1. Run Length Encoding (RLE) :
- RLE fungerar genom att identifiera och representera på varandra följande upprepade värden i en sekvens av data.
- Den ersätter dessa återkommande värden med ett enda värde följt av antalet upprepningar.
- Tänk till exempel på datasekvensen [1, 1, 1, 2, 2, 3]. RLE skulle koda detta som [1, 3, 2, 2, 3, 1].
- RLE är särskilt effektivt när det finns långa serier av upprepade värden i data.
2. Cellkodning :
- Cellkodning, även känd som Huffman-kodning, använder en prefixkod för att representera symboler eller tecken i en sekvens.
- Varje symbol tilldelas ett unikt kodord baserat på dess frekvens eller sannolikhet att inträffa.
- De mer frekventa symbolerna har kortare kodord, medan mindre frekventa symboler har längre kodord.
- Cellkodning uppnår komprimering genom att minska den genomsnittliga längden på kodord som används för att representera data.
- Tänk till exempel på datasekvensen [a, b, b, c, d, d, e]. Med hjälp av cellkodning kan vi tilldela kodorden [00, 10, 110, 1110, 010, 011] till symbolerna [a, b, c, d, e].
De viktigaste skillnaderna mellan RLE och cellkodning kan sammanfattas enligt följande:
- Syfte :RLE syftar till att eliminera på varandra följande upprepade värden, medan cellkodning fokuserar på att minska den genomsnittliga kodordslängden.
- Datastruktur :RLE representerar upprepade värden med användning av count-pair, medan cellkodning tilldelar kodord med variabel längd till varje symbol.
- Effektivitet :RLE är effektivt när det finns långa serier av upprepade värden, medan cellkodning i allmänhet är mer effektiv på större datamängder med olika symboler.
- Lämplighet :RLE är lämplig för att komprimera data som uppvisar upprepning eller redundans, såsom bilder eller binära filer. Cellkodning används vanligtvis för textkomprimering och allmänna datakomprimeringsalgoritmer.
Både RLE- och cellkodning har sina egna styrkor och tillämpas i olika scenarier baserat på specifika dataegenskaper och komprimeringskrav.
