Lempel Ziv Welch

Explicación del algoritmo Lempel Ziv Welch

1. Inicia el diccionario cargándolo con subcadenas estándar.
2. Establece un patrón wK donde w es la secuencia más larga de entrada que hay en el diccionario, y K representa el carácter siguiente a w en la entrada.
3. Codifica w como salida y añade wK al diccionario.
4. Restablece w a K y pasa al siguiente carácter.

Ejemplo detallado del algoritmo Lempel Ziv Welch

def comprimir(descomprimido): # Construye el diccionario. tamaño_dict = 256 diccionario = {chr(i): i for i in range(tamaño_dict)} w = "" resultado = [] para c en descomprimido: wc = w + c si wc en diccionario: w = wc si no: resultado.append(diccionario[w]) # Añade wc al diccionario.

[wc] = tamaño_diccionario tamaño_diccionario += 1 w = c # Imprime el código de w. si w: resultado.append(diccionario[w]) devuelve

El papel de Lempel Ziv Welch en la compresión de datos

El papel de Lempel Ziv Welch (LZW) en la compresión de datos es inmensamente significativo. Es un algoritmo universal de compresión de datos sin pérdidas que destaca en diversos casos. Puedes encontrar LZW en formatos como GIF para la compresión de imágenes. LZW funciona construyendo un diccionario de cadenas, sustituyendo las repeticiones de cadenas por un código correspondiente. Esto lo hace muy ventajoso para archivos en los que ciertas frases se repiten a menudo.

Comprender el método de compresión Lempel Ziv Welch

1. El diccionario se inicializa con caracteres individuales.
2. Se lee una secuencia de caracteres de entrada (P) y se le añade el siguiente carácter (C).
3. Si la combinación (P+C) existe en el diccionario, la combinación se convierte en la nueva P y el algoritmo continúa desde el paso 2.
4. Si la combinación (P+C) no existe en el diccionario, se añade. El código de P se añade a la salida, y C se convierte en la nueva P.
5. El proceso se repite desde el paso 2 hasta que no haya más entradas.

Importancia y ventajas de la compresión de datos Lempel Ziv Welch

• Amplia aplicación: Gracias a su naturaleza, LZW se utiliza en diversas aplicaciones, como el comando "comprimir" de Unix, imágenes GIF, e incluso en la compresión de datos por hardware, como las unidades de disco.
• Velocidad: LZW es más rápido que muchos otros tipos de compresión, lo que lo convierte en la opción preferida, especialmente cuando la velocidad es un factor crítico.
• No requiere conocimientos previos: A diferencia de algunos algoritmos de compresión, LZW no necesita un conocimiento a priori de la distribución de los datos y puede comprimir todos los tipos de datos hasta cierto punto.
• Compresión sin pérdidas: LZW es un algoritmo sin pérdidas. Es decir, los datos originales pueden reconstruirse perfectamente a partir de los datos comprimidos. Este atributo es esencial cuando se necesitan réplicas exactas de los datos.

Descifrando la codificación Lempel Ziv Welch

Pasos implicados en el mecanismo de codificación Lempel Ziv Welch

1. Inicialización del diccionario con subcadenas elementales.
2. Adición gradual del diccionario con nuevos patrones encontrados mientras se recorren los datos.
3. Sustitución de las subcadenas recurrentes por los códigos correspondientes del diccionario.

El algoritmo LZW comienza inicializando el diccionario con cadenas básicas de caracteres individuales. Así, si tus datos son texto en inglés, el diccionario empieza con 256 entradas, una por cada carácter ASCII de 8 bits. A cada carácter se le asigna un código único. A partir de ahí, el algoritmo empieza a procesar los datos, ampliando continuamente el diccionario con una nueva entrada por cada nueva cadena encontrada. Una "cadena nueva" se refiere aquí a una cadena que no se encuentra en el diccionario, sino que se forma añadiendo un carácter a una cadena existente en el diccionario. Lleva un registro de las secuencias de caracteres entrantes y les asigna códigos incrementales. Cuando encuentra una cadena que se repite, simplemente emite el código de esa cadena. La belleza de LZW reside en cómo reconoce patrones y construye un diccionario, por lo que es ideal para datos en los que ciertos conjuntos de caracteres aparecen juntos con frecuencia. Un aspecto importante de LZW es la gestión del diccionario. El tamaño del diccionario depende del número de bits elegido para los códigos de salida. Un código de 8 bits produce un diccionario con 256 entradas, mientras que un código de 12 bits ofrece 4.096 entradas. Una vez que el diccionario está lleno, hay que realizar una de estas dos acciones: dejar de añadir cadenas y emitir sólo los códigos de las que están en el diccionario (diccionario estático), o hacer espacio para nuevos códigos eliminando los antiguos (diccionario dinámico). La elección de la estrategia tiene un impacto directo en la eficacia del algoritmo, por lo que debe seleccionarse con criterio.

La codificación Lempel Ziv Welch en la práctica

Supongamos que tienes una cadena "GOOGOLGOOGLE".

primer lugar, inicializa un diccionario con caracteres individuales como subcadenas.

def comprimir(descomprimido): tamaño_dict = 256 diccionario = dict((chr(i), chr(i)) for i in range(tamaño_dict)) w = "" 
    result = [] for c in descomprimido: wc = w + c if wc in diccionario: w = wc else: result.append(diccionario[w]) diccionario[wc] = tamaño_dict tamaño_dict += 1 w = c if w: result.append(diccionario[w]) return result

Codificación Huffman frente a Lempel Ziv Welch en la representación de datos

Principales diferencias entre la codificación Huffman y Lempel-Ziv-Welch

• Metodología: La Codificación Huffman es un método de compresión estadística que trata caracteres individuales en los datos. En cambio, LZW es un método basado en diccionarios que opera sobre cadenas o secuencias de datos.
• Tipo de compresión: La Codificación Huffman es una codificación de entropía utilizada para la compresión de datos sin pérdidas, y LZW también es sin pérdidas pero con la ventaja añadida de que no requiere un conocimiento previo de las estadísticas de la fuente.
• Complejidad: El enfoque de LZW con cadenas en lugar de caracteres, como en la Codificación Huffman, suele dar lugar a mejores ratios de compresión, pero a costa de una mayor complejidad computacional.
• Utilización: El código Huffman se utiliza mucho en la compresión de imágenes JPEG, mientras que LZW brilla en los formatos de imagen GIF y TIFF y en la compresión de archivos Unix.

Cuándo elegir Lempel Ziv Welch en lugar de la codificación Huffman

• Secuencias repetidas: LZW brilla cuando los datos contienen secuencias repetitivas más largas. Si se trata de datos en los que algunos conjuntos de caracteres aparecen juntos con frecuencia, LZW puede ofrecer una mejor compresión.
• Sin conocimiento previo de la distribución de datos: A diferencia de la Codificación Huffman, LZW no necesita conocimientos previos sobre la distribución estadística de los datos. Esto hace que LZW sea más flexible para diversos tipos y fuentes de datos.
• Tiempo de procesamiento: En algunos casos, LZW puede funcionar más rápido que la codificación Huffman, especialmente con secuencias repetidas, lo que lo hace adecuado para las necesidades de compresión de datos en tiempo real.
• Secuencias de datos largas: LZW hace un trabajo encomiable cuando se trata de largas cadenas de datos. Huffman, dado que opera a nivel de caracteres, puede no proporcionar una compresión eficiente con grandes flujos de datos.

Cómo Lempel Ziv Welch da forma a la Informática Moderna

El impacto de Lempel Ziv Welch en las normas de codificación actuales

def comprimir(descomprimido): tamaño_dict = 256 diccionario = dic((chr(i), i) para i en rango(tamaño_dict)) w = "" resultado = [] para c en descomprimido: wc = w + c si wc en diccionario: w = wc si no: resultado.append(diccionario[w]) diccionario[wc] = tamaño_diccionario tamaño_dic += 1 w = c si w: resultado.append(diccionario[w]) devolver resultado

Implicaciones futuras de la aplicación de Lempel Ziv Welch en la representación de datos