Computer Science

3. Кодирование и сжатие данных

Кодирование — процесс преобразования данных в определённый формат для их эффективной передачи или хранения. Важной задачей кодирования является уменьшение объёма данных без потери информации. Эту задачу решают различные алгоритмы сжатия данных, которые обеспечивают компактность данных, но при этом сохраняют их целостность.

Пример: алгоритмы сжатия, такие как ZIP или JPEG, уменьшают размер файлов, удаляя избыточную информацию, но не теряя важные данные, которые позволяют восстановить оригинальный файл.

Энтропия как основа для сжатия данных: Теория информации утверждает, что наилучшее сжатие возможно, если кодировать символы с учётом их вероятности появления. Символы с высокой вероятностью должны кодироваться с меньшим числом битов, а менее вероятные — с большим числом битов. Это позволяет достичь оптимального сжатия данных.

Пример: если в тексте часто встречаются пробелы и буквы «е», то их можно закодировать с меньшим числом битов, а редкие символы, такие как «щ» или «ф», будут требовать большего количества битов.

www.tgoop.com/CScience1/3022

2.04K viewsJan 13 at 07:50

3. Кодирование и сжатие данных

Кодирование — процесс преобразования данных в определённый формат для их эффективной передачи или хранения. Важной задачей кодирования является уменьшение объёма данных без потери информации. Эту задачу решают различные алгоритмы сжатия данных, которые обеспечивают компактность данных, но при этом сохраняют их целостность.

Пример: алгоритмы сжатия, такие как ZIP или JPEG, уменьшают размер файлов, удаляя избыточную информацию, но не теряя важные данные, которые позволяют восстановить оригинальный файл.

Энтропия как основа для сжатия данных: Теория информации утверждает, что наилучшее сжатие возможно, если кодировать символы с учётом их вероятности появления. Символы с высокой вероятностью должны кодироваться с меньшим числом битов, а менее вероятные — с большим числом битов. Это позволяет достичь оптимального сжатия данных.

BY Computer Science