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La compression des données fonctionne en identifiant et en supprimant les informations redondantes dans un flux de données. Lorsque les données sont compressées, les modèles et séquences redondants sont remplacés par des codes plus courts, réduisant ainsi la taille globale des données sans compromettre leur contenu ou leur qualité. Ce processus de suppression des informations redondantes permet aux données originales d'être représentées sous une forme plus efficace et plus compacte.
Voici une explication simplifiée du fonctionnement de la compression des données :
1. Identification de la redondance :La première étape consiste à analyser les données pour identifier les modèles redondants ou les éléments répétitifs. Ces redondances peuvent se produire à différents niveaux, par exemple au sein de caractères individuels, de séquences de caractères ou de blocs de données plus volumineux.
2. Encodage :Une fois les éléments redondants identifiés, ils sont remplacés par des codes ou symboles plus courts. Ces codes servent de représentations des données redondantes, permettant de les stocker de manière plus condensée. Divers algorithmes de compression utilisent différentes méthodes de codage pour obtenir une compression optimale.
3. Décodage :Lorsque les données compressées doivent être consultées ou utilisées, elles subissent le processus inverse de décodage. Les codes ou symboles utilisés lors de la compression sont interprétés et restitués dans leur forme originale, reconstruisant les données originales.
4. Compression sans perte ou avec perte :Il existe deux principaux types de techniques de compression de données :la compression sans perte et la compression avec perte. La compression sans perte préserve toutes les données originales sans aucune altération, de sorte que les données décompressées sont identiques à l'original. D’un autre côté, la compression avec perte introduit une petite quantité de distorsion pour obtenir des taux de compression plus élevés. Cette distorsion est souvent imperceptible ou sans conséquence pour certains types de données, comme les images ou l'audio.
Essentiellement, la compression des données vise à éliminer les répétitions inutiles et les inefficacités dans la représentation des données, permettant ainsi de stocker davantage d'informations dans un espace plus petit sans affecter de manière significative leur précision ou leur utilité.
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