Compactar arquivos. Algoritmos e software para comparação.

Entre as operações mais comuns que podem ser úteis até mesmo para usuários inexperientes identificar definitivamente compressão. Através desta transação, na verdade, qualquer arquivo em seu computador pode ser restaurado, de modo a ocupar uma parte da memória de disco rígido. Observamos, porém, que, atualmente, existem discos de grande capacidade de disco rígido disponíveis a preços bastante baixos, então a utilidade dos programas de compressão parece encolher. Mas esta é uma conclusão precipitada.

De fato, por exemplo, pode ser interessante para comprimir um ou mais arquivos antes de enviar via email, para reduzir o tempo de recepção e transmissão. Adição interessante e prático também a capacidade de armazenar vários documentos em um único arquivo compactado, mais prático para transmitir e manipular.

Mas quais são as principais opções disponíveis aos usuários para compactar um arquivo ou arquivos? O que distingue os diversos softwares disponíveis? Vamos examinar o primeiro fundamento teórico da compressão de software, ilustrando assim as principais características dos algoritmos de compressão.

Algoritmos de compressão

A primeira distinção entre os algoritmos de compressão podem ser identificadas entre os algoritmos lossless, ou seja, sem qualquer perda de qualidade e algoritmos com perdas, em que a redução de espaço em disco é acompanhado por uma perda de qualidade. Muitas vezes, é difícil perceber uma deterioração da qualidade: por exemplo, no caso da codificação de mp3 para arquivos de áudio.

Entre os algoritmos mais utilizados identificar, sem dúvida, o "algoritmo de Huffman, o" algoritmo de Shannon-Fano e "algoritmo de Lempel, Ziv e Welch. Enquanto não entrar em explicações teóricas, examinamos as principais características do "algoritmo de Huffman, que marcou a história das técnicas de compressão.

Remetemos o leitor interessado em mais detalhes sobre as técnicas de Shannon-Fano e Lempel-Ziv-Welch links para mais específicas sobre este tema:

• Shannon-Fano Algoritmo: http://www.binaryessence.com/dct/en000041.htm
• Algoritmo de Lempel, Ziv Welch e http://www.dsi.unifi.it/ ~ resp / LZW.pdf

O algoritmo de Huffman

Algoritmo "S pertence à categoria Huffman lossless, ou seja, não introduz nenhuma perda de qualidade. Nós scomporne operação em cinco passos elementares:

• É analisado e contado o número de ocorrências dos elementos básicos do arquivo a ser comprimido: a caracteres individuais em um arquivo de texto, os pixels em um arquivo de imagem.
• Os dois elementos são reunidos em uma categoria menos freqüente que representa os dois. Por exemplo, se X e Y ocorre 8 vezes 7 vezes, cria a categoria XY, com 15 repetições. Enquanto isso, a X componentes e Y cada um recebe um marcador diferente, que os identifica como elementos entraram em uma associação ".
• Os próximos dois itens são identificados menos freqüentes no arquivo e senta-se como uma nova categoria, utilizando o mesmo procedimento descrito na etapa 2. O XY grupo pode, por sua vez entrar e formar novas associações, por exemplo, a categoria XYZ. Quando isso acontece, o X e Y é dado um novo identificador que termina com a Associação estender o código que identifica cada uma das duas cartas no arquivo compactado será gerado.
• É então criado para as próximas etapas, uma árvore consiste de uma série de ramos binário, em que aparecem mais freqüentemente e em subseqüentes elementos combinações mais raras no arquivo, enquanto os elementos raramente são mais freqüentes. De acordo com o mecanismo descrito, isto significa que os elementos raros nos arquivos descompactados estão associados com um comprimento de código de identificação, que está crescendo a cada elemento de uma nova associação. Os elementos se repetem com mais freqüência ao invés do arquivo original não estão presentes na árvore "de associações, de modo que seu código de identificação será o mais curto possível.
• Arquivo compactado é gerado, substituindo cada elemento do arquivo original, o código produzido no final da cadeia de associações com base na freqüência desse elemento no documento de origem.

O ganho de espaço no final da compressão é devido ao fato de que os elementos que são repetidos muitas vezes são identificados por um código curto, que ocupa menos espaço do que ocupam a sua codificação normal. Por outro lado elementos raros no arquivo original no arquivo compactado receberá um código longo, que pode exigir, para cada um deles, uma área consideravelmente maior do que a ocupada no arquivo descompactado.

A partir da soma algébrica do espaço obtido através da codificação curtas dos mais freqüentes e espaço perdido com a codificação dos longas mais raro que você começa a taxa de compressão produzidos por 'algoritmo de Huffman. Do exposto, conclui-se que este tipo de compressão é mais eficaz quanto maior a diferença de freqüência dos componentes do arquivo original, enquanto maus resultados são obtidos quando a distribuição dos elementos é uniforme.

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