如何实现目标： 引入新的 Bicriteria LZ77-Parsing 问题，它以一种原则性的方式形式化了数据压缩器传统上通过启发式方法处理问题 通过证明和部署加权图的一些特定结构属性，在 O(n log...压缩思想 随着海量数据集的出现以及随之而来的高性能分布式存储系统的设计,不少大厂纷纷行动，企图制作出一款可以实现有效压缩比和非常高效的解压缩速度的压缩器，例如 Google的BigTable ,Facebook...解决无损压缩器的有效压缩比与实现非常高效的解压缩速度之间的问题，打破性能瓶颈的方法有很多种，但从很多无损压缩器相关的论文中，都有一种思想：“compress once，decompress many times...压缩算法也是如此，要么牺牲有效压缩比，要么牺牲解压缩速度，或者尝试用强大的技巧来平衡两者，一直以来研究这个无损压缩器的人归根到底都是在研究这个问题。...证明并使用了加权DAG的一些结构特性 之后证明了上述的加权DAG的一些结构特性，使得我们能够设计一种算法，在 O(n log² n ) 时间和 O(n) 的工作空间内近似地解决我们版本的 WCSPP。
（2）统计特性的利用：数据通常具有某种统计特性，例如频繁出现的模式、重复的字节序列等。压缩算法可以利用这些统计特性来编码数据，从而达到更高的压缩比率。...DEFLATE是一种无损的压缩算法，它结合了LZ77算法和霍夫曼编码，可以有效地消除冗余并提高压缩比率。 LZ77算法：遍历输入数据，寻找重复的模式（前缀）并使用指针来表示。...通过将重复的模式替换为指针，可以达到数据压缩的效果。 霍夫曼编码：利用字符出现的频率来设计一种更紧凑的编码方式。频率较高的字符使用较短的编码，频率较低的字符使用较长的编码。...可以选择使用现成的压缩算法库，如zlib、gzip等，或者自行实现一种简单的压缩算法（例如LZ77）。 下面章节介绍使用LZ77算法实现压缩解压。...3.2 完整的实现 LZ77（Lempel-Ziv-Welch 1977）是一种基于字典的无损数据压缩算法，常用于文件压缩和网络传输中。通过利用数据中的重复片段来实现压缩，并且可以实现逐步的解压缩。
随机分值排序抽样 洗牌算法也可以认为就是将数据按随机的方式做一个排序，从 n 个元素集合中随机抽取 m 个元素的问题就相当于是随机排序之后取前 m 排名的元素，基于这个原理，我们可以设计一种通过随机分值排序的方式来解决随机抽样问题...TDR1.0 的版本是通过版本剪裁方式来序列化反序列化，需要事先维护好字段版本号，序列化反序列化时通过剪裁版本号来完成兼容的方式，只支持单向的高版本兼容低版本数据。...LZ77 算法通过使用编码器或者解码器中已经出现过的相应匹配数据信息替换当前数据从而实现压缩功能。...然后把文件中的每个字节替换成他们新的编码。 5.3.7. 其他压缩编码 deflate 是同时使用了 LZ77 算法与霍夫曼编码的一个无损数据压缩算法。 gzip 压缩算法的基础是 deflate。...比如随机，这个在服务器开发设计中随处可见的策略，yyds，随机带来的是一种个体偶然性与总体必然性的结合，在 jump consistent hash 算法，跳表排序算法、带权重的 A-ExpJ 算法蓄水池抽样等算法中都使用了随机跳跃的思想
具有运行速度快、易用性好、通用性强以及随处运行的特点。 Apache Spark 支持使用内存中处理来提升大数据分析应用程序的性能。...Snappy 块是不可分割的，但是 Snappy 块中的文件是可分割的。 lzo (Lempel- Ziv-Oberhumer)压缩算法是 lz77 压缩算法的变体。...该算法分为查找匹配，写入未匹配的文字数据，确定匹配的长度，以及写入匹配令牌部分。 压缩的数据文件由 lz4 序列组成，该序列包含一个标记、文字长度、偏移量和匹配长度。...Zstandart 是 Facebook 开发的一种基于 lz77 的算法，支持字典、大规模搜索框和使用有限状态熵和霍夫曼编码的熵编码步骤。...Hadoop 支持的压缩格式太多，因此需要一种可以动态选择压缩方式的算法，根据数据类型对压缩格式进行选择。 相关工作 关于 I/O 性能。
02、不放回随机抽样算法 2.1 Knuth 洗牌抽样不放回随机抽样可以当成是一次洗牌算法的过程，利用洗牌算法来对序列进行随机排列，然后选取前 m 个序列作为抽样结果。...2.5 随机分值排序抽样洗牌算法也可以认为就是将数据按随机的方式做一个排序，从 n 个元素集合中随机抽取 m 个元素的问题就相当于是随机排序之后取前 m 排名的元素，基于这个原理，我们可以设计一种通过随机分值排序的方式来解决随机抽样问题...TDR1.0 的版本是通过版本剪裁方式来序列化反序列化，需要事先维护好字段版本号，序列化反序列化时通过剪裁版本号来完成兼容的方式，只支持单向的高版本兼容低版本数据。...LZ77 算法通过使用编码器或者解码器中已经出现过的相应匹配数据信息替换当前数据从而实现压缩功能。...5.3.7 其他压缩编码deflate 是同时使用了 LZ77 算法与霍夫曼编码的一个无损数据压缩算法。gzip 压缩算法的基础是 deflate。
成本优化的可行思路 如何有效降低存储成本，可行的思路包括： 在分布式架构层，我们引入了支持HDD/SSD的混合存储方案，存储重心尽可能的依赖于HDD类型的共享存储服务，同时还优化了主从分片间的数据复制协议..."宏观层面"寻找重复的字符串 重复的字符串，可以使用一种更简短高效的表达方式来节省空间。关于字符串找重，业界常见压缩算法基本上都是基于LZ77算法实现的。 2....LZ4算法 LZ4压缩算法在LZ77算法基础上，做了巧妙的改动。LZ4中要求重复匹配的字符串最小长度为4，而且使用一个Hash表来存储已经出现过的数据的位置信息。...但增大Chunk Size会导致随机访问时延变大。...Preset Dictionary引入的Chunk-Group级别的压缩，可以说是一个很好的折中实现方案：既可以在Chunk-Group级别内共享字典数据，又可以有效避免随机访问时延明显增大。
LZ77 压缩是一种基于字典及滑动窗口的无损压缩技术，广泛应用于通信传输。 LZ77 算法不同于 Huffman 编码等基于统计的数据压缩编码，需要得到先验知识——信源的字符频率，然后进行压缩。...LZ77的核心思想：利用数据的重复结构信息来进行数据压缩。...数据压缩时，将从待压缩数据中读入的源数据与字典中的数据项进行匹配，从中检索出相应的代码并输出。从而实现数据的压缩 在 LZ77 方法中，词典就是先前已编码序列的一部分。...LZ77 算法 LZ77 算法执行流程如下： 步骤 1：从输入的待压缩数据的起始位置，读取未编码的源数据，从滑动窗口的字典数据项中查找最长的匹配字符串。...LZ77 无损数据压缩算法设计 无损数据压缩、算法比较和实现 LZ77 Parsing, etc.
所谓有损压缩，主要是利用了人类对图像或声波中的某些频率成分不敏感的特性，允许压缩过程中损失一定的信息，日常生活中，我们常见的语言、图像、视频压缩其实都是有损压缩的方式。...1977 年，来自以色列的 Jacob Ziv 和 Abraham Lempel 两位技术大神打破传统的设计思想，创造出一种哈夫曼编码更有效的压缩算法，并以两个人名字来命名。...LZ77 算法，这也是第一个使用字典来压缩数据的算法。..."LZ 算法是第一个成功的通用压缩算法"，一位支持 Ziv 获奖的工程师如是说。这些算法以及 Jacob Ziv 对它们的分析，为后续关于通用算法的大多数工作奠定了基础。...Ziv 和 Lempel 都想知道他们是否可以开发一种无损数据压缩算法，该算法适用于任何类型的数据，不需要预处理，并且能够实现数据的最佳压缩，这个目标被称为 Shannon 熵的对象定义。
，为了达到压缩的目的，需要怎么去设计算法。...，这种压缩算法到底有多优，比如针对一个各态历经的随机序列（不用追究什么叫各态历经随机序列），经过这样的压缩算法后，是否可以接近信息论里面的极限（也就是前面说的熵的概念）等等，不过在理解其思想之前，个人认为没必要深究这些东西...这两位大牛提出的这个算法称为LZ77，两位大牛过了一年又提了一个类似的算法，称为LZ78，思想类似，ZIP这个算法就是基于LZ77的思想演变过来的，但ZIP对LZ77编码之后的结果又继续进行压缩，直到难以压缩为止...LZ77算法一般称为“滑动窗口压缩”，我们前面说过，该算法的核心是在前面的历史数据中寻找重复字符串，但如果要压缩的文件有100MB，是不是从文件头开始找？...Distance一列则表示这个区间涵盖的distance范围。 理解了码树如何有效记录，以及如何缩小码树的过程，我觉得就理解了ZIP的精髓。
Kafka 支持的压缩算法还挺多的，这一篇来站在Kafka的角度看一下压缩算法。就当前情况来说，支持GZIP、Snappy、LZ4 这三种压缩算法。...具体是通过compression.type 来开启消息压缩并且设定具体的压缩算法。...去看LZ4相关介绍的时候，提到了LZ77，博主是这么介绍LZ4的：LZ4就是一个用16k大小哈希表储存字典并简化检索的LZ77，而LZ77是一个应用了字典来进行压缩的算法。...其中LZ77 最大的缺陷是在字典中寻找待匹配的最长的字符串占用了大量的时间，如果字典和待搜索的缓存过短，能匹配到的概率就会非常小，针对这个问题LZ4做出了自己的改进，从而进一步的提升了压缩速率。...准确来说Hash算法是一种消息摘要算法，不是一种加密算法，但是因为Hash算法的单向运算（存在一定程度上的不可逆性），所以经常被用来作为加密算法中的一个重要构成部分，但是完整的加密算法远不止Hash算法
在传统数据压缩算法不断发展的同时，近年来深度学习网络也应用于数据压缩中获得了很好的效果。...（Asymmetric Numeral Systems，ANS）等都是经典的基于统计模型实现数据压缩的算法，即基于对信息中单个字符出现频率的统计而设计的。...例如，gzip 的压缩原理是：先使用 LZ77 算法的一个变种进行压缩，对得到的结果再使用静态或动态哈夫曼编码的方法进行压缩；bzip2 的压缩原理为：使用了一个游程编码器进行编码，接下来块排序压缩和...最后结果用 Huffman 编码，将一个消息头与其打包；LZMA 是 Deflate 和 LZ77 算法改良和优化后的压缩算法，而 Deflate 则是同时使用了 LZ77 算法与哈夫曼编码的一个无损数据压缩算法...因此，基于概率似然性设计的无损压缩算法需要解决两个问题：一是利用模型逼近真实数据分布，二是找到实用的压缩算法满足与此模型兼容的条件并保证码长为-log p_θ(x)。
无损压缩算法发展史 20 世纪 70 年代，随着互联网及 PC 时代的来临，如何在有限内存空间的设备上节省出更多的空间，并减少对带宽的占用，让文件在较低的网络带宽下实现更快的传输，成为彼时 IT 行业亟需解决的一大难题...所谓有损压缩，主要是利用了人类对图像或声波中的某些频率成分不敏感的特性，允许压缩过程中损失一定的信息，日常生活中，我们常见的语言、图像、视频压缩其实都是有损压缩的方式。...1977 年，来自以色列的 Jacob Ziv 和 Abraham Lempel 两位技术大神打破传统的设计思想，创造出一种哈夫曼编码更有效的压缩算法，并以两个人名字来命名。.../courses/spring03/cps296.5/papers/ziv_lempel_1977_universal_algorithm.pdf）的论文，揭晓了独创的 LZ77 算法，这也是第一个使用字典来压缩数据的算法...Ziv 的过往经历 这一切都需要感谢 Jacob Ziv 和 Abraham Lempel。 "LZ 算法是第一个成功的通用压缩算法"，一位支持 Ziv 获奖的工程师如是说。
之前认为Burrows-Wheeler Transform 是一种压缩算法，但是后来看到一些博客，更加赞成BWT是一种数据转换算法，基于BWT可以发明出更多优秀的压缩器。...这里有一个比较有意思的事情，仔细看，你会发现先发明出的LZ77算法的变体比LZ78多，是因为LZ77被人们使用的时间长吗？...尽管LZW的专利问题已经平息，并出现了很多 LZW变体，但目前只有在 GIF压缩中被普遍使用，占据主导地位的仍是LZ77算法。...举个例子，在我们日常生活中，我们都有一些日用语，比如“你好”，“你好吗”；那么，“你好”，“你好吗”，“你好吗”中包含字串“你好”，我们便可以把“你好”简化为更短的二进制码，来替换“你好吗”中的“你好”...这样说可能还不清楚，举个LZ78编码的例子演示一下。 2. LZ78 LZ78 算法通过构建出现在⽂本中的⼦字符串字典来⼯作。 1.
但短码如何编码、长码如何编码及如何最小化信息量传输，这些问题在之前一直困扰着人们，而哈夫曼设计的 Huffman 树，让这些问题都得到了完美解决。...它是一种概率匹配编码，并不是最佳编码方式。 字典编码大约是在 1997 年出现的，Abraham Lempel、Jacob Ziv 发表了他们开创性的 LZ77 算法，这是第一个使用字典数据的算法。...LZ77 使用了一种叫滑动窗口的动态字典。...人们在生活中到处可以看到一些压缩方法，同时也在不知不觉中使用着，如简称就是一种典型的压缩方法。...两个平衡，一个是要做好压缩速度与压缩率的平衡，二是做好投入与收益的平衡。 下面我分别展开来详细描述下： 一个核心 如何抓好一个核心，关键是洞察及发现自己数据的特点，并有效利用好这些特点。
png是一种常见的无损压缩图片格式。在说png前，我们来提提png的历史。说历史就不得不提一下它的对手gif，下面这个会动的超可爱的小姐姐就是一张gif图片。 ?...gif诞生于1987年，是一种使用LZW算法的无损压缩格式。它的压缩率还行，且因为能在一个文件中存入多幅图像以达成动画效果而广为使用。...凭借更好的压缩率，对透明效果的支持，更艳丽的颜色，还有最重要的免费等特性，加上天时地利的1999年gif全面收费，png一炮而红。...首先使用LZ77编码对文件进行预编码，然后使用Huffman进行再次编码以压缩文件。之所以要使用它的一个原因就是先前历史中说到的gif对另一流行的LZW算法收费了。 ?...而关于png如何选择合适的过滤器，由于差分编码就是希望数据可以利用差值被集中在较小的值附近，以此来降低编码位数，所以主要的做法就是利用各种过滤器都对图像计算一次，然后求每行每个值的绝对值相差最小，也就是绝对值之和最小的一种方法
LZ77 与 LZ78 是 Abraham Lempel 与 Jacob Ziv 在 1977 年以及 1978 年发表的论文中提出的两个无损数据压缩算法，二人脱离了 Huffman 及算术编码的设计思路...，创造出了一系列比 Huffman 编码更有效，比算术编码更快捷的通用压缩算法。...它们可以帮助人们从压缩数据中完美重建数据，比之前的任何算法都更有效，且支持 GIF、PNG 和 ZIP 文件的应用。 LZ77 的诞生，被称为「压缩算法的开山之作」。...与此前的压缩算法相比，LZ77「滑动窗」压缩算法的压缩比实现了非常明显的提高，这个算法后来被证明等同于 LZ78 中首次出现的显式字典编码技术。...LZ 是世界上第一个成功的主流通用压缩算法，该算法及 Jacob Ziv 的分析为后来的通用算法工作奠定了基础。
这些算法能够让你在确保文件可被完整恢复的同时减少文件大小。有很多种无损压缩算法供你选择。下面介绍6种常用的算法。 1. LZ77 LZ77算法发布于1977年。...作为很多其他无损压缩算法的基础，它使用了“滑动窗口”的概念。在这个概念中，LZ77管理了一个字典。...霍夫曼编码是1952年提出的诉法。它是一种熵编码，主要基于字符出现频度分配编码。 5....基于CNN的压缩通过使用熵估计法还实现了HEVC的性能。 4. 基于生成式对抗网络（GAN）的压缩算法 GAN属于神经网络的一种，它使用两个神经网络彼此竞争的方式来产生更精确的分析和预测。...主要的原理是基于最相关的特征来压缩图片。当解码的时候，算法基于这些特征来重建图像。和基于CNN算法相比，基于GAN的压缩算法通过消除对抗损失能够产生更高品质的图像。
所以，怎么在传感器节点这种资源限制非常大的情况下并设计我们的压缩算法是最主要的问题。 2. 分析能量在无线介质中的能量消耗 从功耗上看，无线传感器节点的运行可分为 传感、处理、传输三部分。...实验② 文本及网页数据应用各种无损数据压缩的总功耗 这个实验测试的压缩算法有 bzip2 (BWT 算法), compress (LZE 算法), LZO (LZ77), PPMd (PPM) 和 zlib...实验结果表明，对于大多数压缩算法，在传输数据前压缩数据可以减少总功耗。然而在某些情况下，应用数据压缩会增加总功耗，这是由于在压缩执行期间访问内存。访问内存在能量消耗方面是昂贵的。...结论 在无线介质中传输数据前采用数据压缩是降低能耗的有效方法。然而，选择一种数据压缩算法是至关重要的，它在执行期间需要较少的内存访问。 3....由于目前的视频编码技术大多是利用运动估计和补偿来设计的，因此需要较高的计算能力，而传感器节点通常不具备这种能力。因此，该方法是基于块变化检测算法和 JPEG 数据压缩的。
1.1 原理 图 2.1 显示了一个如何使用 RLE 算法来对一个数据流编码的例子，其中出现六次的符号‘ 93 ’已经用 3 个字节来代替：一个标记字节（‘ 0 ’在本例中）重复的次数（‘ 6 ’）和符号本身...RLE 解码器遇到符号‘ 0 ’ 的时候，它表明后面的两个字节决定了需要输出哪个符号以及输出多少次。 ? 1.2 实现 RLE 可以使用很多不同的方法。基本压缩库中详细实现的方式是非常有效的一个。...常见的符号需要很少的位来表示，而不常见的符号需要很多位来表示。 哈夫曼算法在改变任何符号二进制编码引起少量密集表现方面是最佳的。然而，它并不处理符号的顺序和重复或序号的序列。...它也在 RLE 和哈夫曼编码器（ RLE ， LZ ，哈夫曼）中使用来大多数情况下获得更多的压缩。 4.1 原理 在 LZ 压缩算法的背后是使用 RLE 算法用先前出现的相同字节序列的引用来替代。...4.2 实现 使用 LZ77 的一个问题是由于算法需要字符串匹配，对于每个输入流的单个字节，每个流中此字节前面的哪个字节都必须被作为字符串的开始从而尽可能的进行字符串匹配，这意味着算法非常慢。
玻璃的光影只需要使用四种颜色即可完成 另一方面，学过数据结构的同学能够想到一种常见的压缩方式：「霍夫曼编码」。简单地来说就是我们可以记录一份字典，用更小的比特序列来记录更常出现的字符。...只要字典占用的空间小于压缩减少的空间，霍夫曼编码就能有效减少文件尺寸。 沿着这样的思路，一种主流的图片格式终于诞生了，它就是 GIF。...前面我们提到，GIF 为 LZW 中的 W 部分声明了专利，而剩下的 LZ 部分实际上就是 LZW 的原始算法——LZ77，它来自于名字首字母 L 和 Z 的两位大佬在 1977 年提出的压缩算法。...PNG 的压缩正是基于 LZ77 的另一种算法：DEFLATE，这也正是 Web 领域常见的 GZIP 的压缩算法。...最主要的原因依然是 LZ77——它的压缩效率相比原始数据已经很高了，但是还远远不够。像 LZ77 这样的压缩算法与霍夫曼编码类似：数据多样性越差，压缩效率就越高。
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