Mi az a veszteségmentes adat tömörítése?

A veszteség nélküli adatkompenzió egy számítógépes módszer a fájlok tárolására és az archívumokba való kombinálásra, amely kevesebb fizikai teret igényel a memóriában, mint a fájlok egyébként anélkül, hogy elveszítenék az adatokat a folyamatban szereplő adatokkal.A veszteséges tömörítés ezzel szemben az adatok közelítésével csökkenti a fájl méretét, és a helyreállítás az eredeti fájl tartalmához szoros faxon alapul.A veszteség nélküli adatok tömörítéséhez használt algoritmusok alapvetően az egyszerűsített szabályok vagy utasítások halmaza az információk kódolására kevesebb memóriával, miközben megőrzi az adatokat az eredeti formátumba történő megváltoztatás nélkül.A tömörítés tartalmazza a Nemzetközi Business Machines (IBM) számítógépes ZIP és UNIX számítógépes GZIP fájl-archívumokat.A képfájl formátumokat, például a grafikus interchange formátumot (GIF), a hordozható hálózati grafikát (PNG) és a Bitmap (BMP) fájlokat is használják.Az adatok tömörítési algoritmusai a tömörített fájltípustól függően is változnak, a szöveges, audio és a végrehajtható programfájlok közös variációival.

A veszteség nélküli adat tömörítéséhez szükséges algoritmusok két fő kategóriája a bemeneti adatok statisztikai modelljén és az adatfájl bithúrok leképezési modelljén alapul.A használt rutin statisztikai algoritmusok a Burrows-Wheeler Transform (BWT), az Abraham Lempel és a Jacob ZIV (LZ77) algoritmus, valamint az előrejelzés részleges illesztési (PPM) módszerrel.A gyakran alkalmazott algoritmusok feltérképezési algoritmusai tartalmazzák a Huffman kódoló algoritmust és a számtani kódolást.Ez azt eredményezheti, hogy a tömörítési módszereket néha alkalmazzák a rossz fájlformátumra.Annak a ténynek köszönhetően, hogy bizonyos adatkompressziós módszerek összeegyeztethetetlenek egymással, a vegyes fájlok tárolása gyakran lebonthatja a fájl egy összetevőjét.Például egy tömörített szövegfájl, amelyet a tömörítve van, akkor a restaurált szöveg olvashatóságának lebomlását mutathatja.A nyelvtani indukciót alkalmazó szkennerek és szoftverek a képfájlokkal együtt tárolt szövegből való jelentést kibonthatják, úgynevezett látens szemantikai elemzés (LSA) alkalmazásával.Rugalmasabb a használata, mint a Huffman kódolás, nem igényel ismerete a maximális egész szám értékének idő előtt.A Huffman kódolás és a számtani kódolás azonban jobb adat tömörítési sebességeket eredményez.Folytatódnak az erőfeszítések az univerzális adatkompressziós módszerek előállítására is, amelyek olyan algoritmusokat hoznának létre, amelyek jól működnek a különféle forrásokhoz.