Алгоритмы асимметричного сжатия данных

Асимметричные алгоритмы сжатия данных представляют собой методы, в которых процессы сжатия и восстановления (разжатия) данных имеют существенно разные вычислительные затраты. Чаще всего такие алгоритмы разработаны так, чтобы сжатие было более ресурсоёмким и медленным, тогда как разжатие происходит быстро и эффективно. Это особенно полезно в сценариях, где данные сжимаются один раз, но разжимаются многократно.

Системы Ассиметричных Цифровых Символов (Asymmetric Numeral Systems, ANS) — это семейство методов энтропийного кодирования, разработанное Ярославом Дудой. ANS предлагает эффективную альтернативу традиционным методам, таким как арифметическое и хаффмановское кодирование, обеспечивая высокую скорость как сжатия, так и разжатия данных.

Принцип работы ANS:

1. Энтропийное кодирование: ANS основывается на идее энтропийного кодирования, где более вероятные символы кодируются меньшим количеством битов, а менее вероятные — большим.
2. Единый числовой поток: Вместо работы с отдельными символами, ANS поддерживает состояние в виде одного большого числа, которое обновляется при обработке каждого символа.
3. Эффективность: ANS объединяет преимущества арифметического кодирования (высокая степень сжатия) и хаффмановского кодирования (простота и скорость) без существенных компромиссов.

Что касается асимметрии в ANS:

• Скорость сжатия и разжатия: ANS разработан таким образом, что как сжатие, так и разжатие происходят с высокой скоростью. Он оптимизирован для современных вычислительных архитектур и часто превосходит по производительности другие методы энтропийного кодирования.
• Асимметрия в названии: Термин "асимметричные" в названии ANS не относится к разнице в скорости между сжатием и разжатием, а скорее к математическим свойствам системы чисел, используемых в алгоритме.

Важно отметить:

Если вы столкнулись с информацией о том, что ANS эффективно сжимает данные, но не способно быстро их разжать, это может быть недоразумением. В действительности, одним из преимуществ ANS является его высокая скорость как при сжатии, так и при разжатии, что делает его привлекательным для различных приложений, включая сжатие изображений, аудио и видео.

Примеры использования ANS:

• Форматы сжатия данных: ANS был внедрён в такие форматы, как Zstandard (Zstd) от Facebook, обеспечивая высокую скорость и эффективность сжатия.
• Сжатие изображений: Используется в некоторых современных кодеках для сжатия изображений и видео, где требуется баланс между скоростью и степенью сжатия.

Заключение:

Асимметричные алгоритмы сжатия данных играют важную роль в оптимизации хранения и передачи информации. ANS является выдающимся представителем таких алгоритмов, предлагая высокую эффективность без существенных компромиссов в скорости разжатия. Если вам требуется алгоритм с быстрым сжатием и разжатием, ANS может быть отличным выбором.