Вопрос или проблема
У меня есть, возможно, уникальная задача, которую нужно решить. Мне нужно создать алгоритм сжатия/разархивирования, который работает на коротких строках (предложениях), скажем, длиной 100 байт. Строки содержат ограниченное количество уникальных символов ASCII, всего 41 возможный. Строки также содержат относительно небольшой набор возможных подстрок.
Я хочу обучить zlib создавать словарь, основанный на допустимом наборе символов и часто встречающихся подстроках.
В идеале я бы хотел создать словарь, предоставив огромный набор возможных предложений, но исключив недопустимые символы.
Есть какие-нибудь предложения? Спасибо.
Автор zlib имеет инструмент для помощи: https://github.com/madler/infgen
Вы можете сжать некоторые из ваших типичных данных, а затем использовать infgen, чтобы извлечь то, что вам нужно для создания хорошего словаря.
Или вы можете сделать это вручную, например, объединив общие слова вашего корпуса в файл размером не более 32 кБ. Наиболее распространенные слова помещаются в конец файла, согласно документации zlib, потому что deflate использует скользящее окно, поэтому начало файла будет отбрасываться первым.
Ответ или решение
Создание эффективного решения для сжатия/разжатия коротких строк, таких как упомянутые в вашем вопросе, связано с рядом специфических задач и особенностей. Ниже я подробно разбираю данную проблему, основываясь на теории, примерах и применении.
Теория
Во всех задачах сжатия данных цель состоит в том, чтобы уменьшить объем данных без потери информации. Для строк длиной около 100 байт, содержащих 41 уникальный ASCII-символ, стандартные алгоритмы сжатия, такие как Deflate, используемые в библиотеке Zlib, могут не всегда обеспечивать оптимальную эффективность без специальной настройки. Поэтому, для повышения производительности, вы можете воспользоваться техникой предварительного обучения (тренировки) словаря.
Zlib предоставляет возможность использования пользовательских словарей. Это особенно полезно, когда вы работаете с данными, содержащими предсказуемые паттерны или часто повторяющиеся подстроки.
Использование предобученного словаря поможет алгоритму лучше сжимать данные, поскольку эти словари специально адаптированы под частотные подстроки целевого набора данных.
Пример
Для использования словаря в Zlib, вы можете следовать нижеприведенной стратегии:
-
Составление корпуса данных:
- Соберите массив примеров предложений, которые адекватно представляют ваш набор данных, исключая недопустимые символы.
- Анализируйте эти данные для выявления часто встречающихся подстрок.
-
Генерация словаря:
- С помощью инструментов анализа данных, таких как Python или специализированный инструмент от разработчика Zlib Infgen, определите наиболее частотные подстроки.
- Создайте файл словаря, объединив эти подстроки, размером не более 32KB. Как указано в документации Zlib, поместите наиболее частые подстроки в конец этого файла.
-
Интеграция словаря:
- Используйте созданный словарь при сжатии данных с помощью Zlib. Это может быть эффективно реализовано с использованием функции
deflateSetDictionary().
- Используйте созданный словарь при сжатии данных с помощью Zlib. Это может быть эффективно реализовано с использованием функции
Применение
Разработка:
При наличии составленного словаря, процесс сжатия будет включать начальную настройку алгоритма с использованием deflateSetDictionary() для кодировщика (сжимающего), и inflateSetDictionary() для декодировщика (разжимающего). Таким образом, вы обеспечите, что как сжимающие, так и распаковывающие системы работают с одинаковым представлением данных.
Плюсы подхода:
-
Оптимизация сжатия: Использование словаря, который отражает часто повторяющиеся паттерны входных данных, может значительно повысить коэффициент сжатия.
-
Эффективность при ограниченных ресурсах: Для приложений с ограниченной полосой пропускания или вычислительными ресурсами возможность увеличения коэффициента сжатия имеет существенные преимущества.
-
Точность и адаптация: Точность выбора подстрок для словаря напрямую влияет на производительность. Повторяющиеся подстроки и специфичные для ваших данных паттерны – это основные кандидаты на включение в словарь.
Проблемы и недостатки:
-
Сложность выбора: Задача выявления и выбора правильных подстрок для словаря может быть сложной задачей, требующей предварительного анализа и тестирования.
-
Перегрузка: Избыточно большой или неверно составленный словарь может негативно сказаться на производительности.
-
Совместимость: Необходимо, чтобы оба конца связи – сжимающий и разжимающий – использовали одинаковый словарь, что требует дисциплины и синхронизации в управлении версиями.
Заключая, процесс оптимального сжатия данных с использованием Zlib с предобученными словарями в значительной мере зависит от понимания характера данных и возможности их анализа. Используя предложенные методы и инструменты, вы можете достичь значительного улучшения в эффективности сжатия для ваших специфичных применений.