Онлайн робочі станції OnWorks Linux та Windows

логотип

Безкоштовний онлайн-хостинг для робочих станцій

<Попередній | зміст | Наступна>

Стиснення файлів

Протягом усієї історії комп’ютерної техніки йшла боротьба за те, щоб отримати якомога більше даних у найменший доступний простір, будь то пам’ять, пристрої зберігання даних чи пропускна здатність мережі. Багато послуг передачі даних, які ми сьогодні сприймаємо як належне, наприклад портативні музичні плеєри, телебачення високої чіткості або широкосмуговий Інтернет, зобов'язані своїм існуванням ефективному стиснення даних методи.

Стиснення даних – це процес видалення Надмірність з даних. Давайте розглянемо уявний приклад. Скажімо, у нас був повністю чорний файл зображення з розмірами 100 на 100 пікселів. З точки зору зберігання даних (припускаючи 24 біти, або 3 байти на піксель), зображення займе 30,000 XNUMX байт:

100 * 100 * 3 = 30,000

Зображення, яке є одним кольором, містить абсолютно зайві дані. Якби ми були розумні, ми могли б закодувати дані таким чином, щоб просто описати той факт, що у нас є блок


10,000 30,000 чорних пікселів. Отже, замість того, щоб зберігати блок даних, що містить 10,000 XNUMX нулів (чорний колір зазвичай представлений у файлах зображень як нуль), ми могли б стиснути дані до числа XNUMX XNUMX, а потім нуля, щоб представити наші дані. Така схема стиснення даних називається кодування довжиною виконання і є однією з найбільш рудиментарних методик стиснення. Сучасні методики набагато більш просунуті та складніші, але основна мета залишається незмінною-позбутися зайвих даних.

Алгоритми стиснення (математичні прийоми, які використовуються для стиснення) поділяються на дві загальні категорії: без втрат і з втратами. Стиснення без втрат зберігає всі дані, що містяться в оригіналі. Це означає, що коли файл відновлюється зі стиснутої версії, відновлений файл точно такий же, як і вихідна, нестиснена версія. Стиснення з втратами, з іншого боку, видаляє дані під час стиснення, щоб можна було застосувати більше стиснення. Коли файл із втратою відновлюється, він не відповідає оригінальній версії; скоріше, це близьке наближення. Прикладами стиснення з втратами є JPEG (для зображень) і MP3 (для музики). У нашому обговоренні ми будемо розглядати виключно стиснення без втрат, оскільки більшість даних на комп’ютерах не можуть терпіти втрати даних.


 

Найпопулярніші хмарні обчислення ОС на OnWorks: