Некоторые методы сжатия данных в современных информационных системах:

• Сжатие без потерь. 1 Исходные данные сжимаются без утраты информации, их можно идеально восстановить из сжатых данных. 1 Этот метод подходит для приложений, где важна точность, например, текстовых документов, баз данных или исполняемых файлов. 1 Примеры алгоритмов сжатия без потерь: кодирование Хаффмана, алгоритм Lempel-Ziv-Welch (LZW) и DEFLATE. 1
• Сжатие с потерями. 1 Размер файлов уменьшается за счёт удаления менее важных данных, что делает невозможным полное восстановление исходных данных. 1 Этот метод обычно используется для мультимедийных файлов, таких как изображения, аудио и видео. 1

Некоторые методы сжатия без потерь:

• Кодирование Хаффмана. 1 Назначает более короткие двоичные коды для более частых значений данных и более длинные коды для менее частых значений, тем самым уменьшая общий размер данных. 1
• Алгоритм Lempel-Ziv-Welch (LZW). 1 Создаёт словарь шаблонов в данных и заменяет повторяющиеся вхождения более короткими ссылками на словарь. 1
• Кодирование длин последовательностей (RLE). 1 Определяет последовательности повторяющихся значений данных и заменяет их одним значением и счётчиком количества повторений. 1

Некоторые методы сжатия с потерями:

• Кодирование преобразования. 2 Использует математические преобразования, которые сокращают данные, обычно в формате JPEG. 2

• Квантование. 2 Снижение точности данных, обычное явление при сжатии изображений и видео. 2

• Дельта-кодирование. 1 Хранит только различия между последовательными данными, а не сами данные. 1 Этот метод полезен в сценариях, когда данные изменяются поэтапно со временем, например, в файлах с контролем версий или системах резервного копирования. 1