं। ऐसी डेटा कम्प्रेशन स्कीम कहलाती है रन-लंबाई एन्कोडिंग और सबसे प्राथमिक संपीड़न तकनीकों में से एक है। आज की तकनीकें कहीं अधिक उन्नत और जटिल हैं लेकिन मूल लक्ष्य वही है - अनावश्यक डेटा से छुटकारा पाएं.
संपीड़न एल्गोरिदम (संपीड़न करने के लिए उपयोग की जाने वाली गणितीय तकनीक) दो सामान्य श्रेणियों में आती हैं, दोषरहित और हानिपूर्ण। दोषरहित संपीड़न मूल में निहित सभी डेटा को सुरक्षित रखता है। इसका मतलब यह है कि जब किसी फ़ाइल को संपीड़ित संस्करण से पुनर्स्थापित किया जाता है, तो पुनर्स्थापित फ़ाइल बिल्कुल मूल, असंपीड़ित संस्करण के समान होती है। दूसरी ओर, हानिपूर्ण संपीड़न, संपीड़न के दौरान डेटा को हटा देता है, ताकि अधिक संपीड़न लागू किया जा सके। जब एक हानिपूर्ण फ़ाइल को पुनर्स्थापित किया जाता है, तो यह मूल संस्करण से मेल नहीं खाती है; बल्कि, यह एक निकट सन्निकटन है। हानिपूर्ण संपीड़न के उदाहरण हैं JPEG (छवियों के लिए) और MP3 (संगीत के लिए)। अपनी चर्चा में, हम विशेष रूप से दोषरहित संपीड़न पर ध्यान देंगे, क्योंकि कंप्यूटर पर अधिकांश डेटा किसी भी डेटा हानि को बर्दाश्त नहीं कर सकता है।