Степень сжатия файла программой архивации зависит от. Понятие процесса архивации файлов

Одним из наиболее распространенных видов системных программ являются программы, предназначенные для архивации, упаковки файлов путем сжатия хранимой в них информации.

Сжатие информации — это процесс преобразования информации, хранящейся в файле, в результате которого уменьшается ее избыточность, соответственно, требуется меньший объем Памяти для хранения.

Сжатие информации в файлах производится за счет устранения избыточности различными способами, например за счет упрощения кодов, исключения из них постоянных битов или представления повторяющихся символов или повторяющейся последовательности символов в виде коэффициента повторения и соответствующих символов. Применяются различные алгоритмы подобного сжатия информации.

Сжиматься могут как одни, так и несколько файлов, которые в сжатом виде помещаются в так называемый архивный файл , или архив.

Архивный файл — это специальным образом организованный файл, содержащий в себе один или несколько файлов в сжатом или несжатом виде и служебную информацию об именах файлов, дате и времени их создания или модификации, размерах и т. д.

Целью упаковки файлов обычно являются обеспечение более компактного размещения информации на диске, сокращение времени и, соответственно, стоимости передачи информации по каналам связи в компьютерных сетях. Кроме того, упаковка в один архивный файл группы файлов существенно упрощает их перенос с одного компьютера на другой, сокращает время копирования файлов на диски, позволяет защитить информацию от несанкционированного доступа, способствует защите от заражения компьютерными вирусами.

Под степенью сжатия понимают отношение размеров сжатого файла и исходного, выраженное в процентах.

Степень сжатия зависит от используемой программы сжатия, метода сжатия и типа исходного файла. Лучше всего сжимаются файлы графических образов, текстовые файлы, файлы данных, степень сжатия которых может достигать 5 — 40%, меньше сжимаются файлы исполняемых программ и загрузочных модулей — 60 — 90%. Почти не сжимаются архивные файлы. Программы для архивации отличаются используемыми методами сжатия, что соответственно влияет на степень сжатия.

Архивация (упаковка) — помещение (загрузка) исходных файлов в архивный файл в сжатом или несжатом виде.

Разархивацияия (распаковка) — процесс восстановления файлов из архива точно в таком виде, какой они имели до загрузки в архив. При распаковке файлы извлекаются из архива и помещаются на диск или в оперативную память.

Программы, осуществляющие упаковку и распаковку файлов, называются программами-архиваторами.

Большие по объему архивные файлы могут быть размещены на нескольких дисках (томах). Такие архивы называются многотомными . Том - это составная часть многотомного архива. Создавая архив из нескольких частей, можно записать его части на несколько носителей.

Основные виды программ-архиваторов

В настоящее время применяется несколько десятков программ-архиваторов, которые отличаются перечнем функций и параметрами работы, однако лучшие из них имеют примерно одинаковые характеристики. Из числа наиболее популярных программ можно выделить: Zip (и его модификация WinZip), WinRAR, Arj (и его разновидности), G-Zip, 7-Zip.

Программы-архиваторы позволяют создавать и такие архивы, для извлечения файлов из которых не требуются какие-либо программы, гак как сами архивные файлы могут содержать программу распаковки. Такие архивные файлы называются самораспаковывающимися. Самораспаковывающийся архивный файл — это загрузочный, исполняемый модуль, который способен к самостоятельной разархивации находящихся в нем файлов без использования программы-архиватора.

Самораспаковывающийся архив получил название SFX-архив (SelF-eXtracting). Архивы такого типа обычно создаются в формате ЕХЕ-файла.

Многие программы-архиваторы производят распаковку файлов, выгружая их на диск, но имеются и такие, которые предназначены для создания упакованного исполняемого модуля (программы). В результате такой упаковки создается программный файл с теми же именем и расширением, который при загрузке в оперативную память самораспаковывается и сразу запускается. Вместе с тем возможно и обратное преобразование программного файла в распакованный формат. К числу таких архиваторов относятся программы Upx, PKLITE, LZEXE.

Ппрограмма EXPAND, входящая в состав утилит операционной системы Windows, применяется для распаковки файлов программных продуктов, поставляемых фирмой Microsoft.

Способы управления программой-архиватором

Управление программой-архиватором осуществляется одним из следующих способов:

- с помощью командной строки, в которой формируется команда запуска, содержащая имя программы-архиватора, команду управления и ключи ее настройки, а также имена архивного и исходного файлов;
- с помощью встроенной оболочки и диалоговых панелей, появляющихся после запуска программы и позволяющих вести управление с использованием меню и функциональных клавиш, что создает для пользователя более комфортные условия работы;
- с помощью контекстного меню Проводника в операционной системе Windows.

Часть первая – историческая .

Введение

Существующие алгоритмы сжатия данных можно разделить на два больших класса – с потерями, и без. Алгоритмы с потерями обычно применяются для сжатия изображений и аудио. Эти алгоритмы позволяют достичь больших степеней сжатия благодаря избирательной потере качества. Однако, по определению, восстановить первоначальные данные из сжатого результата невозможно.
Алгоритмы сжатия без потерь применяются для уменьшения размера данных, и работают таким образом, что возможно восстановить данные в точности такими, какие они были до сжатия. Они применяются в коммуникациях, архиваторах и некоторых алгоритмах сжатии аудио и графической информации. Далее мы рассмотрим только алгоритмы сжатия без потерь.
Основной принцип алгоритмов сжатия базируется на том, что в любом файле, содержащем неслучайные данные, информация частично повторяется. Используя статистические математические модели можно определить вероятность повторения определённой комбинации символов. После этого можно создать коды, обозначающие выбранные фразы, и назначить самым часто повторяющимся фразам самые короткие коды. Для этого используются разные техники, например: энтропийное кодирование, кодирование повторов, и сжатие при помощи словаря. С их помощью 8-битный символ, или целая строка, могут быть заменены всего лишь несколькими битами, устраняя таким образом излишнюю информацию.

История

Иерархия алгоритмов:

Хотя сжатие данных получило широкое распространение вместе с интернетом и после изобретения алгоритмов Лемпелем и Зивом (алгоритмы LZ), можно привести несколько более ранних примеров сжатия. Морзе, изобретая свой код в 1838 году, разумно назначил самым часто используемым буквам в английском языке, “e” и “t”, самые короткие последовательности (точка и тире соотв.). Вскоре после появления мейнфреймов в 1949 году был придуман алгоритм Шеннона - Фано, который назначал символам в блоке данных коды, основываясь на вероятности их появления в блоке. Вероятность появления символа в блоке была обратно пропорциональна длине кода, что позволяло сжать представление данных.
Дэвид Хаффман был студентом в классе у Роберта Фано и в качестве учебной работы выбрал поиск улучшенного метода бинарного кодирования данных. В результате ему удалось улучшить алгоритм Шеннона-Фано.
Ранние версии алгоритмов Шеннона-Фано и Хаффмана использовали заранее определённые коды. Позже для этого стали использовать коды, созданные динамически на основе данных, предназначаемых для сжатия. В 1977 году Лемпель и Зив опубликовали свой алгоритм LZ77, основанный на использования динамически создаваемого словаря (его ещё называют «скользящим окном»). В 78 году они опубликовали алгоритм LZ78, который сначала парсит данные и создаёт словарь, вместо того, чтобы создавать его динамически.

Проблемы с правами

Алгоритмы LZ77 и LZ78 получили большую популярность и вызвали волну улучшателей, из которых до наших дней дожили DEFLATE, LZMA и LZX. Большинство популярных алгоритмов основаны на LZ77, потому что производный от LZ78 алгоритм LZW был запатентован компанией Unisys в 1984 году, после чего они начали троллить всех и каждого, включая даже случаи использования изображений в формате GIF. В это время на UNIX использовали вариацию алгоритма LZW под названием LZC, и из-за проблем с правами их использование пришлось сворачивать. Предпочтение отдали алгоритму DEFLATE (gzip) и преобразованию Барроуза - Уилера, BWT (bzip2). Что было и к лучшему, так как эти алгоритмы почти всегда превосходят по сжатию LZW.
К 2003 году срок патента истёк, но поезд уже ушёл и алгоритм LZW сохранился, пожалуй, только в файлах GIF. Доминирующими являются алгоритмы на основе LZ77.
В 1993 году была ещё одна битва патентов – когда компания Stac Electronics обнаружила, что разработанный ею алгоритм LZS используется компанией Microsoft в программе для сжатия дисков, поставлявшейся с MS-DOS 6.0. Stac Electronics подала в суд и им удалось выиграть дело, в результате чего они получили более $100 миллионов.

Рост популярности Deflate

Большие корпорации использовали алгоритмы сжатия для хранения всё увеличивавшихся массивов данных, но истинное распространение алгоритмов произошло с рождением интернета в конце 80-х. Пропускная способность каналов была чрезвычайно узкой. Для сжатия данных, передаваемых по сети, были придуманы форматы ZIP, GIF и PNG.
Том Хендерсон придумал и выпустил первый коммерчески успешный архиватор ARC в 1985 году (компания System Enhancement Associates). ARC была популярной среди пользователей BBS, т.к. она одна из первых могла сжимать несколько файлов в архив, к тому же исходники её были открыты. ARC использовала модифицированный алгоритм LZW.
Фил Катц, вдохновлённый популярностью ARC, выпустил программу PKARC в формате shareware, в которой улучшил алгоритмы сжатия, переписав их на Ассемблере. Однако, был засужен Хендерсоном и был признан виновным. PKARC настолько открыто копировала ARC, что иногда даже повторялись опечатки в комментариях к исходному коду.
Но Фил Катц не растерялся, и в 1989 году сильно изменил архиватор и выпустил PKZIP. После того, как его атаковали уже в связи с патентом на алгоритм LZW, он изменил и базовый алгоритм на новый, под названием IMPLODE. Вновь формат был заменён в 1993 году с выходом PKZIP 2.0, и заменой стал DEFLATE. Среди новых возможностей была функция разбиения архива на тома. Эта версия до сих пор повсеместно используется, несмотря на почтенный возраст.
Формат изображений GIF (Graphics Interchange Format) был создан компанией CompuServe в 1987. Как известно, формат поддерживает сжатие изображения без потерь, и ограничен палитрой в 256 цветов. Несмотря на все потуги Unisys, ей не удалось остановить распространение этого формата. Он до сих пор популярен, особенно в связи с поддержкой анимации.
Слегка взволнованная патентными проблемами, компания CompuServe в 1994 году выпустила формат Portable Network Graphics (PNG). Как и ZIP, она использовала новый модный алгоритм DEFLATE. Хотя DEFLATE был запатентован Катцем, он не стал предъявлять никаких претензий.
Сейчас это самый популярный алгоритм сжатия. Кроме PNG и ZIP он используется в gzip, HTTP, SSL и других технологиях передачи данных.

К сожалению Фил Катц не дожил до триумфа DEFLATE, он умер от алкоголизма в 2000 году в возрасте 37 лет. Граждане – чрезмерное употребление алкоголя опасно для вашего здоровья! Вы можете не дожить до своего триумфа!

Современные архиваторы

ZIP царствовал безраздельно до середины 90-х, однако в 1993 году простой русский гений Евгений Рошал придумал свой формат и алгоритм RAR. Последние его версии основаны на алгоритмах PPM и LZSS. Сейчас ZIP, пожалуй, самый распространённый из форматов, RAR – до недавнего времени был стандартом для распространения различного малолегального контента через интернет (благодаря увеличению пропускной способности всё чаще файлы распространяются без архивации), а 7zip используется как формат с наилучшим сжатием при приемлемом времени работы. В мире UNIX используется связка tar + gzip (gzip - архиватор, а tar объединяет несколько файлов в один, т.к. gzip этого не умеет).

Прим. перев. Лично я, кроме перечисленных, сталкивался ещё с архиватором ARJ (Archived by Robert Jung), который был популярен в 90-х в эру BBS. Он поддерживал многотомные архивы, и так же, как после него RAR, использовался для распространения игр и прочего вареза. Ещё был архиватор HA от Harri Hirvola, который использовал сжатие HSC (не нашёл внятных объяснений - только «модель ограниченного контекста и арифметическое кодирование»), который хорошо справлялся со сжатием длинных текстовых файлов.

В 1996 году появился вариант алгоритма BWT с открытыми исходниками bzip2, и быстро приобрёл популярность. В 1999 году появилась программа 7-zip с форматом 7z. По сжатию она соперничает с RAR, её преимуществом является открытость, а также возможность выбора между алгоритмами bzip2, LZMA, LZMA2 и PPMd.
В 2002 году появился ещё один архиватор, PAQ. Автор Мэтт Махоуни использовал улучшенную версию алгоритма PPM с использованием техники под названием «контекстное смешивание». Она позволяет использовать больше одной статистической модели, чтобы улучшить предсказание по частоте появления символов.

Будущее алгоритмов сжатия

Конечно, бог его знает, но судя по всему, алгоритм PAQ набирает популярность благодаря очень хорошей степени сжатия (хотя и работает он очень медленно). Но благодаря увеличению быстродействия компьютеров скорость работы становится менее критичной.
С другой стороны, алгоритм Лемпеля-Зива –Маркова LZMA представляет собой компромисс между скоростью и степенью сжатия и может породить много интересных ответвлений.
Ещё одна интересная технология «substring enumeration» или CSE, которая пока мало используется в программах.

В следующей части мы рассмотрим техническую сторону упомянутых алгоритмов и принципы их работы.

3. Показатель степени сжатия файлов

Сжатие информации в архивных файлах производится за счет устранения избыточности различными способами, например за счет упрощения кодов, исключения из них постоянных битов или представления повторяющихся символов или повторяющейся последовательности символов в виде коэффициента повторения и соответствующих символов. Алгоритмы подобного сжатия информации реализованы в специальных программах-архиваторах (наиболее известные из которых arj/arjfolder, pkzip/pkunzip/winzip, rar/winrar) применяются определенные Сжиматься могут как один, так и несколько файлов, которые в сжатом виде помещаются в так называемый архивный файл или архив.

Целью упаковки файлов обычно являются обеспечение более компактного размещения информации на диске, сокращение времени и соответственно стоимости передачи информации по каналам связи в компьютерных сетях. Поэтому основным показателем эффективности той или иной программы-архиватора является степень сжатия файлов.

Степень сжатия файлов характеризуется коэффициентом Кс, определяемым как отношение объема сжатого файла Vc к объему исходного файла Vо, выраженное в процентах (в некоторых источниках используется обратное соотношение):

Кс=(Vc/Vo)*100%

Степень сжатия зависит от используемой программы, метода сжатия и типа исходного файла.

Наиболее хорошо сжимаются файлы графических образов, текстовые файлы и файлы данных, для которых коэффициент сжатия может достигать 5 - 40%, меньше сжимаются файлы исполняемых программ и загрузочных модулей Кс = 60 - 90%. Почти не сжимаются архивные файлы. Это нетрудно объяснить, если знать, что большинство программ-архиваторов используют для сжатия варианты алгоритма LZ77 (Лемпеля-Зива), суть которого заключается в особом кодировании повторяющихся последовательностей байт (читай - символов). Частота встречаемости таких повторов наиболее высока в текстах и точечной графике и практически сведена к нулю в архивах.

Кроме того, программы для архивации все же различаются реализациями алгоритмов сжатия, что соответственно влияет на степень сжатия.

В некоторые программы-архиваторы дополнительно включаются средства, направленные на уменьшение коэффициента сжатия Кс. Так в программе WinRAR реализован механизм непрерывного (solid) архивирования, при использовании которого может быть достигнута на 10 - 50% более высокая степень сжатия, чем дают обычные методы, особенно если упаковывается значительное количество небольших файлов однотипного содержания.

Характеристики архиваторов -- обратно зависимые величины. То есть, чем больше скорость сжатия, тем меньше степень сжатия, и наоборот.

На компьютерном рынке предлагается множество архиваторов -- у каждого свой набор поддерживаемых форматов, свои плюсы и минусы, свой круг почитателей, свято верящих в то, что используемый ими архиватор самый лучший. Не будем никого и ни в чем разубеждать -- просто попытаемся беспристрастно оценить самые популярные архиваторы в плане функциональности и эффективности. К таковым отнесем WinZip, WinRAR, WinAce, 7-Zip -- они лидируют по количеству скачиваний на софтовых серверах. Рассматривать остальные архиваторы вряд ли целесообразно, поскольку процент применяющих их пользователей (судя по числу скачиваний) невелик.

Поскольку в задании каждая пара значений (,) встречается один раз, то корреляционная таблица примет вид единичной матрицы. Значит условные средние совпадают со значениями. Отсюда следует, что корреляционное отношение равно 1 и, следовательно...

Аппроксимация функций методом наименьших квадратов

Далее аппроксимируем функцию квадратичной функцией. Для определения коэффициентов, и воспользуемся системой (3.2.1) Используя итоговые суммы таблицы 3, расположенные в ячейках B29, C29, D29, E29, F29, G29 и H29, запишем систему (2.1.4) в виде (3.2...

Виды архиваторов

Разработано большое количество разнообразных методов, их модификаций и подвидов для сжатия данных. Современные архиваторы, как правило, одновременно используют несколько методов одновременно. Можно выделить некоторые основные...

Как можно классифицировать информационные системы по степени автоматизации?

Классификация информационных технологий

Информационные технологии следует классифицировать прежде всего по области применения и по степени использования в них компьютеров. Различают такие области применения информационных технологий, как наука, образование, культура, экономика...

Как один из необходимых этапов в создании эффективной системы безопасности территории, предприятия, ОИД, выполним анализ уязвимости предприятия «FitMax»...

Математическое обоснование степени уязвимости объекта информационной деятельности на примере предприятия ООО "FitMax"

Для каждого из каналов проводятся расчеты вероятности степени защищенности информации. Акустический канал: Виброакустический канал: Человеческий фактор: Исходя из полученных данных...

Микропроцессор: назначение, состав, основные характеристики

Способов работы с файлами в Windows существует несколько. Первый -- это «дисковые папки» в папке «Мой компьютер». С их помощью можно добраться до любого нужного файла в любой папке и на любом диске. Однако этот способ далеко не идеален...

Поисковая система

1. Ручные информационные системы характеризуются отсутствием современных технических средств переработки информации и выполнением всех операций человеком. Например, о деятельности менеджера в фирме, где отсутствуют компьютеры...

Главным показателем эффективности работы продавца-консультанта дверей является обеспечиваемая им доля результативных посещений в общем объеме относящегося к нему клиентского трафика - показатель результативной посещаемости продавца...

Расчет параметров асинхронного энергосберегающего электродвигателя

Характеристики степеней защиты электрических машин обозначают двумя латинскими буквами IP (International Protection) и двумя цифрами...

Система электронной коммерции и статистики для продажи автомобильных запчастей

Важно анализировать количество не только новых, но и вернувшихся посетителей вашего интернет-магазине. Это позволит оценить насколько ваш сайт интересен для целевой аудитории. Кроме того, возвращать посетителей всегда проще...

Методы сжатия данных имеют достаточно длинную историю развития, которая началась задолго до появления первого компьютера. В этой статье будет произведена попытка дать краткий обзор основных теорий, концепций идей и их реализаций, не претендующий, однако, на абсолютную полноту. Более подробные сведения можно найти, например, в Кричевский Р.Е. , Рябко Б.Я. , Witten I.H. , Rissanen J. , Huffman D.A., Gallager R.G. , Knuth D.E. , Vitter J.S. и др.

Сжатие информации - проблема, имеющая достаточно давнюю историю, гораздо более давнюю, нежели история развития вычислительной техники, которая (история) обычно шла параллельно с историей развития проблемы кодирования и шифровки информации. Все алгоритмы сжатия оперируют входным потоком информации, минимальной единицей которой является бит, а максимальной - несколько бит, байт или несколько байт. Целью процесса сжатия, как правило, есть получение более компактного выходного потока информационных единиц из некоторого изначально некомпактного входного потока при помощи некоторого их преобразования. Основными техническими характеристиками процессов сжатия и результатов их работы являются:

Степень сжатия (compress rating) или отношение (ratio) объемов исходного и результирующего потоков;

Скорость сжатия - время, затрачиваемое на сжатие некоторого объема информации входного потока, до получения из него эквивалентного выходного потока;

Качество сжатия - величина, показывающая на сколько сильно упакован выходной поток, при помощи применения к нему повторного сжатия по этому же или иному алгоритму.

Существует несколько различных подходов к проблеме сжатия информации. Одни имеют весьма сложную теоретическую математическую базу, другие основаны на свойствах информационного потока и алгоритмически достаточно просты. Любой способ подход и алгоритм, реализующий сжатие или компрессию данных, предназначен для снижения объема выходного потока информации в битах при помощи ее обратимого или необратимого преобразования. Поэтому, прежде всего, по критерию, связанному с характером или форматом данных, все способы сжатия можно разделить на две категории: обратимое и необратимое сжатие.

Под необратимым сжатием подразумевают такое преобразование входного потока данных, при котором выходной поток, основанный на определенном формате информации, представляет, с некоторой точки зрения, достаточно похожий по внешним характеристикам на входной поток объект, однако отличается от него объемом. Степень сходства входного и выходного потоков определяется степенью соответствия некоторых свойств объекта (т.е. сжатой и несжатой информации, в соответствии с некоторым определенным форматом данных), представляемого данным потоком информации. Такие подходы и алгоритмы используются для сжатия, например, данных растровых графических файлов с низкой степенью повторяемости байтов в потоке. При таком подходе используется свойство структуры формата графического файла и возможность представить графическую картинку приблизительно схожую по качеству отображения (для восприятия человеческим глазом) несколькими (а точнее n) способами. Поэтому, кроме степени или величины сжатия, в таких алгоритмах возникает понятие качества, т.к. исходное изображение в процессе сжатия изменяется, то под качеством можно понимать степень соответствия исходного и результирующего изображения, оцениваемая субъективно, исходя из формата информации. Для графических файлов такое соответствие определяется визуально, хотя имеются и соответствующие интеллектуальные алгоритмы и программы. Необратимое сжатие невозможно применять в областях, в которых необходимо иметь точное соответствие информационной структуры входного и выходного потоков. Данный подход реализован в популярных форматах представления видео и фото информации, известных как JPEG и JFIF алгоритмы и JPG и JIF форматы файлов.

Обратимое сжатие всегда приводит к снижению объема выходного потока информации без изменения его информативности, т.е. - без потери информационной структуры. Более того, из выходного потока, при помощи восстанавливающего или декомпрессирующего алгоритма, можно получить входной, а процесс восстановления называется декомпрессией или распаковкой, и только после процесса распаковки данные пригодны для обработки в соответствии с их внутренним форматом.

В обратимых алгоритмах кодирование как процесс можно рассматривать со статистической точки зрения, что еще более полезно, не только для построения алгоритмов сжатия, но и для оценки их эффективности. Для всех обратимых алгоритмов существует понятие стоимости кодирования. Под стоимостью кодирования понимается средняя длина кодового слова в битах. Избыточность кодирования равна разности между стоимостью и энтропией кодирования, а хороший алгоритм сжатия всегда должен минимизировать избыточность (напомним, что под энтропией информации понимают меру ее неупорядоченности.). Фундаментальная теорема Шеннона о кодировании информации говорит о том, что "стоимость кодирования всегда не меньше энтропии источника, хотя может быть сколь угодно близка к ней". Поэтому, для любого алгоритма, всегда имеется некоторый предел степени сжатия, определяемый энтропией входного потока.

Перейдем теперь непосредственно к алгоритмическим особенностям обратимых алгоритмов и рассмотрим важнейшие теоретические подходы к сжатию данных, связанные с реализацией кодирующих систем и способы сжатия информации.

Сжатие способом кодирования серий

Наиболее известный простой подход и алгоритм сжатия информации обратимым путем - это кодирование серий последовательностей (Run Length Encoding - RLE). Суть методов данного подхода состоит в замене цепочек или серий повторяющихся байтов или их последовательностей на один кодирующий байт и счетчик числа их повторений. Проблема всех аналогичных методов заключается лишь в определении способа, при помощи которого распаковывающий алгоритм мог бы отличить в результирующем потоке байтов кодированную серию от других - некодированных последовательностей байтов. Решение проблемы достигается обычно простановкой меток в начале кодированных цепочек. Такими метками могут быть, например, характерные значения битов в первом байте кодированной серии, значения первого байта кодированной серии и т.п. Данные методы, как правило, достаточно эффективны для сжатия растровых графических изображений (BMP, PCX, TIF, GIF), т.к. последние содержат достаточно много длинных серий повторяющихся последовательностей байтов. Недостатком метода RLE является достаточно низкая степень сжатия или стоимость кодирования файлов с малым числом серий и, что еще хуже - с малым числом повторяющихся байтов в сериях.

Сжатие без применения метода RLE

Процесс сжатия данных без применения метода RLE можно разбить на два этапа: моделирование (modelling) и, собственно, кодирование (encoding). Эти процессы и их реализующие алгоритмы достаточно независимы и разноплановы.

Процесс кодирования и его методы

Под кодированием обычно понимают обработку потока символов (в нашем случае байтов или полубайтов) в некотором алфавите, причем частоты появления символов в потоке различны. Целью кодирования является преобразование этого потока в поток бит минимальной длины, что достигается уменьшением энтропии входного потока путем учета частот символов. Длина кода, представляющего символы из алфавита потока должна быть пропорциональна объему информации входного потока, а длина символов потока в битах может быть не кратна 8 и даже переменной. Если распределение вероятностей частот появления символов из алфавита входного потока известно, то можно построить модель оптимального кодирования. Однако, ввиду существования огромного числа различных форматов файлов задача значительно усложняется т.к. распределение частот символов данных заранее неизвестно. В таком случае, в общем виде, используются два подхода.

Первый заключается в просмотре входного потока и построении кодирования на основании собранной статистики (при этом требуется два прохода по файлу - один для просмотра и сбора статистической информации, второй - для кодирования, что несколько ограничивает сферу применения таких алгоритмов, т.к., таким образом, исключается возможность однопроходного кодирования "на лету", применяемого в телекоммуникационных системах, где и объем данных, подчас, не известен, а их повторная передача или разбор может занять неоправданно много времени). В таком случае, в выходной поток записывается статистическая схема использованного кодирования. Данный метод известен как статическое кодирование Хаффмена .

Все алгоритмы сжатия оперируют входным потоком информации с целью получения более компактного выходного потока при помощи некоторого преобразования. Основными техническими характеристиками процессов сжатия и результатов их работы являются:

·степень сжатия - отношение объемов исходного и результирующего потоков;

·скорость сжатия - время, затрачиваемое на сжатие некоторого объема информации входного потока, до получения из него эквивалентного выходного потока;

·качество сжатия - величина, показывающая, на сколько сильно упакован выходной поток при применении к нему повторного сжатия по тому же или другому алгоритму.

Алгоритмы, которые устраняют избыточность записи данных, называются алгоритмами сжатия данных, или алгоритмами архивации. В настоящее время существует огромное множество программ для сжатия данных, основанных на нескольких основных способах.

Все алгоритмы сжатия данных делятся на:

) алгоритмы сжатия без потерь, при использовании которых данные на приемной восстанавливаются без малейших изменений;

)алгоритмы сжатия с потерями, которые удаляют из потока данных информацию, незначительно влияющую на суть данных, либо вообще невоспринимаемую человеком.

Существует два основных метода архивации без потерь:

алгоритм Хаффмана (англ. Huffman), ориентированный на сжатие последовательностей байт, не связанных между собой,

алгоритм Лемпеля-Зива (англ. Lempel, Ziv), ориентированный на сжатие любых видов текстов, то есть использующий факт неоднократного повторения "слов" - последовательностей байт.

Практически все популярные программы архивации без потерь (ARJ, RAR, ZIP и т.п.) используют объединение этих двух методов - алгоритм LZH.

Алгоритм Хаффмана.

Алгоритм основан на том факте, что некоторые символы из стандартного 256-символьного набора в произвольном тексте могут встречаться чаще среднего периода повтора, а другие, соответственно, - реже. Следовательно, если $+o записи распространенных символов использовать короткие последовательности бит, длиной меньше 8, а для записи редких символов - длинные, то суммарный объем файла уменьшится.

Алгоритм Лемпеля-Зива. Классический алгоритм Лемпеля-Зива -LZ77, названный так по году своего опубликования, предельно прост. Он формулируется следующим образом: если в прошедшем ранее выходном потоке уже встречалась подобная последовательность байт, причем запись о ее длине и смещении от текущей позиции короче чем сама эта последовательность, то в выходной файл записывается ссылка (смещение, длина), а не сама последовательность.

4.Показатель степени сжатия файлов

Кс=(Vc/Vo)*100%

Степень сжатия зависит от используемой программы, метода сжатия и типа исходного файла.

Характеристики архиваторов - обратно зависимые величины. То есть, чем больше скорость сжатия, тем меньше степень сжатия, и наоборот.

На компьютерном рынке предлагается множество архиваторов - у каждого свой набор поддерживаемых форматов, свои плюсы и минусы, свой круг почитателей, свято верящих в то, что используемый ими архиватор самый лучший. Не будем никого и ни в чем разубеждать - просто попытаемся беспристрастно оценить самые популярные архиваторы в плане функциональности и эффективности. К таковым отнесем WinZip, WinRAR, WinAce, 7-Zip - они лидируют по количеству скачиваний на софтовых серверах. Рассматривать остальные архиваторы вряд ли целесообразно, поскольку процент применяющих их пользователей (судя по числу скачиваний) невелик.