计算机基础_程序是怎样跑起来的_06_亲自尝试压缩数据

亲自尝试压缩数据

0、热身问题

  1. 文件储存的基本单位是什么?
    字节,文件是字节数据的集合体。
  2. DOC、LZH 和 TXT这些扩展名中,哪一个是压缩文件的扩展名?
    LZH是LHA等工具压缩过的文件的扩展名。
  3. 文件内容用“数据的值×循环次数”来表示的压缩方法是RLE算法还是哈夫曼算法?
    RLE算法,比如AAABB变成A3B2
  4. 在 Windows计算机经常使用的 SHIFT JIS字符编码中,1个半角英数是用几个字节的数据来表示的?
    1个字节,汉字等全角字符是用2个字节表示的
  5. BMP( BITMAP)格式的图像文件,是压缩过的吗?
    BMP没有压缩过,比JPEG等压缩过的要大一些。
  6. 可逆压缩和非可逆压缩的不同点是什么?
    压缩后的数据能复原的是可逆压缩,无法复原的是非可逆压缩 JPEG就是非可逆压缩。

1、文件以字节为单位保存

文件是将数据存储在磁盘等存储媒介中的一种形式。

存储数据的单位是字节(Byte),如xx KB,xx MB。所以,可以认为文件是字节数据的集合。

在这里插入图片描述

但是,请记住一点:文件中的字节数据都是连续存储的。


2、RLE算法

RLE算法(Run Length Encoding,行程长度编码):简单理解,就是“数据 x 重复次数”。

RLE算法常用于压缩传真的图像。

在这里插入图片描述

压缩率:12 / 17 = 70%。


3、RLE算法的缺点

虽然针对相同数据经常连续出现的图像、文件等,RLE算法可以发挥不错的效果,但它并不适合文本文件的压缩,因为在实际的文本文件中,同样字符多次重复出现的情况并不多见。

以存储着"This is a pen."这14个字符的文本文件为例。
使用RLE算法对其进行压缩后,就变成了"T1hlils1 lils1lal 1pleln1.1"。
长度变为28个字符,是压缩前的2倍。

4、通过莫尔斯编码来看哈夫曼算法的基础

哈夫曼算法的关键在于多次出现的数据用小于8位的字节数来表示,不常用的数据可以用超过8位的字节数来表示。

但最后都要以8位(1字节)为单位保存到文件中,因为磁盘是以1字节为单位来保存数据的。

在这里插入图片描述


5、用二叉树实现哈夫曼编码

这一章在《数据结构与算法》这门课会重点讲原理,这里简单了解一下。

哈夫曼算法:为各压缩对象文件分别构造最佳的编码体系,并以该编码体系为基础进行压缩。

用哈夫曼法压缩过的文件中,存储着哈夫曼编码信息和压缩过的数据。

在这里插入图片描述

在哈夫曼算法中,借助于哈夫曼树构造编码体系,就算表示各字符的数据位数不同,也能够做成可以明确区分的编码。

在这里插入图片描述


6、哈夫曼算法能够大幅提升压缩比率

还是以“RLE算法”中的那个为例子。

压缩前:AAAAAABBCDDEEEEEF
哈夫曼编码:
	A:00
	B:100
	C:110
	D:101
	E:01
	F:111
压缩后:00 00 00 00 00 100 100 110 101 101 01 01 01 01 01 111   --->   40bit = 5byte

压缩率:5 /17 =29%。

7、可逆压缩和非可逆压缩

可逆压缩:能还原到压缩前状态的压缩。

不可逆压缩:无法还原到压缩前状态的压缩。

BMP:Windows的标准图像数据形式,是完全未压缩的。因为显示器和打印机输出的bit(点)是可以直接映射的,所以叫BMP(bitmap)

在这里插入图片描述


注:如有错误,敬请指正!

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