파일을 압축. 알고리즘과 비교를위한 소프트웨어.

숙달도 사용자에게 유용할 수있는 가장 일반적인 작업 중 확실히 압축을 식별합니다. 사실이 거래를 통해 컴퓨터에 어떤 파일이 하드 디스크보다 메모리의 일부를 차지할을 줄 수있는만큼, 복원할 수 있습니다. 우리는, 현재, 매우 저렴한 가격으로 이용할 수 대용량 하드 드라이브에있다는 것을 그러나 관찰, 압축 프로그램의 유용이 축소 나타납니다 그럼. 하지만 이것은 성급한 결론이다.

사실, 예를 들어, 리셉션과 전송 시간을 줄이기 위해, 전자 메일을 통해 보내기 전에 하나 이상의 파일을 압축하는 흥미로운 수 있습니다. 재미있고 실용도 또한 전송 및 조작에 더 실용적인, 하나의 압축 파일에 여러 문서를 저장할 수있는 기능.

그러나 파일이나 파일을 압축하는 사용자가 사용할 수있는 주요 옵션은 무엇입니까? 사용할 수있는 다양한 소프트웨어는 무엇 구별? 따라서 압축 알고리즘의 주요 기능을 설명하는, 우리가 먼저 소프트웨어 압축의 이론적 기초를 살펴보자.

압축 알고리즘

압축 알고리즘 중 첫 번째 구별은 디스크 공간의 감소는 품질 손실을 동반하는 어떠한 품질의 손실과 손실 알고리즘없이 즉, 무손실 알고리즘 사이 확인할 수 있습니다. 의 경우 예를 들면 다음과 같습니다 그것은 품질 저하를 인식하는 것이 어렵습니다 MP3 인코딩 오디오 파일.

가장 널리 사용되는 알고리즘 중 '허프만 알고리즘,'섀넌 - Fano 알고리즘과 '알고리즘 Lempel, Ziv 및 웰치는 의심하지 않고 식별합니다. 이론적 설명에 안가지만, 우리는 압축 기술의 역사를 표시했습니다 '허프만 알고리즘의 주요 특성을 확인합니다.

우리는 섀넌 - Fano이 주제에 대해 좀 더 구체적인 Lempel - Ziv하기 - 웰치 링크의 기술에 대한 자세한 내용에 관심이 독자를 참조하십시오 :

• 섀넌 - Fano 알고리즘 : http://www.binaryessence.com/dct/en000041.htm
• 알고리즘 Lempel, Ziv 및 웰치 http://www.dsi.unifi.it/ ~ resp / LZW.pdf

허프만 알고리즘

'S 알고리즘 카테고리 호프만 무손실에 속하는, 즉 품질의 손실을 소개하지 않습니다. 우리 5 초 단계로 작업을 scomporne :

• 분석 및 압축되는 파일의 기본 요소의 일치하는 항목의 수를 계산됩니다 : 텍스트 파일의 개별 문자, 이미지 파일의 픽셀을.
• 두 요소는 둘 다를 대표하는 적은 잦은 카테고리에 함께 이동됩니다. X와 Y는 8 번 7 번 발생한다면 예를 들어, 15 재발과 카테고리 XY를 만듭니다. 한편, 구성 요소 X와 Y는 각 협회에 입력된 요소로를 식별하는 다른 마커를받을 수 있습니다.
• 다음 두 항목이 파일에 덜 자주 확인하고 2 단계에서 설명한 동일한 절차를 사용하여 새 범주로 앉아있다. 그룹 XY가 예를 들어,로 입력하고 새로운 단체를 형성 켤 수, XYZ 분류. 이 경우, X와 Y는 고유 압축 파일에이 두 글자의 각가 생성됩니다 식별 코드를 확장 협회로 끝나는 새로운 식별자를 부여하고 있습니다.
• 다음 다음 단계를 위해 만들어지고 나무는 요소가 거의 더 자주없는 동안 더 자주 그리고 파일의 후속 조합 rarer 요소에 표시되는 시간 이진 가지의 시리즈로 구성되어 있습니다. 압축 파일의 희귀 요소가 새로운 협회의 모든 요소를 증가하는 식별 코드 길이,와 관련된이 의미 설명한 메커니즘에 따라. 요소는 자신의 식별 코드는 가능한 짧게되도록, 협회의 '트리에 존재하지 않고 원본 파일의 더 자주 반복됩니다.
• 압축 파일은 원본 파일의 각 요소를 교체, 생성된 코드는 소스 문서에서 요소의 주파수에 따라 협회의 체인의 끝에 생산.

압축의 끝에 공간의 증가가 반복되는 요소가 종종 그들이 정상적인 인코딩을 차지보다 공간을 적게 차지하는 짧은 코드에 의해 식별됩니다있다는 사실 때문입니다. 압축된 파일에있는 원본 파일에 반대 희귀한 요소는 그들의 각각에 대해, 압축 파일에 점령보다 훨씬 큰 면적을 요구할 수 있습니다 긴 코드를받을 수 있습니다.

공간의 대수 합계에서 당신은 '허프만 알고리즘에 의해 생산되는 압축 비율을 가장보기 드문 긴의 인코딩과 손실이 가장 자주와 공간의 짧은 인코딩으로있었습니다. 위에서 그것은 가난한 결과가 요소의 분포가 균일 때 획득하는 동안 압축이 유형, 원본 파일의 구성 요소의 주파수 차이 넓은 데보다 효과적이라는 사실을 따릅니다.

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