A compactação de dados funciona identificando e removendo informações redundantes em um fluxo de dados. Quando os dados são compactados, padrões e sequências redundantes são substituídos por códigos mais curtos, reduzindo o tamanho geral dos dados sem comprometer seu conteúdo ou qualidade. Este processo de remoção de informações redundantes permite que os dados originais sejam representados de forma mais eficiente e compacta.

Aqui está uma explicação simplificada de como funciona a compactação de dados:

1. Identificação de Redundância :A primeira etapa envolve a análise dos dados para identificar padrões redundantes ou elementos repetitivos. Essas redundâncias podem ocorrer em vários níveis, como em caracteres individuais, sequências de caracteres ou blocos maiores de dados.

2. Codificação :Uma vez identificados os elementos redundantes, eles são substituídos por códigos ou símbolos mais curtos. Esses códigos servem como representações dos dados redundantes, permitindo que sejam armazenados de forma mais condensada. Vários algoritmos de compactação usam diferentes métodos de codificação para obter a compactação ideal.

3. Decodificação :Quando os dados compactados precisam ser acessados ​​ou utilizados, eles passam pelo processo inverso de decodificação. Os códigos ou símbolos usados ​​durante a compressão são interpretados e expandidos de volta à sua forma original, reconstruindo os dados originais.

4. Compressão sem perdas vs. compactação com perdas :Existem dois tipos principais de técnicas de compactação de dados:compactação sem perdas e compactação com perdas. A compactação sem perdas preserva todos os dados originais sem quaisquer alterações, de forma que os dados descompactados sejam idênticos ao original. Por outro lado, a compressão com perdas introduz uma pequena quantidade de distorção para atingir taxas de compressão mais altas. Esta distorção é muitas vezes imperceptível ou inconsequente para certos tipos de dados, como imagens ou áudio.

Em essência, a compressão de dados visa eliminar repetições desnecessárias e ineficiências na representação dos dados, permitindo que mais informações sejam armazenadas em um espaço menor sem afetar significativamente a sua precisão ou utilidade.