Objetivo e funcionalidade de um algoritmo de compressão de string
O objetivo de um algoritmo de compressão de string é reduzir o espaço de armazenamento ou a largura de banda de transmissão necessária para representar uma sequência de caracteres. Isso é conseguido codificando a string de uma maneira que usa menos bits do que a representação original, enquanto ainda permite que a string original seja recuperada (geralmente sem perdas).
funcionalidade: Um algoritmo de compactação de string normalmente opera com as seguintes etapas:
1.
Análise: O algoritmo analisa a sequência de entrada para identificar padrões, redundâncias ou caracteres ou seqüências comuns.
2.
codificação: Com base na análise, o algoritmo codifica a sequência usando uma representação mais eficiente. Isso pode envolver:
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Substituindo substringas que ocorrem frequentemente por códigos mais curtos (por exemplo, codificação de Huffman). *
armazenando a contagem e o caractere ou sequência de repetição (por exemplo, codificação de comprimento de execução). *
Usando um dicionário para mapear substâncias para índices (por exemplo, algoritmos Lempel-Ziv). *
Aplicando modelos estatísticos para prever o próximo personagem com base em caracteres anteriores. 3.
saída: O algoritmo gera a corda compactada, que geralmente inclui um cabeçalho ou metadata indicando o método de compressão usado e qualquer informação necessária para descompressão.
Técnicas comuns usadas em algoritmos de compressão de string: *
codificação de comprimento de execução (rle): Substitui ocorrências consecutivas do mesmo caractere por uma única instância do caractere seguido pelo número de repetições. Simples, mas eficaz para cordas com longas corridas de caracteres repetidos. Exemplo:"AAABBBBCCCDD" se torna "A3B3C3D2".
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Codificação de Huffman: Atribui códigos mais curtos a caracteres mais frequentes e códigos mais longos a caracteres menos frequentes. Requer uma análise estatística da sequência de entrada para determinar as frequências de caracteres.
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algoritmos Lempel-Ziv (LZ) (LZ77, LZ78, LZW): Algoritmos baseados em dicionário que identificam padrões de repetição e os substituem por referências a um dicionário de substrings vistos anteriormente. Muito popular e usado em muitos formatos de compressão comuns (por exemplo, ZIP, GIF).
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Burrows-Wheeler Transform (BWT): Uma transformação reversível que reordoma os caracteres em uma string para torná -la mais adequada para a compressão. Frequentemente usado em conjunto com outros algoritmos de compressão.
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Modelagem estatística (modelagem de contexto, previsão por correspondência parcial (ppm)): Usa modelos estatísticos para prever o próximo caractere em uma string com base nos caracteres anteriores. Mais complexo, mas pode alcançar altas taxas de compressão.
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codificação do dicionário: Cria um dicionário de palavras ou frases que ocorrem em comum. Em seguida, substitui essas palavras ou frases no texto original por seu índice ou chave correspondente no dicionário.
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deflatar: Uma combinação de codificação LZ77 e Huffman, comumente usada nos formatos GZIP e PNG.
Benefícios da compressão de string: *
Espaço de armazenamento reduzido: As seqüências de comprimir permitem armazenar mais dados em uma determinada quantidade de espaço de armazenamento.
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transmissão mais rápida: As cadeias compactadas requerem menos largura de banda para transmitir uma rede, resultando em tempos de transmissão mais rápidos.
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desempenho aprimorado: Em alguns casos, as seqüências de comprimir podem melhorar o desempenho, reduzindo a quantidade de dados que precisam ser processados ou acessados.
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Economia de custos: A redução dos requisitos de armazenamento e largura de banda pode levar a economia de custos em termos de hardware de armazenamento, infraestrutura de rede e consumo de energia.
Exemplo (codificação de comprimento de execução): String original:"wwwwwwwwwwwwbwwwwwwwwwwwwwwbbbbwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwb"
String compactada:"W12BW12B3W24B"
Considerações ao escolher um algoritmo de compressão: * Taxa de compressão
: O grau em que o algoritmo reduz o tamanho da string.
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Velocidade de compressão: O tempo necessário para comprimir a string.
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Velocidade de descompressão: O tempo necessário para descomprimir a string.
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Complexidade: Os recursos computacionais necessários para implementar e executar o algoritmo.
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sem perda vs. perda: Se a string original pode ser perfeitamente recuperada após a descompressão (sem perdas) ou se alguns dados são perdidos (perdas). A compactação de string é normalmente sem perdas.
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Tipos de dados adequados: Certos algoritmos são mais adequados a certos tipos de dados (por exemplo, RLE para imagens com grandes blocos da mesma cor).
Em resumo, os algoritmos de compactação de string desempenham um papel crucial na otimização de armazenamento, transmissão e processamento de texto e outros dados baseados em caracteres. A escolha do algoritmo depende da aplicação específica e das compensações entre a taxa de compressão, velocidade e complexidade.
