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Algorítmos e estrutura de dados III Carlos Oberdan Rolim Ciência da Computação Sistemas de Informação.

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Apresentação em tema: "Algorítmos e estrutura de dados III Carlos Oberdan Rolim Ciência da Computação Sistemas de Informação."— Transcrição da apresentação:

1 Algorítmos e estrutura de dados III Carlos Oberdan Rolim Ciência da Computação Sistemas de Informação

2 Compressão e Compactação de dados

3 Compressão de Dados X Compactação de Dados São dois processos distintos Compressão: reduz a quantidade de bits para representar algum dado Compactação: união dados que não estejam unidos. Ex.: Desfragmentação de discos

4 Compressão de Dados A compressão de dados, como o próprio nome sugere, é o ato de comprimir dados Comprimir algo é torná-lo menor, através de algum algoritmo de compressão, reduzindo a quantidade de bits para se representar um dado Comprimir dados destina-se também a retirar a redundância, baseando-se que muitos dados contém informações redundantes que podem ou precisam ser eliminadas de alguma forma Ex. A seqüência AAAAAA, que ocupa 6 bytes, poderia ser comprimida para 6A, que ocupa 2 bytes

5 Compressão de Dados Além da eliminação de dados redundantes, a compressão de dados apresenta algumas vantagens: A economia de espaço em disco: quanto mais a informação for comprimida, maior a quantidade de informação pode ser armazenada; Rapidez no tempo de transmissão de dados: informações comprimidas são transmitidas mais rapidamente daquelas que não estão; MAS Tem-se um Preço a pagar => o custo computacional para codificar e decodificar o texto.

6 Compressão de Dados Com o avanço da tecnologia, a velocidade de processamento aumentou aproximadamente 2 mil vezes. Melhor investir mais poder de computação em compressão com o objetivo de obter mais espaço em disco ou menor tempo de transmissão. Além disso, métodos recentes de compressão têm permitido: Obter maior compressão em relação a métodos tradicionais, gerando maior economia de espaço. Acessar diretamente qualquer parte do texto comprimido sem necessidade de descomprimir todo o texto desde o início

7 Razão de Compressão Uma das formas de se verificar a eficiência de um algoritmo é através da razão de compressão Ela é definida pela porcentagem que o arquivo comprimido representa em relação ao tamanho do arquivo não comprimido. Exemplo: se o arquivo não comprimido possui 100 bytes e o arquivo comprimido resultante possui 30 bytes, então a razão de compressão é de 30%, ou 10:3

8 Tipos de Compressão Existem dois tipos de compressão: Compressão sem perda de dados Compressão com perda de dados

9 Compressão sem Perda de Dados

10 Definido como uma operação sem perdas de nenhum dado A informação é comprimida por algum algoritmo e, ao descomprimir, todas as informações são recuperadas Exemplo típico: arquivos bzip, gzip,.gz Os mais conhecidos são o.zip ou.rar.

11 Compressão sem Perda de Dados Ele é usado quando é importante que a informação original e a descompactada sejam idênticas Ex.: executáveis e documentos texto E com relação às imagens? Alguns formatos usam apenas esse tipo. Ex. PNG e GIF* Outros formatos usam ambos. Ex.: TIFF e MNG Outros formatos usam algoritmos com perdas. Ex.:.bmp,.jpeg

12 Técnicas de Compressão sem Perda de Dados Antes de se utilizar a técnicas de compressão, é necessário saber qual o tipo de informação que será compactada Texto Imagens Sons Algoritmos de compactação de textos não são eficientes na compactação de sons

13 Existem basicamente dois tipos de algoritmos de de compressão sem perda de dados : Algoritmos de Modelos Estatísticos Transformação de Burrows-Wheeler LZ77 LZW Algoritmos codificados que produzem seqüência de bits Codificação Aritmética ou Freqüência de Caracteres Codificação de Huffman Existem algoritmos que são mesclas dos dois tipos de algoritmos. Ex.: o algoritmo DEFLATE utiliza uma combinação do algoritmo LZ77 e de Huffman. Técnicas de Compressão sem Perda de Dados

14 Freqüência de Caracteres Idéia bastante simples: determina-se a quantidade de símbolos idênticos consecutivos na cadeia Cada uma das sub-seqüências máximas de símbolos na cadeia é substituída por um número Esse número indica a freqüência do símbolo em questão

15 Freqüência de Caracteres – Exemplo BBBEAAAAFFHHHHHCBMMALLLCDDBBBBBBBCC 3B1E4A2F5HCB2MA3LC2D7B2C E se a conjunto de caractere tivesse um símbolo numérico? Nesse caso, emprega-se um símbolo especial, para anunciar que o ítem após esse símbolo representa um número

16 Freqüência de Caracteres – Exemplo AAA33333BA DDDDDDD AABBB1

17 Codificação de Huffman - Motivação Um dos métodos mais conhecidos Cada caracter ASCII usa 7 bits – 8 bits para ASCII extendido Em um texto a letra E aparece mais vezes que a letra Z Como o padrão é fixo os caracteres usam a mesma quantidade de bits A idéia do algoritmo é atribuir códigos mais curtos a símbolos com freqüências altas Usar número variável de bits de acordo com a freqüência A = 0 E = 110 I =10 O= 11 U=101 !=111

18 Necessidade de compactar dados Coleção de dados com ocorrencias de a, e, i, o, u, !. Caracteres com a seguinte frequencia: Para armazenar 6 caracteres com sequencia fixa de bits 2 bits não serve, sendo necessários 3 bits. Então total de bits será x 3 = bits CaracterAEIOU! Frequencia

19 Necessidade de compactar dados Agora vamos supor que os caracteres são representados com uma sequencia variavel de bits Abaixo está o cálculo do total de bits usado CaracterAEIOU! Sequencia variavel CaracterAEIOU! Qtd de bits Frequencia Total por carac

20 Necessidade de compactar dados Novo total são bits Representa uma economia de 42 % de espaço de armazenamento utilizando bits variáveis Ganhe-se em economia mas aumenta-se a compexidade no uso Como saber quando a sequencia de bits de um caracter termina e quando outro comeca Com sequencia fixa seria só contar de n em n bits Algoritmo de Huffman auxilia justamente nesse ponto propondo que uma arvore binaria auxiliar na construcao da tabela e identificacao dos bits

21 Codificação de Huffman No algoritmo, forma-se uma árvore binária com arestas rotuladas 0 para o filho da esquerda 1 para o filho da direita Cada símbolo s i está associado a uma folha da árvore O código de s i é igual à seqüência dos rótulos das arestas, desde a raiz até a folha

22 Codificação de Huffman - Exemplo Suponha que um certa cadeia de caracteres S={s 1, s 2,..., s n } Seja a seqüência de caracteres s 4 s 3 s 3 s 1 s 3 s 1 s 4 s 5 s 1 s 3 s 3 s 3 s 3 s 3 s 2 s 3 s 5 s 2 s 2 s 2 s 4 E baseado na tabela Dúvidas: Como montar a tabela? Como ficaria minha árvore de Huffman? SímboloCódigo S1S1 101 S2S2 111 S3S3 0 S4S4 110 S5S5 100

23 Codificação de Huffman - Exemplo A seqüência dos 4 primeiros caracteres (S 4 S 3 S 3 S 1 ) da cadeia anterior ficaria: S 4 S 3 S 3 S 1 SímboloCódigo S1S1 101 S2S2 111 S3S3 0 S4S4 110 S5S5 100 S5S5 S2S2 S4S4 S1S S3S3 0

24 Codificação de Huffman O objetivo então é construir uma árvore com custo mínimo, ou seja, a árvore mínima ou árvore de Huffman Para construir: Conte a quantidade de vezes que cada item aparece na seqüência Some os dois itens com menores valores e adicione à árvore resultante Itens com menor valor ficam à esquerda; os maiores à direita; Proceda até que todos os itens tenham sido colocados na árvore

25 Árvores de Huffman - Construção Na seqüência apresentada: s 4 s 3 s 3 s 1 s 3 s 1 s 4 s 5 s 1 s 3 s 3 s 3 s 3 s 3 s 2 s 3 s 5 s 2 s 2 s 2 s 4 SímboloFrequencia S1S1 3 S2S2 4 S3S3 9 S4S4 3 S5S5 2 S1S1 S2S2 S3S3 S4S4 S5S5

26 Árvores de Huffman - Construção S5S5 S2S2 S3S3 S4S4 S1S S5S5 S2S2 S3S3 S4S4 S1S SímboloFrequencia S1S1 3 S2S2 4 S3S3 9 S4S4 3 S5S5 2

27 Árvores de Huffman - Construção S5S5 S2S2 S3S3 S4S4 S1S S5S5 S2S2 21 S4S4 S1S S3S3 0 SímboloFrequencia S1S1 3 S2S2 4 S3S3 9 S4S4 3 S5S5 2

28 Árvores de Huffman - Construção Percorrendo a árvore de Huffman a tabela seria montada SímboloCódigo S1S1 101 S2S2 111 S3S3 0 S4S4 110 S5S5 100

29 Compressão com Perda de Dados

30 Definido como operação que admite alguma perda de qualidade dos dados A informação é comprimida por algum algoritmo e, ao descomprimir, a informação é diferente da original, mas suficientemente parecida para que seja útil Exemplo típico: a maioria das imagens.jpg na internet em que se percebe uma diminuição da qualidade próximo às bordas ou trocas de cor na imagem

31 Compressão com Perda de Dados Dependendo do algoritmo aplicado, essa compressão sofre de perda constante Perdem-se dados sucessivamente, à medida em que se aplica o algoritmo várias vezes, ao comprimir e descomprimir. Isso resulta numa maior perda de dados do que a aplicação do algoritmo de uma só vez

32 Compressão com Perda de Dados Existem dois esquemas básicos de compressão: Métodos de Transformação Métodos Preditivos Em alguns sistemas, as duas técnicas são combinadas.

33 Métodos de Transformação Amostras de figuras ou sons são transformados em pequenos segmentos Esses pequenos segmentos são transformados em um novo espaço base, e quantizado (limitação de possíveis valores) Os valores quantizados são codificados para entropia

34 Métodos Preditivos Informações decodificadas são usadas para prever qual será o próximo pacote, ex., próximo frame de imagem; O erro entre o dado previsto e o dado real, junto com qualquer informação extra necessária para reproduzir a previsão, são quantizados e codificados;

35 Comparação entre os Métodos com e sem Perda de Dados

36 Compressão com Perda de Dados A compressão com perda consegue uma dimensão menor em disco Possui, porém, uma qualidade mínima com relação ao original Mais comumente usada em sons, vídeos e imagens, principalmente na troca de informações pela internet Vídeos podem ser comprimidos numa razão de 300:1, perdas imperceptíveis ao ouvido humano; Sons e imagens são comprimidos numa razão 10:1, mas imagem tem a qualidade afetada

37 Exemplo de Compressão com Perda Imagem Original (12KB) Imagem Comprimida (85% menos informação, 1.8KB) Mesma Imagem Altamente Comprimida (96% menos informação, 0.56KB)


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