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Compression générique des données:un aperçu complet
La compression des données génériques fait référence aux techniques qui peuvent être appliquées à tout type de données , quel que soit son format ou sa structure spécifique. Il est conçu pour réduire la taille des données sans sacrifier des informations cruciales . Cela contraste avec des algorithmes de compression spécialisés qui sont adaptés à des types de données spécifiques comme les images, l'audio ou la vidéo.
Comment fonctionne la compression générique:
Les algorithmes de compression génériques utilisent généralement deux stratégies principales:
* Compression statistique: Ces algorithmes identifient les modèles et les redondances dans les données. Ils représentent ensuite des éléments fréquemment survenus avec des codes plus courts, atteignant la compression. Les exemples populaires incluent:
* codage de Huffman: Attribue des codes plus courts à des symboles plus fréquents et à des codes plus longs à des codes moins fréquents.
* codage arithmétique: Représente une séquence de symboles en utilisant un seul nombre fractionnaire, atteignant des rapports de compression plus élevés.
* Compression basée sur le dictionnaire: Ces algorithmes créent un dictionnaire de séquences de données fréquentes. Ils remplacent ensuite ces séquences par des références à leurs entrées de dictionnaire, réduisant la taille globale des données. Les exemples incluent:
* lz77 &lz78: Utilisez une fenêtre coulissante pour identifier les modèles répétitifs et les stocker dans un dictionnaire.
* lzw: Étend LZ78 en permettant au dictionnaire d'être mis à jour dynamiquement pendant la compression.
Avantages de la compression générique:
* polyvalence: Peut être appliqué à tout type de données, y compris le texte, le code, les bases de données, etc.
* sans perte: Contrairement à la compression avec perte (par exemple, JPEG pour les images), la compression générique maintient l'intégrité des données d'origine, garantissant qu'aucune information n'est perdue.
* large applicabilité: Utilisé largement dans divers domaines, notamment le stockage des données, la transmission du réseau et le développement de logiciels.
Inconvénients de la compression générique:
* Ratio de compression limitée: Par rapport aux algorithmes spécialisés, la compression générique peut ne pas atteindre des rapports de compression élevés pour des types de données spécifiques.
* surcharge informatique: Les algorithmes génériques peuvent être intensifs en calcul, en particulier pour les grands ensembles de données.
Applications communes de la compression générique:
* Archivage des données et sauvegarde: Réduire l'espace de stockage pour la conservation à long terme.
* Transmission de données: Optimiser l'utilisation de la bande passante du réseau en envoyant des paquets de données plus petits.
* Distribution du logiciel: Diminuer les tailles de téléchargement pour les packages logiciels.
* Gestion de la base de données: Optimisation du stockage de la base de données et de l'efficacité de récupération.
Exemples d'algorithmes de compression génériques:
* gzip: Un algorithme de compression largement utilisé basé sur l'algorithme LZW.
* bzip2: Utilise un algorithme de verrouillage de blocs, atteignant des rapports de compression plus élevés que GZIP.
* dégonfler: Une combinaison de codage Huffman et de LZ77, couramment utilisé dans les archives zip.
* lzma: Un algorithme basé sur le dictionnaire connu pour son taux de compression élevé.
En conclusion:
La compression des données génériques offre un outil précieux pour minimiser la taille des données sans perdre des informations cruciales. Sa polyvalence et sa large applicabilité le rendent indispensable pour diverses applications dans différents domaines. Comprendre ses principes et choisir le bon algorithme pour vos besoins est essentiel pour maximiser ses avantages.
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