Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Экзамен

.docx
Скачиваний:
2
Добавлен:
27.01.2022
Размер:
17.72 Кб
Скачать

Вариант 6

1. Арифметическое кодирование RLE. (исх.данные: 000001111111101010111000000101010000001)

2. Алгоритмы сжатия данных без потерь.

Ответы#

1)

Scanner sc = new Scanner(System.in);

System.out.println("Введите исходные данные: ");

String input = sc.nextLine(); //Ввод данных с клавиатуры

String output = ""; //Переменная куда записываются результаты

int count = 1; //Для введения счета кол-ва символов

for (int i = 0; i < input.length(); i++) { //Цикл пробегается по всем входным символам

// сброс до 1 для каждого нового символа (считая текущий символ).

count = 1;

while (i < input.length() - 1 && input.charAt(i) == input.charAt(i + 1)) { //Проверка на схожесть, если сиволы схожи то переходит к следующему символу и сверяет

count++;

i++;

}

output = output + input.charAt(i) + count; //Добавляется количество символов после подсчета

}

System.out.println("Исходные данные: " + input);//Исходные данные

System.out.println("Результат Арифметического кодирование RLE: " + output); //Результаты после сжатия

2)

Алгоритмы сжатия данных без потерь.

Алгоритмы сжатия без потерь подразумевает сжатие без потери информации, что можно исходные данные можно восстановить точно как в исходных данных. Обычно этот алгоритм используют для записи баз данных, электронных таблиц, текстовых файлов и некоторые виды информации об изображениях и видео. Сжатие текста является важной областью сжатия без потерь. Очень важно, чтобы реконструкция была идентична тексту-оригиналу, так как очень небольшие различия могут привести к высказываниям с очень разными значениями. Рассмотрим предложения «Не посылайте деньги» и «Отправляйте деньги сейчас». Аналогичный аргумент справедлив для компьютерных файлов и для определенных типов данных, таких как банковские записи. Кроме того, если данные любого вида должны быть обработаны или «улучшены» позже для получения дополнительной информации, важно сохранить целостность. Например, предположим, что мы сжали рентгенологическое изображение с потерями, и разница между реконструкцией Y и исходной X была визуально неразличима. Если это изображение будет позже улучшено, ранее не обнаруживаемые различия могут вызвать появление аномалий, которые потенциально могут ввести в заблуждение радиолога. Поскольку ценой такого несчастного случая может быть человеческая жизнь, имеет смысл быть очень осторожным при использовании схемы сжатия, которая создает реконструкцию, отличную от оригинала. По сути, алгоритмы сжатия без потерь необходимы в тех случаях, когда требуется сжатие, когда мы хотим, чтобы реконструкция была идентична оригиналу. К таким алгоритмам можно поднести: Хаффман, Шеннон-Фано, LZ77, LZ78. Как и Rle который на верху.