Для чего нужно сжимать файлы
Доброго времени суток.
Сегодня я хочу коснуться темы сжатия данных без потерь. Несмотря на то, что на хабре уже были статьи, посвященные некоторым алгоритмам, мне захотелось рассказать об этом чуть более подробно.
Я постараюсь давать как математическое описание, так и описание в обычном виде, для того, чтобы каждый мог найти для себя что-то интересное.
В этой статье я коснусь фундаментальных моментов сжатия и основных типов алгоритмов.
Сжатие. Нужно ли оно в наше время?
Разумеется, да. Конечно, все мы понимаем, что сейчас нам доступны и носители информации большого объема, и высокоскоростные каналы передачи данных. Однако, одновременно с этим растут и объемы передаваемой информации. Если несколько лет назад мы смотрели 700-мегабайтные фильмы, умещающиеся на одну болванку, то сегодня фильмы в HD-качестве могут занимать десятки гигабайт.
Конечно, пользы от сжатия всего и вся не так много. Но все же существуют ситуации, в которых сжатие крайне полезно, если не необходимо.
- Пересылка документов по электронной почте (особенно больших объемов документов с использованием мобильных устройств)
- При публикации документов на сайтах, потребность в экономии трафика
- Экономия дискового пространства в тех случаях, когда замена или добавление средств хранения затруднительно. Например, подобное бывает в тех случаях, когда выбить бюджет под капитальные расходы непросто, а дискового пространства не хватает
Конечно, можно придумать еще множество различных ситуаций, в которых сжатие окажется полезным, но нам достаточно и этих нескольких примеров.
Все методы сжатия можно разделить на две большие группы: сжатие с потерями и сжатие без потерь. Сжатие без потерь применяется в тех случаях, когда информацию нужно восстановить с точностью до бита. Такой подход является единственно возможным при сжатии, например, текстовых данных.
В некоторых случаях, однако, не требуется точного восстановления информации и допускается использовать алгоритмы, реализующие сжатие с потерями, которое, в отличие от сжатия без потерь, обычно проще реализуется и обеспечивает более высокую степень архивации.
Сжатие с потерями |
Лучшие степени сжатия, при сохранении «достаточно хорошего» качества данных. Применяются в основном для сжатия аналоговых данных — звука, изображений. В таких случаях распакованный файл может очень сильно отличаться от оригинала на уровне сравнения «бит в бит», но практически неотличим для человеческого уха или глаза в большинстве практических применений. |
Сжатие без потерь |
Данные восстанавливаются с точностью до бита, что не приводит к каким-либо потерям информации. Однако, сжатие без потерь показывает обычно худшие степени сжатия. |
Итак, перейдем к рассмотрению алгоритмов сжатия без потерь.
Универсальные методы сжатия без потерь
В общем случае можно выделить три базовых варианта, на которых строятся алгоритмы сжатия.
Первая группа методов – преобразование потока. Это предполагает описание новых поступающих несжатых данных через уже обработанные. При этом не вычисляется никаких вероятностей, кодирование символов осуществляется только на основе тех данных, которые уже были обработаны, как например в LZ – методах (названных по имени Абрахама Лемпеля и Якоба Зива). В этом случае, второе и дальнейшие вхождения некой подстроки, уже известной кодировщику, заменяются ссылками на ее первое вхождение.
Вторая группа методов – это статистические методы сжатия. В свою очередь, эти методы делятся на адаптивные (или поточные), и блочные.
В первом (адаптивном) варианте, вычисление вероятностей для новых данных происходит по данным, уже обработанным при кодировании. К этим методам относятся адаптивные варианты алгоритмов Хаффмана и Шеннона-Фано.
Во втором (блочном) случае, статистика каждого блока данных высчитывается отдельно, и добавляется к самому сжатому блоку. Сюда можно отнести статические варианты методов Хаффмана, Шеннона-Фано, и арифметического кодирования.
Общие принципы, на которых основано сжатие данных
Все методы сжатия данных основаны на простом логическом принципе. Если представить, что наиболее часто встречающиеся элементы закодированы более короткими кодами, а реже встречающиеся – более длинными, то для хранения всех данных потребуется меньше места, чем если бы все элементы представлялись кодами одинаковой длины.
Точная взаимосвязь между частотами появления элементов, и оптимальными длинами кодов описана в так называемой теореме Шеннона о источнике шифрования(Shannon's source coding theorem), которая определяет предел максимального сжатия без потерь и энтропию Шеннона.
Немного математики
Если вероятность появления элемента si равна p(si), то наиболее выгодно будет представить этот элемент — log2p(si) битами. Если при кодировании удается добиться того, что длина всех элементов будет приведена к log2p(si) битам, то и длина всей кодируемой последовательности будет минимальной для всех возможных методов кодирования. При этом, если распределение вероятностей всех элементов F =
i)> неизменно, и вероятности элементов взаимно независимы, то средняя длина кодов может быть рассчитана как
Это значение называют энтропией распределения вероятностей F, или энтропией источника в заданный момент времени.
Однако обычно вероятность появления элемента не может быть независимой, напротив, она находится в зависимости от каких-то факторов. В этом случае, для каждого нового кодируемого элемента si распределение вероятностей F примет некоторое значение Fk, то есть для каждого элемента F= Fk и H= Hk.
Иными словами, можно сказать, что источник находится в состоянии k, которому соответствует некий набор вероятностей pk(si) для всех элементов si.
Поэтому, учитывая эту поправку, можно выразить среднюю длину кодов как
Где Pk — вероятность нахождения источника в состоянии k.
Итак, на данном этапе мы знаем, что сжатие основано на замене часто встречающихся элементов короткими кодами, и наоборот, а так же знаем, как определить среднюю длину кодов. Но что же такое код, кодирование, и как оно происходит?
Кодирование без памяти
Коды без памяти являются простейшими кодами, на основе которых может быть осуществлено сжатие данных. В коде без памяти каждый символ в кодируемом векторе данных заменяется кодовым словом из префиксного множества двоичных последовательностей или слов.
На мой взгляд, не самое понятное определение. Рассмотрим эту тему чуть более подробно.
Пусть задан некоторый алфавит , состоящий из некоторого (конечного) числа букв. Назовем каждую конечную последовательность символов из этого алфавита (A=a1, a2,… ,an) словом, а число n — длиной этого слова.
Пусть задан также другой алфавит. Аналогично, обозначим слово в этом алфавите как B.
Введем еще два обозначения для множества всех непустых слов в алфавите. Пусть — количество непустых слов в первом алфавите, а — во втором.
Пусть также задано отображение F, которое ставит в соответствие каждому слову A из первого алфавита некоторое слово B=F(A) из второго. Тогда слово B будет называться кодом слова A, а переход от исходного слова к его коду будет называться кодированием.
Поскольку слово может состоять и из одной буквы, то мы можем выявить соответствие букв первого алфавита и соответствующих им слов из второго:
a1 B1
a2 B2
…
an Bn
Это соответствие называют схемой, и обозначают ∑.
В этом случае слова B1, B2,…, Bn называют элементарными кодами, а вид кодирования с их помощью — алфавитным кодированием. Конечно, большинство из нас сталкивались с таким видом кодирования, пусть даже и не зная всего того, что я описал выше.
Итак, мы определились с понятиями алфавит, слово, код, и кодирование. Теперь введем понятие префикс.
Пусть слово B имеет вид B=B'B''. Тогда B' называют началом, или префиксом слова B, а B'' — его концом. Это довольно простое определение, но нужно отметить, что для любого слова B, и некое пустое слово ʌ («пробел»), и само слово B, могут считаться и началами и концами.
Итак, мы подошли вплотную к пониманию определения кодов без памяти. Последнее определение, которое нам осталось понять — это префиксное множество. Схема ∑ обладает свойством префикса, если для любых 1≤i, j≤r, i≠j, слово Bi не является префиксом слова Bj.
Проще говоря, префиксное множество – это такое конечное множество, в котором ни один элемент не является префиксом (или началом) любого другого элемента. Простым примером такого множества является, например, обычный алфавит.
Одним из канонических алгоритмов, которые иллюстрируют данный метод, является алгоритм Хаффмана.
Алгоритм Хаффмана
Алгоритм Хаффмана использует частоту появления одинаковых байт во входном блоке данных, и ставит в соответствие часто встречающимся блокам цепочки бит меньшей длины, и наоборот. Этот код является минимально – избыточным кодом. Рассмотрим случай, когда, не зависимо от входного потока, алфавит выходного потока состоит из всего 2 символов – нуля и единицы.
Для лучшей иллюстрации, рассмотрим небольшой пример.
Пусть у нас есть алфавит, состоящий из всего четырех символов — < a1, a2, a3, a4>. Предположим также, что вероятности появления этих символов равны соответственно p1=0.5; p2=0.24; p3=0.15; p4=0.11 (сумма всех вероятностей, очевидно, равна единице).
Итак, построим схему для данного алфавита.
- Объединяем два символа с наименьшими вероятностями (0.11 и 0.15) в псевдосимвол p'.
- Удаляем объединенные символы, и вставляем получившийся псевдосимвол в алфавит.
- Объединяем два символа с наименьшей вероятностью (0.24 и 0.26) в псевдосимвол p''.
- Удаляем объединенные символы, и вставляем получившийся псевдосимвол в алфавит.
- Наконец, объединяем оставшиеся два символа, и получаем вершину дерева.
Если сделать иллюстрацию этого процесса, получится примерно следующее:
Как вы видите, при каждом объединении мы присваиваем объединяемым символам коды 0 и 1.
Таким образом, когда дерево построено, мы можем легко получить код для каждого символа. В нашем случае коды будут выглядить так:
Поскольку ни один из данных кодов не является префиксом какого-нибудь другого (то есть, мы получили пресловутое префиксное множество), мы можем однозначно определить каждый код в выходном потоке.
Итак, мы добились того, что самый частый символ кодируется самым коротким кодом, и наоборот.
Если предположить, что изначально для хранения каждого символа использовался один байт, то можно посчитать, насколько нам удалось уменьшить данные.
Пусть на входу у нас была строка из 1000 символов, в которой символ a1 встречался 500 раз, a2 — 240, a3 — 150, и a4 — 110 раз.
Изначально данная строка занимала 8000 бит. После кодирования мы получим строку длинной в ∑pili = 500 * 1 + 240 * 2 + 150 * 3 + 110 * 3 = 1760 бит. Итак, нам удалось сжать данные в 4,54 раза, потратив в среднем 1,76 бита на кодирование каждого символа потока.
Напомню, что согласно Шеннону, средняя длина кодов составляет . Подставив в это уравнение наши значения вероятностей, мы получим среднюю длину кодов равную 1.75496602732291, что весьма и весьма близко к полученному нами результату.
Тем не менее, следует учитывать, что помимо самих данных нам необходимо хранить таблицу кодировки, что слегка увеличит итоговый размер закодированных данных. Очевидно, что в разных случаях могут с использоваться разные вариации алгоритма – к примеру, иногда эффективнее использовать заранее заданную таблицу вероятностей, а иногда – необходимо составить ее динамически, путем прохода по сжимаемым данным.
Заключение
Итак, в этой статье я постарался рассказать об общих принципах, по которым происходит сжатие без потерь, а также рассмотрел один из канонических алгоритмов — кодирование по Хаффману.
Если статья придется по вкусу хабросообществу, то я с удовольствием напишу продолжение, так как есть еще множество интересных вещей, касающихся сжатия без потерь; это как классические алгоритмы, так и предварительные преобразования данных (например, преобразование Барроуза-Уилира), ну и, конечно, специфические алгоритмы для сжатия звука, видео и изображений (самая, на мой взгляд, интересная тема).
Работая за компьютером, нам постоянно приходится иметь дело с файловыми архивами, – это файл, как правило с расширением .rar, .zip, .7z или др., включающий в себе один или несколько других файлов, и дополнительно содержащий метаданные.
Работая за компьютером, нам постоянно приходится иметь дело с файловыми архивами, – это файл, как правило с расширением .rar, .zip, .7z или др., включающий в себе один или несколько других файлов, и дополнительно содержащий метаданные.
Пожалуй, главным преимуществом архивации (это процесс ещё носит и такие названия как: компрессия, упаковка или сжатие данных, сжимающее кодирование) является возможность упаковки сразу нескольких объектов (файлов, папок) в один контейнер – архив.
Архивы можно использовать, например, для передачи данных по электронной почте, что очень удобно, так как к электронному письму во вложении можно прикрепить набор фотографий, документов и других объектов, используя всего один файл. Архивы также используются и для хранения информации, ну и конечно для сжатия данных, хотя для цифровых фотографий или видеофайлов процент сжатия не так велик, а вот, к примеру, для документов Microsoft Word или файлов Adobe Photoshop компрессия куда более существенна (несколько десятков МБ могут быть сжаты всего до нескольких мегабайт). Если тех или иных файлов достаточно много, то для экономии места на жёстком диске вполне было бы уместно добавить их в архив, если, конечно, они вам не понадобятся в самое ближайшее время, да и в любом случае, при необходимости, у вас не составит особого труда извлечь файлы из архива, используя для этого одну из популярных программ-архиваторов, например, WinRAR или WinZip. Обратите внимание, что, например, ВинРар является условно-бесплатным программным продуктом, т.е. бесплатно скачать и использовать WinRAR вы можете всего 40 дней с момента установки на компьютер, после истечения этого срока архиватор необходимо удалить или купить лицензию.
Как альтернативный вариант, вы можете использовать один из бесплатных архиваторов для Windows (32 и 64-бит), такой как 7-Zip.
В случае же, если вам потребуется скрыть файлы на своём компьютере, то и тут архивация файлов, но уже с установкой пароля на архив, придётся как нельзя кстати. Подавляющее большинство программ-архиваторов, включая вышеназванные, обладают такой возможностью. К выбору пароля в таком случае лучше подойти как можно более серьёзно, – он не должен быть слишком простым, но в тоже время его ни в коем случае нельзя забывать, т.к. никаких дополнительных средств восстановления в программах, как правило, не предусмотрено.
Сжатие файлов позволяет быстрее передавать, получать и хранить большие файлы. Оно используется повсеместно и наверняка хорошая вам знакомо: самые популярные расширения сжатых файлов — ZIP, JPEG и MP3. В этой статье кратко рассмотрим основные виды сжатия файлов и принципы их работы.
От чего зависит сжатие файла?
От чего зависит сжатие файла? Это одно из самых простых действий, которое может сделать пользователь, для того чтобы уменьшить размер файла, что такое сжатие изображения и как настроить, мы уже знаем. Сжатие используется для:
- экономии пространства на носителях;
- при отправке почты;
- при использовании файлов, где есть лимитирование объемов информации.
В целом, сжатие данных это алгоритм, который позволяет избавиться от избытка исходных данных, которые содержаться в исходном файле. Есть такое понятие, как сжатый атрибут. Это один из методов сжатия файла. Такое сжатие помогает сохранить место в хранилище.
Для осуществления данного способа есть несколько способов. В персональных компьютерах есть автоматическая опция для показа сжатых файлов. При его использовании данные исходного файла не утрачиваются, и он воспроизводится как обычный файл.
Распаковка файла осуществляется за счет возможностей Windows. Но при закрытии файл сжимается снова. Это значительная экономия памяти. Лучше сжимать файлы, которые практически не используются.
Размер памяти современных ПК позволяет хранить большой объем информации, поэтому нет необходимости в компрессии, об этом подробнее можно на курсах SEO с нуля можно узнать.
Файлы, которыми нужно пользоваться часто лучше не сжимать, т.к. распаковка потребует дополнительной вычислительной мощности. Использовать сжатие можно с помощью проводника и командной строки.
От чего зависит степень сжатия файлов?
От чего зависит степень сжатия файлов? Зависит данный показатель от множества факторов. Например, программы, которая используется для уменьшения, метод, тип исходника. Самая большая степень сжатия у фотографий, текстовых файлов. Самая меньшая степень сжатия – у загрузочных модулей и программ. Архивы практически не поддаются сжатию.
Степень сжатия – это основной параметр архивации. Есть специальная формула, которая характеризует степень сжатия. Есть специальные программы, которые помогают создавать архивы. Такие программы позволяют избавиться от лишней информации исходника:
- упрощение кодов;
- исключение постоянных битов;
- исключение повторяющихся символов.
Сжать можно сразу несколько файлов одновременно. Архив – это файл, который может содержать большое количество файлов. Вся информация, которая касается файлов тоже храниться в архиве. Для формирования архивов можно обратиться за помощью к специалистам IT и продвижения SEO, они всегда смогут помочь.
Для чего используется сжатие файлов?
Для чего используется сжатие файлов? К архивации прибегают в нескольких случаях. Например, для сохранения свободного места в хранилище устройства.
Меньший объем файлов позволяет не только их проще хранить, но и без труда переносить с устройства на устройство. При ведении контекстной рекламы Яндекс тоже можно использовать сжатые файлы, например, изображения.
Время копирования заархивированных файлов кратно меньше. К тому же, такие файлы больше защищены, как от взлома, так и от компьютерных вирусов. Коэффициент сжатия можно вычислить по формуле.
Где объем сжатого файла делится на объем исходника, затем умножается на 100%. В итоге получается степень сжатия. Заархивированные файлы можно как упаковать, так и распаковать. Если файлы даже в архиве очень большие, то хранить их можно на нескольких дисках, которые называют томами.
Что даёт сжатие файлов?
Что дает сжатие файлов? Сейчас люди обмениваются большим количеством информации. Информация обновляется постоянно. Старая информация заменяет новую, большинство данных приходится сохранять. Для того чтобы она не занимала много места на устройствах хранения лучше запаковывать файлы в архив. Есть специальные облачные хостинги что это такое, мы уже знаем.
При сжатии нужно руководствоваться тем, что файл сохранит свои исходные показатели по качеству, информативности, цветопередаче и т.д. Сжатие используется, например, при загрузке файлов в социальных сетях, где есть лимит по тяжести загруженных файлов.
Сжатые файлы используются в деловых переписках, особенно если у получателя на корпоративном сервере есть лимит по объему полученной информации в одном письме. Архивирование используется для сохранения памяти на устройствах.
я никогда его не делаю
жатие диска для экономии места, штука конечно полезная, но не для системного раздела, где хранится установленная Windows. При сжатии системного раздела происходит изменение структуры главного файла загрузки bootmgr. В результате загрузка Windows на компьютере с становится невозможной.
Если хочешь создать новый раздел. Сжатие позволяет увеличить доступное дисковое пространство. Сжатие осуществляется "на лету", т. е. при копировании файлов на сжатый диск они будут сжиматься автоматически и прозрачно (т. е. не будет запущена программа архиватор). А когда вы копируете файлы со сжатого диска на обычный, то они также прозрачно будут распакованы и записаны на несжатый диск. Вроде бы удобно, но вы должны помнить следующее.
Производительность при работе со сжатым диском снижается, поскольку системе нужно "на лету" производить сжатие и распаковку файлов.
Степень сжатия, т. е. эффективность, зависит от того, какие данные вы храните на диске. Если вы храните на диске данные в сжатых форматах (архивы, JPEG-фотографии, видео в формате МР4, музыку в формате МРЗ), то эффективность сжатия будет очень низкой, и дополнительное дисковое пространство получить не удастся, а вместо этого вы получите только низкую производительность. А вот если вы планируете хранить на сжатом диске файлы, которые хорошо сжимаются обычными архиваторами, например, документы, текстовые файлы, BMP-изображения, тогда в использовании сжатия есть смысл.
Помните, что при распаковке данных, т. е. когда вам захочется отключить сжатие, для хранения данных может понадобиться больше места. Например, у вас есть раздел объемом 1 Гбайт, но поскольку он сжатый, то реально на нем содержится 1.3 Гбайт (примерно) информации. Это вы должны учитывать при копировании информации на несжатый раздел или при отключении сжатия раздела.
Чтобы производительность системы не снижалась существенно, сжатие "налету", которое предлагает Windows, не очень эффективно. Если вы хотите достичь максимальной эффективности сжатия, лучше использовать архиваторы вроде WinRAR или 7Zip. Да, использование архиваторов менее удобно, но позволяет лучше сжать ваши файлы.
Сжатие доступно только для NTFS-раздела. Если вы хотите сжать не NTFS-раздел, вам нужно сначала преобразовать его в NTFS, а потом уже сжимать.
Настоятельно не рекомендуется сжимать системный диск (диск С: )! При сжатии диска С: будут сжаты не все файлы, а именно все системные и неперемещаемые файлы. По сути, будут сжиматься только пользовательские файлы.
Для сжатия раздела щелкните на диске правой кнопкой мыши и выберите команду Сжать том. Система выполнит опрос тома для определения доступного места для сжатия (нужно подождать примерно секунд 20). Далее вы увидите окошко, в котором программа сообщит, сколько места доступно для сжатия и сколько места будет доступно после сжатия. В моем случае для сжатия доступно примерно 60 Гбайт, а после сжатия будет доступно 62 Гбайт. Как видите, эффективность сжатия довольно низкая - на 60 Гбайт получить прирост всего лишь в 2 Гбайт.
Будет архивация\разархивирование на лету - экономия маленькая, но нагрузка на комп увеличится сильно.
За счет чего происходит сжатие файлов?
За счет чего происходит сжатие файлов? Посмотрим, какие программы помогают уменьшать объем исходников. Есть не менее десятка специализированных программ. У каждой есть свой набор специальных функций. Производители подобных программ есть как за рубежом, так и в России.
Чаще всего упаковка и распаковка фалов проводится одной программой, но бывает и так, что для каждой операции своя. Есть файлы, которые обладают свойством самораспаковывания. Суть в том, что исполняемый модуль способен к саморазархивации.
Чаще всего при распаковке файлов программы сохраняют его на жесткий диск. Но есть и программы, которые создают упакованный исполняемый модуль. При этом в программном файле сохраняется имя и расширение, он загружается на жесткий диск, распаковывается и после этого начинает работать. После работы можно вернуть его обратно в архив.
Программы архиваторы помогают архивировать файлы, просматривать их, создавать архивы из большого количества томов. Архивные файлы можно протестировать, они позволяют вводить комментарии. В архиве можно хранить несколько версий исходника.
Где используется сжатие без потерь
ZIP-файлы — популярный пример сжатия без потерь. Хранить информацию в виде ZIP-файлов более эффективно, при этом когда вы распаковываете архив, там присутствует вся оригинальная информация. Это актуально для исполняемых файлов, так как после сжатия с потерями распакованная версия будет повреждена и непригодна для использования.
Другие распространённые форматы без потерь — PNG для изображений и FLAC для аудио. Форматы видео без потерь встречаются редко, потому что они занимают много места.
Заключение
Мы рассмотрели как сжатие файлов с потерями, так и без потерь, чтобы увидеть, как они работают. Теперь вы знаете, как можно уменьшить размер файла и как выбрать лучший способ для этого.
Алгоритмы, которые определяют, какие данные выбрасываются в методах с потерями и как лучше хранить избыточные данные при сжатии без потерь, намного сложнее, чем описано здесь. На эту тему можно почитать больше информации здесь, если вам интересно.
В данной статье мы узнаем, что такое сжатие файлов, для чего оно используется и как позволяет оптимизировать деятельность. Посмотрим, какие факторы влияют на сжатие файлов и какую формулу можно использовать для определения его степени. Рассмотрим, какие можно применять программы для создания архивов.
Что такое сжатие?
Сжатие файла — это уменьшение его размера при сохранении исходных данных. В этом случае файл занимает меньше места на устройстве, что также облегчает его хранение и передачу через интернет или другим способом. Важно отметить, что сжатие не безгранично и обычно делится на два основных типа: с потерями и без потерь. Рассмотрим каждый из них по отдельности.
Сжатие с потерями vs сжатие без потерь
Теперь, когда мы рассмотрели обе формы сжатия файлов, может возникнуть вопрос, когда и какую следует использовать. Здесь всё зависит от того, для чего вы используете файлы.
Скажем, вы только что откопали свою старую коллекцию компакт-дисков и хотите оцифровать её. Когда вы копируете свои компакт-диски, имеет смысл использовать формат FLAC, формат без потерь. Это позволяет получить мастер-копию на компьютере, которая обладает тем же качеством звука, что и оригинальный компакт-диск.
Позже вы, возможно, захотите загрузить музыку на телефон или старый MP3-плеер. Здесь не так важно, чтобы музыка была в идеальном качестве, поэтому вы можете конвертировать файлы FLAC в MP3. Это даст вам аудиофайл, который по-прежнему достаточно хорош для прослушивания, но не занимает много места на мобильном устройстве. Качество MP3, преобразованного из FLAC, будет таким же, как если бы вы создали сжатый MP3 с оригинального CD.
Тип данных, представленных в файле, также может определять, какой вид сжатия подходит больше. В PNG используется сжатие без потерь, поэтому его хорошо использовать для изображений, в которых много однотонного пространства. Например, для скриншотов. Но PNG занимает гораздо больше места, когда картинка состоит из смеси множества цветов, как в случае с фотографиями. В этом случае с точки зрения размера файлов лучше использовать JPEG.
Сжатие без потерь
Сжатие без потерь позволяет уменьшить размер файла так, чтобы в дальнейшем можно было восстановить первоначальное качество. В отличие от сжатия с потерями, этот способ не удаляет никакую информацию. Рассмотрим простой пример. На картинке ниже стопка из 10 кирпичей: два синих, пять жёлтых и три красных.
Вместо того чтобы показывать все 10 блоков, мы можем удалить все кирпичи одного цвета, кроме одного. Используя цифры, чтобы показать, сколько кирпичей каждого цвета было, мы представляем те же данные используя гораздо меньше кирпичей — три вместо десяти.
Это простая иллюстрация того, как осуществить сжатие без потерь. Та же информация сохраняется более эффективным способом. Рассмотрим реальный файл: mmmmmuuuuuuuoooooooooooo. Его можно сжать до гораздо более короткой формы: m5u7o12. Это позволяет использовать 7 символов вместо 24 для представления одних и тех же данных.
Сжатие с потерями
Такой способ уменьшает размер файла, удаляя ненужные биты информации. Чаще всего встречается в форматах изображений, видео и аудио, где нет необходимости в идеальном представлении исходного медиа. MP3 и JPEG — два популярных примера. Но сжатие с потерями не совсем подходит для файлов, где важна вся информация. Например, в текстовом файле или электронной таблице оно приведёт к искажённому выводу.
MP3 содержит не всю аудиоинформацию из оригинальной записи. Этот формат исключает некоторые звуки, которые люди не слышат. Вы заметите, что они пропали, только на профессиональном оборудовании с очень высоким качеством звука, поэтому для обычного использования удаление этой информации позволит уменьшить размер файла практически без недостатков.
Аналогично файлы JPEG удаляют некритичные части изображений. Например, в изображении с голубым небом сжатие JPEG может изменить все пиксели на один или два оттенка синего вместо десятков.
Чем сильнее вы сжимаете файл, тем заметнее становится снижение качества. Вы, вероятно, замечали такое, слушая некачественную музыку в формате MP3, загруженную на YouTube. Например, сравните музыкальный трек высокого качества с сильно сжатой версией той же песни.
Сжатие с потерями подходит, когда файл содержит больше информации, чем нужно для ваших целей. Например, у вас есть огромный файл с исходным (RAW) изображением. Целесообразно сохранить это качество для печати изображения на большом баннере, но загружать исходный файл в Facebook будет бессмысленно. Картинка содержит множество данных, не заметных при просмотре в социальных сетях. Сжатие картинки в высококачественный JPEG исключает некоторую информацию, но изображение выглядит почти как оригинал.
При сохранении в формате с потерями, вы зачастую можете установить уровень качества. Например, у многих графических редакторов есть ползунок для выбора качества JPEG от 0 до 100. Экономия на уровне 90 или 80 процентов приводит к небольшому уменьшению размера файла с незначительной визуальной разницей. Но сохранение в плохом качестве или повторное сохранение одного и того же файла в формате с потерями ухудшит его.
Посмотрите на этот пример.
Оригинальное изображение, загруженное с Pixabay в формате JPEG. 874 КБ:
Результат сохранения в формате JPEG с 50-процентным качеством. Выглядит не так уж плохо. Вы можете заметить артефакты по краям коробок только при увеличении. 310 КБ:
Исходное изображение, сохранённое в формате JPEG с 10-процентным качеством. Выглядит ужасно. 100 КБ:
Где используется сжатие с потерями
Как мы уже упоминали, сжатие с потерями отлично подходит для большинства медиафайлов. Это крайне важно для таких компаний как Spotify и Netflix, которые постоянно транслируют большие объёмы информации. Максимальное уменьшение размера файла при сохранении качества делает их работу более эффективной.
Проблемы во время сжатия файлов
Бесполезно конвертировать формат с потерями в формат без потерь. Это пустая трата пространства. Скажем, у вас есть MP3-файл весом в 3 МБ. Преобразование его в FLAC может привести к увеличению размера до 30 МБ. Но эти 30 МБ содержат только те звуки, которые имел уже сжатый MP3. Качество звука от этого не улучшится, но объём станет больше.
Также стоит иметь в виду, что преобразовывая один формат с потерями в аналогичный, вы получаете дальнейшее снижение качества. Каждый раз, когда вы применяете сжатие с потерями, вы теряете больше деталей. Это становится всё более и более заметно, пока файл по существу не будет разрушен. Помните также, что форматы с потерями удаляют некоторые данные и их невозможно восстановить.
Читайте также: