Что показывает степень сжатия в информатике
Что такое сжатие файлов?
От чего зависит сжатие файла?
От чего зависит сжатие файла? Это одно из самых простых действий, которое может сделать пользователь, для того чтобы уменьшить размер файла, что такое сжатие изображения и как настроить, мы уже знаем. Сжатие используется для:
В целом, сжатие данных это алгоритм, который позволяет избавиться от избытка исходных данных, которые содержаться в исходном файле. Есть такое понятие, как сжатый атрибут. Это один из методов сжатия файла. Такое сжатие помогает сохранить место в хранилище.
Для осуществления данного способа есть несколько способов. В персональных компьютерах есть автоматическая опция для показа сжатых файлов. При его использовании данные исходного файла не утрачиваются, и он воспроизводится как обычный файл.
Распаковка файла осуществляется за счет возможностей Windows. Но при закрытии файл сжимается снова. Это значительная экономия памяти. Лучше сжимать файлы, которые практически не используются.
Размер памяти современных ПК позволяет хранить большой объем информации, поэтому нет необходимости в компрессии, об этом подробнее можно на курсах SEO с нуля можно узнать.
Файлы, которыми нужно пользоваться часто лучше не сжимать, т.к. распаковка потребует дополнительной вычислительной мощности. Использовать сжатие можно с помощью проводника и командной строки.
От чего зависит степень сжатия файлов?
От чего зависит степень сжатия файлов? Зависит данный показатель от множества факторов. Например, программы, которая используется для уменьшения, метод, тип исходника. Самая большая степень сжатия у фотографий, текстовых файлов. Самая меньшая степень сжатия – у загрузочных модулей и программ. Архивы практически не поддаются сжатию.
Степень сжатия – это основной параметр архивации. Есть специальная формула, которая характеризует степень сжатия. Есть специальные программы, которые помогают создавать архивы. Такие программы позволяют избавиться от лишней информации исходника:
Сжать можно сразу несколько файлов одновременно. Архив – это файл, который может содержать большое количество файлов. Вся информация, которая касается файлов тоже храниться в архиве. Для формирования архивов можно обратиться за помощью к специалистам IT и продвижения SEO, они всегда смогут помочь.
Для чего используется сжатие файлов?
Для чего используется сжатие файлов? К архивации прибегают в нескольких случаях. Например, для сохранения свободного места в хранилище устройства.
Меньший объем файлов позволяет не только их проще хранить, но и без труда переносить с устройства на устройство. При ведении контекстной рекламы Яндекс тоже можно использовать сжатые файлы, например, изображения.
Время копирования заархивированных файлов кратно меньше. К тому же, такие файлы больше защищены, как от взлома, так и от компьютерных вирусов. Коэффициент сжатия можно вычислить по формуле.
Где объем сжатого файла делится на объем исходника, затем умножается на 100%. В итоге получается степень сжатия. Заархивированные файлы можно как упаковать, так и распаковать. Если файлы даже в архиве очень большие, то хранить их можно на нескольких дисках, которые называют томами.
За счет чего происходит сжатие файлов?
За счет чего происходит сжатие файлов? Посмотрим, какие программы помогают уменьшать объем исходников. Есть не менее десятка специализированных программ. У каждой есть свой набор специальных функций. Производители подобных программ есть как за рубежом, так и в России.
Чаще всего упаковка и распаковка фалов проводится одной программой, но бывает и так, что для каждой операции своя. Есть файлы, которые обладают свойством самораспаковывания. Суть в том, что исполняемый модуль способен к саморазархивации.
Чаще всего при распаковке файлов программы сохраняют его на жесткий диск. Но есть и программы, которые создают упакованный исполняемый модуль. При этом в программном файле сохраняется имя и расширение, он загружается на жесткий диск, распаковывается и после этого начинает работать. После работы можно вернуть его обратно в архив.
Программы архиваторы помогают архивировать файлы, просматривать их, создавать архивы из большого количества томов. Архивные файлы можно протестировать, они позволяют вводить комментарии. В архиве можно хранить несколько версий исходника.
Что даёт сжатие файлов?
Что дает сжатие файлов? Сейчас люди обмениваются большим количеством информации. Информация обновляется постоянно. Старая информация заменяет новую, большинство данных приходится сохранять. Для того чтобы она не занимала много места на устройствах хранения лучше запаковывать файлы в архив. Есть специальные облачные хостинги что это такое, мы уже знаем.
При сжатии нужно руководствоваться тем, что файл сохранит свои исходные показатели по качеству, информативности, цветопередаче и т.д. Сжатие используется, например, при загрузке файлов в социальных сетях, где есть лимит по тяжести загруженных файлов.
Сжатые файлы используются в деловых переписках, особенно если у получателя на корпоративном сервере есть лимит по объему полученной информации в одном письме. Архивирование используется для сохранения памяти на устройствах.
Простым языком о том, как работает сжатие файлов
Авторизуйтесь
Простым языком о том, как работает сжатие файлов
Сжатие файлов позволяет быстрее передавать, получать и хранить большие файлы. Оно используется повсеместно и наверняка хорошая вам знакомо: самые популярные расширения сжатых файлов — ZIP, JPEG и MP3. В этой статье кратко рассмотрим основные виды сжатия файлов и принципы их работы.
Что такое сжатие?
Сжатие файла — это уменьшение его размера при сохранении исходных данных. В этом случае файл занимает меньше места на устройстве, что также облегчает его хранение и передачу через интернет или другим способом. Важно отметить, что сжатие не безгранично и обычно делится на два основных типа: с потерями и без потерь. Рассмотрим каждый из них по отдельности.
Сжатие с потерями
Такой способ уменьшает размер файла, удаляя ненужные биты информации. Чаще всего встречается в форматах изображений, видео и аудио, где нет необходимости в идеальном представлении исходного медиа. MP3 и JPEG — два популярных примера. Но сжатие с потерями не совсем подходит для файлов, где важна вся информация. Например, в текстовом файле или электронной таблице оно приведёт к искажённому выводу.
MP3 содержит не всю аудиоинформацию из оригинальной записи. Этот формат исключает некоторые звуки, которые люди не слышат. Вы заметите, что они пропали, только на профессиональном оборудовании с очень высоким качеством звука, поэтому для обычного использования удаление этой информации позволит уменьшить размер файла практически без недостатков.
Аналогично файлы JPEG удаляют некритичные части изображений. Например, в изображении с голубым небом сжатие JPEG может изменить все пиксели на один или два оттенка синего вместо десятков.
Чем сильнее вы сжимаете файл, тем заметнее становится снижение качества. Вы, вероятно, замечали такое, слушая некачественную музыку в формате MP3, загруженную на YouTube. Например, сравните музыкальный трек высокого качества с сильно сжатой версией той же песни.
Сжатие с потерями подходит, когда файл содержит больше информации, чем нужно для ваших целей. Например, у вас есть огромный файл с исходным (RAW) изображением. Целесообразно сохранить это качество для печати изображения на большом баннере, но загружать исходный файл в Facebook будет бессмысленно. Картинка содержит множество данных, не заметных при просмотре в социальных сетях. Сжатие картинки в высококачественный JPEG исключает некоторую информацию, но изображение выглядит почти как оригинал.
При сохранении в формате с потерями, вы зачастую можете установить уровень качества. Например, у многих графических редакторов есть ползунок для выбора качества JPEG от 0 до 100. Экономия на уровне 90 или 80 процентов приводит к небольшому уменьшению размера файла с незначительной визуальной разницей. Но сохранение в плохом качестве или повторное сохранение одного и того же файла в формате с потерями ухудшит его.
Посмотрите на этот пример.
Оригинальное изображение, загруженное с Pixabay в формате JPEG. 874 КБ:
Результат сохранения в формате JPEG с 50-процентным качеством. Выглядит не так уж плохо. Вы можете заметить артефакты по краям коробок только при увеличении. 310 КБ:
Исходное изображение, сохранённое в формате JPEG с 10-процентным качеством. Выглядит ужасно. 100 КБ:
Где используется сжатие с потерями
Как мы уже упоминали, сжатие с потерями отлично подходит для большинства медиафайлов. Это крайне важно для таких компаний как Spotify и Netflix, которые постоянно транслируют большие объёмы информации. Максимальное уменьшение размера файла при сохранении качества делает их работу более эффективной.
Сжатие без потерь
Сжатие без потерь позволяет уменьшить размер файла так, чтобы в дальнейшем можно было восстановить первоначальное качество. В отличие от сжатия с потерями, этот способ не удаляет никакую информацию. Рассмотрим простой пример. На картинке ниже стопка из 10 кирпичей: два синих, пять жёлтых и три красных.
Вместо того чтобы показывать все 10 блоков, мы можем удалить все кирпичи одного цвета, кроме одного. Используя цифры, чтобы показать, сколько кирпичей каждого цвета было, мы представляем те же данные используя гораздо меньше кирпичей — три вместо десяти.
Это простая иллюстрация того, как осуществить сжатие без потерь. Та же информация сохраняется более эффективным способом. Рассмотрим реальный файл: mmmmmuuuuuuuoooooooooooo. Его можно сжать до гораздо более короткой формы: m5u7o12. Это позволяет использовать 7 символов вместо 24 для представления одних и тех же данных.
Где используется сжатие без потерь
ZIP-файлы — популярный пример сжатия без потерь. Хранить информацию в виде ZIP-файлов более эффективно, при этом когда вы распаковываете архив, там присутствует вся оригинальная информация. Это актуально для исполняемых файлов, так как после сжатия с потерями распакованная версия будет повреждена и непригодна для использования.
Другие распространённые форматы без потерь — PNG для изображений и FLAC для аудио. Форматы видео без потерь встречаются редко, потому что они занимают много места.
Сжатие с потерями vs сжатие без потерь
Теперь, когда мы рассмотрели обе формы сжатия файлов, может возникнуть вопрос, когда и какую следует использовать. Здесь всё зависит от того, для чего вы используете файлы.
Скажем, вы только что откопали свою старую коллекцию компакт-дисков и хотите оцифровать её. Когда вы копируете свои компакт-диски, имеет смысл использовать формат FLAC, формат без потерь. Это позволяет получить мастер-копию на компьютере, которая обладает тем же качеством звука, что и оригинальный компакт-диск.
Позже вы, возможно, захотите загрузить музыку на телефон или старый MP3-плеер. Здесь не так важно, чтобы музыка была в идеальном качестве, поэтому вы можете конвертировать файлы FLAC в MP3. Это даст вам аудиофайл, который по-прежнему достаточно хорош для прослушивания, но не занимает много места на мобильном устройстве. Качество MP3, преобразованного из FLAC, будет таким же, как если бы вы создали сжатый MP3 с оригинального CD.
Тип данных, представленных в файле, также может определять, какой вид сжатия подходит больше. В PNG используется сжатие без потерь, поэтому его хорошо использовать для изображений, в которых много однотонного пространства. Например, для скриншотов. Но PNG занимает гораздо больше места, когда картинка состоит из смеси множества цветов, как в случае с фотографиями. В этом случае с точки зрения размера файлов лучше использовать JPEG.
Проблемы во время сжатия файлов
Бесполезно конвертировать формат с потерями в формат без потерь. Это пустая трата пространства. Скажем, у вас есть MP3-файл весом в 3 МБ. Преобразование его в FLAC может привести к увеличению размера до 30 МБ. Но эти 30 МБ содержат только те звуки, которые имел уже сжатый MP3. Качество звука от этого не улучшится, но объём станет больше.
Также стоит иметь в виду, что преобразовывая один формат с потерями в аналогичный, вы получаете дальнейшее снижение качества. Каждый раз, когда вы применяете сжатие с потерями, вы теряете больше деталей. Это становится всё более и более заметно, пока файл по существу не будет разрушен. Помните также, что форматы с потерями удаляют некоторые данные и их невозможно восстановить.
Заключение
Мы рассмотрели как сжатие файлов с потерями, так и без потерь, чтобы увидеть, как они работают. Теперь вы знаете, как можно уменьшить размер файла и как выбрать лучший способ для этого.
Алгоритмы, которые определяют, какие данные выбрасываются в методах с потерями и как лучше хранить избыточные данные при сжатии без потерь, намного сложнее, чем описано здесь. На эту тему можно почитать больше информации здесь, если вам интересно.
Сжатие информации
Сжатие информации
Сжатие информации, компрессия, Шаблон:Англ. data compression — алгоритмическое преобразование данных (кодирование), при котором за счет уменьшения их избыточности уменьшается их обьём.
Содержание
Принципы сжатия информации
В основе любого способа сжатия информации лежит модель источника информации, или, более конкретно, модель избыточности. Иными словами для сжатия информации используются некоторые сведения о том, какого рода информация сжимается — не обладая никакми сведениями об информации нельзя сделать ровным счётом никаких предположений, какое преобразование позволит уменьшить объём сообщения. Эта информация используется в процессе сжатия и разжатия. Модель избыточности может также строиться или параметризоваться на этапе сжатия. Методы, позволяющие на основе входных данных изменять модель избыточности информации, называются адаптивными. Неадаптивными являются обычно узкоспецифичные алгоритмы, применяемые для работы с хорошо определёнными и неизменными характеристиками. Подавляющая часть же достаточно универсальных алгоритмов являются в той или иной мере адаптивными.
Любой метод сжатия информации включает в себя два преобразования обратных друг другу:
Преобразование сжатия обеспечивает получение сжатого сообщения из исходного. Разжатие же обеспечивает получение исходного сообщения (или его приближения) из сжатого.
Все методы сжатия делятся на два основных класса
Кардинальное различие между ними в том, что сжатие без потерь обеспечивает возможность точного восстановления исходного сообщения. Сжатие с потерями же позволяет получить только некоторое приближение исходного сообщения, то есть отличающееся от исходного, но в пределах некоторых заранее определённых погрешностей. Эти погрешности должны определяться другой моделью — моделью приёмника, определяющей, какие данные и с какой точностью представленные важны для получателя, а какие допустимо выбросить.
Характеристики алгоритмов сжатия и применимость
Коэффициент сжатия
Коэффициент сжатия — основная характеристика алгоритма сжатия, выражающая основное прикладное качество. Она определяется как отношение размера несжатых данных к сжатым, то есть:
где k — коэффициент сжатия, So — размер несжатых данных, а Sc — размер сжатых. Таким образом, чем выше коэффициент сжатия, тем алгоритм лучше. Следует отметить:
Коэффициент сжатия может быть как постоянным коэффициентом (некоторые алгоритмы сжатия звука, изображения и т. п., например А-закон, μ-закон, ADPCM), так и переменным. Во втором случае он может быть определён либо для какого либо конкретного сообщения, либо оценён по некоторым критериям:
или каким либо другим. Коэффициент сжатия с потерями при этом сильно зависит от допустимой погрешности сжатия или его качества, которое обычно выступает как параметр алгоритма.
Допустимость потерь
Основным критерием различия между алгоритмами сжатия является описанное выше наличие или отсутствие потерь. В общем случае алгоритмы сжатия без потерь универсальны в том смысле, что их можно применять на данных любого типа, в то время как применение сжатия потерь должно быть обосновано. Некоторые виды данных не приемлят каких бы то ни было потерь:
Однако сжатие с потерями позволяет добиться гораздо больших коэффициентов сжатия за счёт отбрасывания незначащей информации, которая плохо сжимается. Так, например алгоритм сжатия звука без потерь FLAC, позволяет в большинстве случаев сжать звук в 1,5—2,5 раза, в то время как алгоритм с потерями Vorbis, в зависимости от установленного параметра качетсва может сжать до 15 раз с сохранением приемлемого качества звучания.
Системные требования алгоритмов
Различные алгоритмы могут требовать различного количества ресурсов вычислительной системы, на которых исполняются:
В целом, эти требования зависят от сложности и «интеллектуальности» алгоритма. По общей тенденции, чем лучше и универсальнее алгоритм, тем большие требования с машине он предъявляет. Однако в специфических случаях простые и компактные алгоритмы могут работать лучше. Системные требования определяют их потребительские качества: чем менее требователен алгоритм, тем на более простой, а следовательно, компактной, надёжной и дешёвой системе он может работать.
Так как алгоритмы сжатия и разжатия работают в паре, то имеет значение также соотношение системных требований к ним. Нередко можно усложнив один алгоритм можно значительно упростить другой. Таким образом мы можем иметь три варианта:
Алгоритм сжатия гораздо требовательнее к ресурсам, нежели алгоритм расжатия. Это наиболее распространённое соотношение, и оно применимо в основном в случаях, когда однократно сжатые данные будут использоваться многократно. В качетсве примера можно привести цифровые аудио и видеопроигрыватели. Алгоритмы сжатия и расжатия имеют примерно равные требования. Наиболее приемлемый вариант для линии связи, когда сжатие и расжатие происходит однократно на двух её концах. Например, это могут быть телефония. Алгоритм сжатия существенно менее требователен, чем алгоритм разжатия. Довольно экзотический случай. Может применяться в случаях, когда передатчиком является ультрапортативное устройство, где объём доступных ресурсов весьма критичен, например, космический аппарат или большая распределённая сеть датчиков, или это могут быть данные распаковка которых требуется в очень малом проценте случаев, например запись камер видеонаблюдения.
Сжатие данных
Сжатие данных (англ. data compression ) — алгоритмическое преобразование данных, производимое с целью уменьшения их объёма. Применяется для более рационального использования устройств хранения и передачи данных. Синонимы — упаковка данных, компрессия, сжимающее кодирование, кодирование источника. Обратная процедура называется восстановлением данных (распаковкой, декомпрессией).
Сжатие основано на устранении избыточности, содержащейся в исходных данных. Простейшим примером избыточности является повторение в тексте фрагментов (например, слов естественного или машинного языка). Подобная избыточность обычно устраняется заменой повторяющейся последовательности ссылкой на уже закодированный фрагмент с указанием его длины. Другой вид избыточности связан с тем, что некоторые значения в сжимаемых данных встречаются чаще других. Сокращение объёма данных достигается за счёт замены часто встречающихся данных короткими кодовыми словами, а редких — длинными (энтропийное кодирование). Сжатие данных, не обладающих свойством избыточности (например, случайный сигнал или белый шум, зашифрованные сообщения), принципиально невозможно без потерь.
Содержание
Принципы сжатия данных
В основе любого способа сжатия лежит модель источника данных, или, точнее, модель избыточности. Иными словами, для сжатия данных используются некоторые априорные сведения о том, какого рода данные сжимаются. Не обладая такими сведениями об источнике, невозможно сделать никаких предположений о преобразовании, которое позволило бы уменьшить объём сообщения. Модель избыточности может быть статической, неизменной для всего сжимаемого сообщения, либо строиться или параметризоваться на этапе сжатия (и восстановления). Методы, позволяющие на основе входных данных изменять модель избыточности информации, называются адаптивными. Неадаптивными являются обычно узкоспециализированные алгоритмы, применяемые для работы с данными, обладающими хорошо определёнными и неизменными характеристиками. Подавляющая часть достаточно универсальных алгоритмов являются в той или иной мере адаптивными.
Все методы сжатия данных делятся на два основных класса:
При использовании сжатия без потерь возможно полное восстановление исходных данных, сжатие с потерями позволяет восстановить данные с искажениями, обычно несущественными с точки зрения дальнейшего использования восстановленных данных. Сжатие без потерь обычно используется для передачи и хранения текстовых данных, компьютерных программ, реже — для сокращения объёма аудио- и видеоданных, цифровых фотографий и т. п., в случаях, когда искажения недопустимы или нежелательны. Сжатие с потерями, обладающее значительно большей, чем сжатие без потерь, эффективностью, обычно применяется для сокращения объёма аудио- и видеоданных и цифровых фотографий в тех случаях, когда такое сокращение является приоритетным, а полное соответствие исходных и восстановленных данных не требуется.
Характеристики алгоритмов сжатия и их применимость
Коэффициент сжатия
Коэффициент сжатия — основная характеристика алгоритма сжатия. Она определяется как отношение объёма исходных несжатых данных к объёму сжатых, то есть: , где k — коэффициент сжатия, So — объём исходных данных, а Sc — объём сжатых. Таким образом, чем выше коэффициент сжатия, тем алгоритм эффективнее. Следует отметить:
Коэффициент сжатия может быть как постоянным (некоторые алгоритмы сжатия звука, изображения и т. п., например А-закон, μ-закон, ADPCM, усечённое блочное кодирование), так и переменным. Во втором случае он может быть определён либо для каждого конкретного сообщения, либо оценён по некоторым критериям:
или каким-либо другим. Коэффициент сжатия с потерями при этом сильно зависит от допустимой погрешности сжатия или качества, которое обычно выступает как параметр алгоритма. В общем случае постоянный коэффициент сжатия способны обеспечить только методы сжатия данных с потерями.
Допустимость потерь
Основным критерием различия между алгоритмами сжатия является описанное выше наличие или отсутствие потерь. В общем случае алгоритмы сжатия без потерь универсальны в том смысле, что их применение безусловно возможно для данных любого типа, в то время как возможность применения сжатия с потерями должна быть обоснована. Для некоторых типов данных искажения не допустимы в принципе. В их числе
Системные требования алгоритмов
Различные алгоритмы могут требовать различного количества ресурсов вычислительной системы, на которых они реализованы:
В целом, эти требования зависят от сложности и «интеллектуальности» алгоритма. Общая тенденция такова: чем эффективнее и универсальнее алгоритм, тем большие требования к вычислительным ресурсам он предъявляет. Тем не менее, в специфических случаях простые и компактные алгоритмы могут работать не хуже сложных и универсальных. Системные требования определяют их потребительские качества: чем менее требователен алгоритм, тем на более простой, а следовательно, компактной, надёжной и дешёвой системе он может быть реализован.
Так как алгоритмы сжатия и восстановления работают в паре, имеет значение соотношение системных требований к ним. Нередко можно усложнив один алгоритм значительно упростить другой. Таким образом, возможны три варианта:
Алгоритм сжатия требует больших вычислительных ресурсов, нежели алгоритм восстановления. Это наиболее распространённое соотношение, характерное для случаев, когда однократно сжатые данные будут использоваться многократно. В качестве примера можно привести цифровые аудио- и видеопроигрыватели. Алгоритмы сжатия и восстановления требуют приблизительно равных вычислительных ресурсов. Наиболее приемлемый вариант для линий связи, когда сжатие и восстановление происходит однократно на двух её концах (например, в цифровой телефонии). Алгоритм сжатия существенно менее требователен, чем алгоритм восстановления. Такая ситуация характерна для случаев, когда процедура сжатия реализуется простым, часто портативным устройством, для которого объём доступных ресурсов весьма критичен, например, космический аппарат или большая распределённая сеть датчиков. Это могут быть также данные, распаковка которых требуется в очень малом проценте случаев, например запись камер видеонаблюдения.
Алгоритмы сжатия данных неизвестного формата
Имеется два основных подхода к сжатию данных неизвестного формата.