- •Информатика
- •Информация и информатика
- •Кодирование данных двоичным кодом
- •Структуры данных
- •Устройство персонального компьютера
- •Структурная схема пк
- •Архитектура современных программных средств
- •Прикладное программное обеспечение
- •Средства обработки текстовой информации
- •Средства обработки графической информации
- •Средства численных и символьных вычислений
- •Табличная обработка информации (электронные таблицы)
- •Системы управления базами данных (субд)
- •Основные положения
- •Архитектура субд
- •Иерархическая и сетевая даталогические модели субд
- •Реляционные даталогические модели субд
- •Системы управления базами знаний и экспертные системы
- •Пользователь
- •Системы распознавания образов и принятия решений
- •Word 2007: офисная эволюция
- •Меню Office
- •Лента и панель быстрого доступа
- •Мини-панель инструментов
- •Строка состояния
- •Упрощенное создание списков
- •Работа с графикой
- •Объекты SmartArt
- •Темы документа
- •Сохранение в Open Document, pdf и xps
- •Универсальный язык программирования
- •Структура программы. Алфавит. Простейшие конструкции. Выражения
- •Типы данных
- •Примеры операций, допустимых над данными перечисляемого типа:
- •Примеры операций, допустимых над данными интервального типа.
- •Примеры операций, допустимых над данными целого типа
- •Примеры операций, допустимых над данными логического типа.
- •Примеры операций, допустимых над данными символьного типа.
- •Основные операторы
- •Оператор выбора Case
- •0:Writeln(‘Ноль’);
- •1,3,5,7,9:Writeln(‘Нечетное’);
- •2,4,6,8:Writeln(‘Четное’)
- •Организация ввода-вывода
- •Структурированные типы данных: массивы
- •Процедуры и функции
- •Математический процессор Mathcad
- •Компьютерные сети локальные сети
- •Цели создания и преимущества использования локальных компьютерных сетей
- •Особенности организации локальных сетей
- •Одноранговая сеть
- •Сеть с выделенным сервером
- •Топология локальных сетей
- •Топология "кольцо"
- •Топология «шина»
- •Топология "звезда"
- •Методы доступа и протоколы передачи данных в локальных сетях
- •Глобальная сеть интернет
- •Классификация сервисов Internet
- •Электронная почта
- •Сетевые новости Usenet
- •Списки рассылки
- •Система гипермедиа www
- •Система адресации в Internet
- •Доменная система имен
- •Универсальные указатели ресурсов
- •Схемы адресации ресурсов internet
- •Приемы и методы работы со сжатыми данными
- •Алгоритм rle
- •Алгоритм kwe
- •Алгоритм Хаффмана
- •8 Значений
- •16 Значений
- •128 Значений
- •Синтетические алгоритмы
- •Вредоносные программы и борьба с ними
- •Компьютерные вирусы
- •Происхождение термина
- •Классификация
- •Канал распространения
- •Сетевые и файловые черви
- •Троянские программы
- •Антивирусные средства
- •Методы обнаружения вирусов
- •Классификация антивирусов
- •Антивирусные компании и программы
- •Сканер eset nod32 – защита от всех известных вирусов, червей, шпионов и Троянов
- •Spybot-Search&Destroy 1.4 – служба «внутренней контрразведки»
Приемы и методы работы со сжатыми данными
На практике регулярно возникает необходимость сжимать данные перед тем, как размещать их в архивах или передавать по каналам связи. Соответственно, существует и обратная необходимость восстановления данных из предварительно уплотненных архивов.
Теоретические основы сжатия данных
Характерной особенностью большинства «классических» типов данных, с которыми традиционно работают люди, является определенная избыточность. Степень избыточности зависит от типа данных. Например, у видеоданных степень избыточности обычно в несколько раз больше, чем у графических данных, а степень избыточности графических данных в несколько раз больше, чем у текстовых. Кроме того, степень избыточности данных зависит от принятой системы кодирования. Так кодирование текстовой информации средствами русского языка, дает в среднем избыточность на 20-30 % больше, чем кодирование адекватной информации средствами английского языка.
Избыточность, как правило, улучшает восприятие, особенно в неблагоприятных условиях (просмотр телепередач в условиях помех, восстановление поврежденного графического материала, чтение при недостаточной освещенности). Однако, когда речь идет о хранении готовых документов или их передачи, то избыточность можно уменьшить, что дает эффект сжатия данных.
Объекты сжатия
В зависимости от того, в каком объекте размещены данные, подвергаемые сжатию, различают:
уплотнение (архивацию) файлов – для уменьшения размера файла при
передаче по сети или транспортировке, например, на дискете;
уплотнение (архивацию) папок – при резервном копировании
уплотнение дисков – для повышения использования дискового пространства.
Обратимость сжатия
Несмотря на изобилие алгоритмов сжатия данных, теоретически есть только три способа уменьшения их избыточности. Это либо изменения содержания данных, либо изменение их структуры, либо и то и другое вместе.
Если при сжатии данных происходит изменение их содержания, метод сжатия необратим и при восстановлении данных из сжатого файла не происходит полного восстановления исходной последовательности. Такие методы применимы только для тех типов данных, для которых формальная утрата части содержания не приводит к значительному снижению потребительских свойств. Это относится к мультимедийным данным: видеоряды, музыкальные записи, звукозаписи, рисунки. Методы сжатия с потерей информации обычно обеспечивают гораздо более высокую степень сжатия, чем обратимые методы, но их нельзя применять к текстовым документам, базам данных и, тем более, к программному коду.
Характерными форматами сжатия с потерей информации являются:
.JPG – для графических данных;
.MPG – для видеоданных;
.MP3 – для звуковых данных.
Если при сжатии данных происходит только изменение их структуры, то метод сжатия обратим. Обратимые методы применяют для сжатия любых типов данных. Характерными форматами сжатия без потери информации являются:
.GIF, .TIF, .PCX и многие другие – для графических данных;
.AVI – для видеоданных;
.ZIP, .ARJ, .RAR, .LZH, .LH, .CAB и многие другие – для любых типов данных.
Алгоритмы обратимых методов
Обсуждая различные методы сжатия, следует иметь в виду, что наивысшую эффективность они демонстрируют для данных разных типов и разных объемов.
Существует достаточно много обратимых методов сжатия, однако в их основе лежит сравнительно небольшое количество теоретических алгоритмов, представленных в таблице 1.
Таблица 1. Свойства алгоритмов сжатия
Алгоритм |
Выходная структура |
Сфера применения |
Примечание |
RLE (Run –Length Encoding |
Список (вектор данных) |
Графические данные |
Эффективность алгоритма не зависит от объема данных |
KWE (Keyword Encoding) |
Таблица данных (словарь) |
Текстовые данные |
Эффективен для массивов большого объема |
Алгоритм Хаффмана |
Иерархическая структура (дерево кодировки) |
Любые данные |
Эффективен для массивов большого объема |