Delphi. Немного относительно методов упаковки данных

Running - Это самый простой из методов упаковки информации . Предположите что Вы имеете строку текста, и в конце строки стоит 40 пробелов. Налицо явная избыточность имеющейся информации. Проблема сжатия этой строки решается очень просто - эти 40 пробелов ( 40 байт ) сжимаются в 3 байта с помощью упаковки их по методу повторяющихся символов (running). Первый байт, стоящий вместо 40 пробелов в сжатой строке, фактически будет явлться пробелом ( последовательность была из пробелов ) . Второй байт - специальный байт "флажка" который указывает что мы должны развернуть предыдущий в строке байт в последовательность при восстановлении строки . Третий байт - байт счета ( в нашем случае это будет 40 ). Как Вы сами можете видеть, достаточно чтобы любой раз, когда мы имеем последовательность из более 3-х одинаковых символов, заменять их выше описанной последовательностью , чтобы на выходе получить блок информации меньший по размеру, но допускающий восстановление информации в исходном виде.

Оставляя все сказанное выше истинным , добавлю лишь то, что в данном методе основной проблемой является выбор того самого байта "флажка", так как в реальных блоках информации как правило используются все 256 вариантов байта и нет возможности иметь 257 вариант - "флажок". На первый взгляд эта проблема кажется неразрешимой , но к ней есть ключик , который Вы найдете прочитав о кодировании с помощью алгоритма Хаффмана ( Huffman ).

LZW - История этого алгоритма начинается с опубликования в мае 1977 г. Дж. Зивом ( J. Ziv ) и А. Лемпелем ( A. Lempel ) статьи в журнале "Информационные теории " под названием " IEEE Trans ". В последствии этот алгоритм был доработан Терри А. Велчем ( Terry A. Welch ) и в окончательном варианте отражен в статье " IEEE Compute " в июне 1984 . В этой статье описывались подробности алгоритма и некоторые общие проблемы с которыми можно

столкнуться при его реализации. Позже этот алгоритм получил название - LZW (Lempel - Ziv - Welch) .

Алгоритм LZW представляет собой алгоритм кодирования последовательностей неодинаковых символов. Возьмем для примера строку " Объект TSortedCollection порожден от TCollection.". Анализируя эту строку мы можем видеть, что слово "Collection" повторяется дважды. В этом слове 10 символов - 80 бит. И если мы сможем заменить это слово в выходном файле, во втором его включении, на ссылку на первое включение, то получим сжатие информации. Если рассматривать входной блок информации размером не более 64К и ограничится длинной кодируемой строки в 256 символов, то учитывая байт "флаг" получим, что строка из 80 бит заменяется 8+16+8 = 32 бита. Алгоритм LZW как-бы "обучается" в процессе сжатия файла. Если существуют повторяющиеся строки в файле , то они будут закодированны в таблицу. Очевидным преимуществом алгоритма является то, что нет необходимости включать таблицу кодировки в сжатый файл. Другой важной особенностью является то, что сжатие по алгоритму LZW является однопроходной операцией в противоположность алгоритму Хаффмана ( Huffman ) , которому требуется два прохода.

Huffman - Сначала кажется что создание файла меньших размеров из исходного без кодировки последовательностей или исключения повтора байтов будет невозможной задачей. Но давайте мы заставим себя сделать несколько умственных усилий и понять алгоритм Хаффмана ( Huffman ). Потеряв не так много времени мы приобретем знания и дополнительное место на дисках.

Сжимая файл по алгоритму Хаффмана первое что мы должны сделать - это необходимо прочитать файл полностью и подсчитать сколько раз встречается каждый символ из расширенного набора ASCII. Если мы будем учитывать все 256 символов, то для нас не будет разницы в сжатии текстового и EXE файла.

После подсчета частоты вхождения каждого символа, необходимо просмотреть таблицу кодов ASCII и сформировать мнимую компоновку между кодами по убыванию. То есть не меняя местонахождение каждого символа из таблицы в памяти отсортировать таблицу ссылок на них по убыванию. Каждую ссылку из последней таблицы назовем "узлом". В дальнейшем ( в дереве ) мы будем позже размещать указатели которые будут указывает на этот "узел". Для ясности давайте рассмотрим пример:

Мы имеем файл длинной в 100 байт и имеющий 6 различных символов в

себе . Мы подсчитали вхождение каждого из символов в файл и получили

следующее :

+-----------------+-----+-----+-----+-----+-----+-----+

| cимвол | A | B | C | D | E | F |

+-----------------+-----+-----+-----+-----+-----+-----|

| число вхождений | 10 | 20 | 30 | 5 | 25 | 10 |

+-----------------+-----+-----+-----+-----+-----+-----+

Теперь мы берем эти числа и будем называть их частотой вхождения для каждого символа. Разместим таблицу как ниже.

+-----------------+-----+-----+-----+-----+-----+-----+

| cимвол | C | E | B | F | A | D |

+-----------------+-----+-----+-----+-----+-----+-----|

| число вхождений | 30 | 25 | 20 | 10 | 10 | 5 |

+-----------------+-----+-----+-----+-----+-----+-----+

Мы возьмем из последней таблицы символы с наименьшей частотой. В нашем случае это D (5) и какой либо символ из F или A (10), можно взять любой из них например A. Сформируем из "узлов" D и A новый "узел", частота вхождения для которого будет равна сумме частот D и A :

Частота 30 10 5 10 20 25

Символа C A D F B E

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: продажа рефератов, ломоносов реферат.



1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11 | Следующая страница реферата

Поделитесь этой записью или добавьте в закладки