Как найти коэффициент сжатия файла

E-mail: admin@kompmix.ru

Этот сайт использует cookie для хранения данных. Продолжая использовать сайт, Вы даете свое согласие на работу с этими файлами
ВНИМАНИЕ! При копировании материалов с сайта, активная обратная ссылка на kompmix.ru – обязательна.

kompmix.ru © 2023 Все права защищены.

Все алгоритмы сжатия оперируют входным потоком информации с целью получения более компактного выходного потока при помощи некоторого преобразования. Основными техническими характеристиками процессов сжатия и результатов их работы являются:

·степень сжатия — отношение объемов исходного и результирующего потоков;

·скорость сжатия — время, затрачиваемое на сжатие некоторого объема информации входного потока, до получения из него эквивалентного выходного потока;

·качество сжатия — величина, показывающая, на сколько сильно упакован выходной поток при применении к нему повторного сжатия по тому же или другому алгоритму.

Алгоритмы, которые устраняют избыточность записи данных, называются алгоритмами сжатия данных, или алгоритмами архивации. В настоящее время существует огромное множество программ для сжатия данных, основанных на нескольких основных способах.

Все алгоритмы сжатия данных делятся на:

) алгоритмы сжатия без потерь, при использовании которых данные на приемной восстанавливаются без малейших изменений;

)алгоритмы сжатия с потерями, которые удаляют из потока данных информацию, незначительно влияющую на суть данных, либо вообще невоспринимаемую человеком.

Существует два основных метода архивации без потерь:

алгоритм Хаффмана (англ. Huffman), ориентированный на сжатие последовательностей байт, не связанных между собой,

алгоритм Лемпеля-Зива (англ. Lempel, Ziv), ориентированный на сжатие любых видов текстов, то есть использующий факт неоднократного повторения “слов” — последовательностей байт.

Практически все популярные программы архивации без потерь (ARJ, RAR, ZIP и т.п.) используют объединение этих двух методов — алгоритм LZH.

Алгоритм основан на том факте, что некоторые символы из стандартного 256-символьного набора в произвольном тексте могут встречаться чаще среднего периода повтора, а другие, соответственно, — реже. Следовательно, если $+o записи распространенных символов использовать короткие последовательности бит, длиной меньше 8, а для записи редких символов — длинные, то суммарный объем файла уменьшится.

Алгоритм Лемпеля-Зива. Классический алгоритм Лемпеля-Зива -LZ77, названный так по году своего опубликования, предельно прост. Он формулируется следующим образом: если в прошедшем ранее выходном потоке уже встречалась подобная последовательность байт, причем запись о ее длине и смещении от текущей позиции короче чем сама эта последовательность, то в выходной файл записывается ссылка (смещение, длина), а не сама последовательность.

4.Показатель степени сжатия файлов

Сжатие информации в архивных файлах производится за счет устранения избыточности различными способами, например за счет упрощения кодов, исключения из них постоянных битов или представления повторяющихся символов или повторяющейся последовательности символов в виде коэффициента повторения и соответствующих символов. Алгоритмы подобного сжатия информации реализованы в специальных программах-архиваторах (наиболее известные из которых arj/arjfolder, pkzip/pkunzip/winzip, rar/winrar) применяются определенные Сжиматься могут как один, так и несколько файлов, которые в сжатом виде помещаются в так называемый архивный файл или архив.

Целью упаковки файлов обычно являются обеспечение более компактного размещения информации на диске, сокращение времени и соответственно стоимости передачи информации по каналам связи в компьютерных сетях. Поэтому основным показателем эффективности той или иной программы-архиватора является степень сжатия файлов.

Степень сжатия файлов характеризуется коэффициентом Кс, определяемым как отношение объема сжатого файла Vc к объему исходного файла Vо, выраженное в процентах (в некоторых источниках используется обратное соотношение):

Степень сжатия зависит от используемой программы, метода сжатия и типа исходного файла.

Наиболее хорошо сжимаются файлы графических образов, текстовые файлы и файлы данных, для которых коэффициент сжатия может достигать 5 — 40%, меньше сжимаются файлы исполняемых программ и загрузочных модулей Кс = 60 — 90%. Почти не сжимаются архивные файлы. Это нетрудно объяснить, если знать, что большинство программ-архиваторов используют для сжатия варианты алгоритма LZ77 (Лемпеля-Зива), суть которого заключается в особом кодировании повторяющихся последовательностей байт (читай — символов). Частота встречаемости таких повторов наиболее высока в текстах и точечной графике и практически сведена к нулю в архивах.

Кроме того, программы для архивации все же различаются реализациями алгоритмов сжатия, что соответственно влияет на степень сжатия.

В некоторые программы-архиваторы дополнительно включаются средства, направленные на уменьшение коэффициента сжатия Кс. Так в программе WinRAR реализован механизм непрерывного (solid) архивирования, при использовании которого может быть достигнута на 10 — 50% более высокая степень сжатия, чем дают обычные методы, особенно если упаковывается значительное количество небольших файлов однотипного содержания.

Характеристики архиваторов — обратно зависимые величины. То есть, чем больше скорость сжатия, тем меньше степень сжатия, и наоборот.

На компьютерном рынке предлагается множество архиваторов — у каждого свой набор поддерживаемых форматов, свои плюсы и минусы, свой круг почитателей, свято верящих в то, что используемый ими архиватор самый лучший. Не будем никого и ни в чем разубеждать — просто попытаемся беспристрастно оценить самые популярные архиваторы в плане функциональности и эффективности. К таковым отнесем WinZip, WinRAR, WinAce, 7-Zip — они лидируют по количеству скачиваний на софтовых серверах. Рассматривать остальные архиваторы вряд ли целесообразно, поскольку процент применяющих их пользователей (судя по числу скачиваний) невелик.

Пошаговая инструкция

В этом пошаговом руководстве я покажу Вам, как узнать степень сжатия файлов архива. Для этого щелкнем правой кнопкой мыши по заархивированному файлу и выбираем графу «Свойства».

В новом диалоговом окне переходим во вкладку «Архив» и в графе «Степень сжатия» Вы видите процент сжатия документа. Это все! Если информация помогла Вам – жмите Спасибо!

Приветствую!
В этой подробной пошаговой инструкции, с фотографиями, мы покажем вам, как узнать степень сжатия файлов в архиве.
Воспользовавшись этой инструкцией, вы с легкостью справитесь с данной задачей.

Узнаём степень сжатия архива

Для определения степени сжатия на компьютере должен быть установлен архиватор WinRar. Если он у вас не установлен, то вот в этой подобной пошаговой инструкции рассказывается о том, где его бесплатно скачать и как установить.

Вызовите контекстное меню, кликнув правой клавишей мышки на интересующем архиве, для которого требуется определить степень сжатия.

В нём выберите пункт Свойства.

В открывшемся окне перейдите во вкладку Архив. Там в строке Степень сжатия будет указан интересующий нас параметр.

Если у вас остались вопросы, вы можете задать их в комментариях.

В свою очередь, Вы тоже можете нам очень помочь.

Просто поделитесь статьей в социальных сетях с друзьями.

Поделившись результатами труда автора, вы окажете неоценимую помощь как ему самому, так и сайту в целом. Спасибо!

• Помогла понравилась статья? Поделись ею в соцсетях!
• Спасибо!

Привет.
Не секрет, что в экономике ныне дела обстоят не лучшим образом, цены растут, а доходы падают. И данный сайт также переживает нелёгкие времена 🙁
Если у тебя есть возможность и желание помочь развитию ресурса, то ты можешь перевести любую сумму (даже самую минимальную) через форму пожертвований, или на следующие реквизиты:

Номер банковской карты: 5331 5721 0220 5546
Кошелёк Яндекс Деньги: 410015361853797
Кошелёк WebMoney: P865066858877
PayPal: paypal@it-actual.ru
QIWI кошелёк: +79687316794
BitCoin: 1DZUZnSdcN6F4YKhf4BcArfQK8vQaRiA93

Оказавшие помощь:
Сергей И. — 500руб
— 468руб
— 294руб
Мария М. — 300руб
Валерий С. — 420руб
— 600руб
Полина В. — 240руб

From Wikipedia, the free encyclopedia

Data compression ratio, also known as compression power, is a measurement of the relative reduction in size of data representation produced by a data compression algorithm. It is typically expressed as the division of uncompressed size by compressed size.

Definition[edit]

Data compression ratio is defined as the ratio between the uncompressed size and compressed size:^{[1][2][3][4][5]}

Thus, a representation that compresses a file’s storage size from 10 MB to 2 MB has a compression ratio of 10/2 = 5, often notated as an explicit ratio, 5:1 (read “five” to “one”), or as an implicit ratio, 5/1. This formulation applies equally for compression, where the uncompressed size is that of the original; and for decompression, where the uncompressed size is that of the reproduction.

Sometimes the space saving is given instead, which is defined as the reduction in size relative to the uncompressed size:

Thus, a representation that compresses the storage size of a file from 10MB to 2MB yields a space saving of 1 – 2/10 = 0.8, often notated as a percentage, 80%.

For signals of indefinite size, such as streaming audio and video, the compression ratio is defined in terms of uncompressed and compressed data rates instead of data sizes:

and instead of space saving, one speaks of data-rate saving, which is defined as the data-rate reduction relative to the uncompressed data rate:

For example, uncompressed songs in CD format have a data rate of 16 bits/channel x 2 channels x 44.1 kHz ≅ 1.4 Mbit/s, whereas AAC files on an iPod are typically compressed to 128 kbit/s, yielding a compression ratio of 10.9, for a data-rate saving of 0.91, or 91%.

When the uncompressed data rate is known, the compression ratio can be inferred from the compressed data rate.

Lossless vs. Lossy[edit]

Lossless compression of digitized data such as video, digitized film, and audio preserves all the information, but it does not generally achieve compression ratio much better than 2:1 because of the intrinsic entropy of the data. Compression algorithms which provide higher ratios either incur very large overheads or work only for specific data sequences (e.g. compressing a file with mostly zeros). In contrast, lossy compression (e.g. JPEG for images, or MP3 and Opus for audio) can achieve much higher compression ratios at the cost of a decrease in quality, such as Bluetooth audio streaming, as visual or audio compression artifacts from loss of important information are introduced. A compression ratio of at least 50:1 is needed to get 1080i video into a 20 Mbit/s MPEG transport stream.^[1]

Uses[edit]

The data compression ratio can serve as a measure of the complexity of a data set or signal. In particular it is used to approximate the algorithmic complexity. It is also used to see how much of a file is able to be compressed without increasing its original size.

References[edit]

External links[edit]

• Nondegrading lossy compression