Dosyaları sıkıştırın. Algoritmalar ve karşılaştırma için yazılım.

Hatta vasıfsız kullanıcılar için yararlı olabilir en çok kullanılanlar arasında kesinlikle sıkıştırma belirlemek. Aslında bu işlem sayesinde bilgisayarınızdaki herhangi bir dosyayı sabit disk daha belleğin bir kısmını işgal etmek, böylece geri yüklenebilir. Biz şu anda oldukça düşük fiyatlarla yüksek kapasiteli sabit diskler olduğunu ancak gözlemlemek, sıkıştırma programları yararlılığını küçültmek için görünür böylece. Ama bu acele sonuçtur.

Aslında, örneğin, resepsiyon ve iletim süresini azaltmak için, e-posta ile göndermeden önce bir veya daha fazla dosya sıkıştırmak için ilginç olabilir. İlginç ve pratik de ek iletmek ve işlemek için daha pratik, tek bir sıkıştırılmış dosya içinde birden fazla belge saklama yeteneği.

Ama bir dosya veya dosyaları sıkıştırmak için kullanıcılar ana seçenekleri nelerdir? Mevcut çeşitli yazılım farklı kılan nedir? Böylece sıkıştırma algoritmaları temel özellikleri gösteren, bize ilk yazılım sıkıştırma teorik temeli inceleyelim.

Sıkıştırma algoritmaları

Sıkıştırma algoritmaları arasında bir ilk ayrım disk alanı azaltma kalite kaybına eşlik olduğu herhangi bir kalite kaybı ve kayıplı algoritmalar olmadan yani kayıpsız algoritmaları ile tespit edilebilir. Durumunda örneğin: kalitesinde bir bozulma algılamak zordur mp3 kodlama ses dosyaları için.

En çok kullanılan algoritmalar arasında 'Huffman algoritması,' Shannon-Fano algoritması ve 'algoritma Lempel, Ziv ve Welch şüphesiz belirlemek. Kuramsal açıklamalar giden değil, biz sıkıştırma teknikleri tarihinin belirgin bulunur Huffman algoritması, temel özelliklerini inceleyin.

Biz Shannon-Fano ve bu konu hakkında daha spesifik Lempel-Ziv-Welch bağlantıları teknikleri hakkında daha fazla bilgi isteyen okuyucular bakın:

• Shannon-Fano Algoritması: http://www.binaryessence.com/dct/en000041.htm
• Algoritma Lempel, Ziv ve Welch http://www.dsi.unifi.it/ ~ soluk / LZW.pdf

Huffman algoritması

'S algoritma kategori Huffman kayıpsız ait, yani kalite kaybı tanıtmak değil. Biz beş temel adımda operasyon scomporne:

• Analiz ve sıkıştırılmış dosyanın temel unsurlarından olay sayısı sayılır: Bir metin dosyasına tek tek karakterler, bir resim dosyası piksel.
• Iki unsurdan ikisini de temsil eden bir daha seyrek kategoride toplanırlar. X ve Y 8 kere 7 defa oluşursa Yani, örneğin, 15 nüks ile, kategori XY oluşturur. Bu arada, bileşenleri X ve Y her bir dernek girilen unsurları olarak tanımlayan bir başka işareti alırsınız.
• Sonraki iki öğe dosyasında daha az tespit ve 2. adımda açıklanan aynı yordamı kullanarak, yeni bir kategori olarak oturur vardır. Grup XY, örneğin içine girin ve yeni dernek kurma açabilirsiniz, XYZ kategorisi. Bu durumda, X ve Y benzersiz sıkıştırılmış dosya içinde iki harf her oluşturulacak tanımlayan kod uzatmak Derneği ile biten yeni bir kimlik verilir.
• Bir sonraki adımlar için oluşturulan bir ağaç elemanları nadiren daha sık iken, daha sık ve dosyadaki sonraki kombinasyonları nadir elementler göründükleri içinde ikili dalları bir dizi oluşur. Sıkıştırılmamış dosyaları nadir öğeleri yeni bir dernek her eleman büyüyen bir kimlik kodu uzunluğu ile ilişkili olduğu bu anlamı, açıklanan mekanizma göre. Elementler kimlik kodu mümkün olduğu kadar kısa olacak, böylece dernek 'ağaç bulunmayan yerine orijinal dosya daha sık tekrarlanır.
• Sıkıştırılmış dosya orijinal dosyanın her bir eleman yerine, oluşturulan, kod kaynak belgede o öğenin sıklığına bağlı derneklerin zincirinin sonunda üretti.

Sıkıştırma sonunda alan kazanç tekrarlanan elemanları genelde normal kodlama işgal daha az yer kaplar ve kısa kodlar, tarafından tanımlanan olmasından kaynaklanmaktadır. Sıkıştırılmış dosya içinde özgün dosyada Aksine nadir elemanları, her biri için, sıkıştırılmamış dosya bu işgal çok daha büyük bir alanı gerektirebilir uzun kodu alırsınız.

Alan cebirsel toplamı itibaren 'Huffman algoritması tarafından üretilen sıkıştırma oranı elde en nadir uzun kodlama ile kayıp en sık ve mekan kısa kodlama ile kazandı. Yukarıdan kötü sonuçlar elementlerin dağılımı düzgün olduğu zaman elde edilmiş olup, sıkıştırma, bu tür, orijinal dosyanın bileşenlerin frekans farklılıkları daha geniş daha etkili olduğunu takip eder.

• <<
• 1
• 2
• >>