 |
Сортировка Защита и сокрытие информации. Атаки и взлом Сжатие информации и кодирование. СRC Графика и обработка изображений. Фракталы Поиск в строках, массивах,последовательностях
Разбор выражений.Компиляторы и интерпретаторы
Cтруктуры данных.Хранение информации
AI, ГА, Нейронные сети Вейвлеты Игры, и все с ними связанное Олимпиадные задачи РазноеСофт: просмотр PS и PDF файлов
Написать веб-мастеру
Почитать историю сайта
Сжатие информации: Общие алгоритмы.
Идея арифметического кодирования
Стандартный метод сжатия файлов. Хорош для любой информации. Быстрый и мощный. Двухпроходной. Лучше Хаффмана.
Метод LZW-сжатия данных
LZW-сжатие выделяется среди прочих, когда встречается с потоком данных, содержащим повторяющиеся строки любой структуры ( текст, сжатие видеоформ и копий экранов). Сжатие однопроходное и может быть осуществлено 'на лету'.
Использование алгоритма расширяющегося префикса для кодирования и схожих пpоцессов
Статья дает описание арифметического кодирования с применением 'splay trees' - расширяющихся деревьев. C примерами на Си.
Сжатие по алгоритму Хаффмана
Старый, добрый двухпроходной Хаффман. Классика кодирования. Исходник прилагается.
RLE (Групповое кодирование)Старейший двухпроходной алгоритм сжатия информации. Применяется только как дополнение к другим методам. Легок для освоения и реализации.
UUE кодированиеОсновные алгоритмы UUE-кодирования. Описание используемого при UUE CRC-алгоритма. Исходник прилагается.
Описание и улучшения Block-Sorting (BWT) алгоритма сжатия и его улучшенийpdf
Сей хитрый метод использует BWT - сортировку информации перед основным сжатием. Один из наиболее перспективных и мощных методов.
Кодирование методом Шеннона-Фано
Архив статей.
- Модели в компрессии. Различные алгоритмы сжатия
- Experiments on the Zero Frequency Problem
- Fast Text Compression Based on Quasi-Arithmetic Code
- Range encoding: an algorithm for removing redundancy
- Sub-Linear Decoding of Huffman Codes Almost in-place
- Flexible Parsing for Dynamic Dictionary Based Compression
- A Rapid Entropy-Coding Algorithm
- Using Neural Networks for Nonlinear Predictive Coding
- A Generalization and Improvement to PPM's 'Blending'
Общий обзор методов компрессии и моделей. Даны основные принципы работы многих известных алгоритмов.
The focus of this paper is the problem of transforming the set of counts accumulated for a particular context into a probability distribution. Довольно интересные общие рассуждения без конкретных алгоритмов.
Описан метод сжатия информации, лишь немного уступающий PPMC в сжатии, но сильно превосходящий по скорости.
Алгоритм для устранения избыточности сообщения. Больше интересно теоретически, нежели для практики.
Сублинейное декодирование Хаффмана, требующее в несколько раз меньше памяти, нежели обычные реализации.
Улучшение обычного 'жадного' парсинга, заглядывающее назад. Как результат - на 35% улучшение по сравнению с обычным dynamic dictionary compression в gzip и compress.
Алгоритм entropy coding, сравнимый по быстродействию и скорости с Q- и QM-coder. С исходниками на Си.
Использование нейронных сетей для адаптивного сжатия информации. С исходниками.
Улучшение одного из наиболее мощных методов адаптивной компрессии - PPM blending.
Вверх по странице, к оглавлению и навигации