Question

Почему используются равномерные и неравномерные коды?

Answer 1

В качестве примера равномерного кода можно назвать ASCII-таблицу, где каждому из 256 символов сопоставлено двоичное значение от 00000000 до 11111111. Независимо от вероятности появления символа на его представление отводится 1 байт, или 8 бит. Как известно, национальные языки обладают большой избыточностью, то есть разницей между энтропией источника и максимально возможной энтропией, обусловленной равной вероятностью появления любого символа из алфавита. Например, избыточность русского языка составляет 70%, а английского – 50%. Это в частности означает, что некоторые буквы появляются в тексте гораздо чаще других и поэтому использовать равномерное кодирование нерационально.

При неравномерном кодировании часто встречающимся символам сопоставляются более короткие кодовые последовательности, редко встречающимся – более длинные. За счет этого удается значительно сократить объем файла без потерь информации. Существует несколько методов неравномерного кодирования, важнейших из которых является метод Шеннона-Фано.

Надеюсь понятно?

Answer 2

Равномерные и неравномерные коды используются в различных областях информатики, коммуникаций и сжатия данных в зависимости от требований и ограничений конкретных приложений. Вот некоторые причины, почему используются оба типа кодирования:

1. Равномерные коды:

   • Простота декодирования: Равномерные коды имеют одинаковую длину для всех символов, что облегчает процесс декодирования и уменьшает вычислительную сложность.
   • Без потерь: Равномерные коды не вносят потерь информации, что делает их подходящими для ситуаций, где необходимо точно восстановить исходную информацию.
   • Идеальное кодирование: Если все символы входной последовательности равновероятны, равномерные коды обеспечивают минимальную возможную длину кодовой последовательности, что приводит к оптимальному использованию пропускной способности канала.

2. Неравномерные коды:

   • Эффективность сжатия: Неравномерные коды используются для сжатия данных, когда некоторые символы встречаются чаще, чем другие. Они могут назначать более короткие коды более вероятным символам, что приводит к эффективному использованию пропускной способности канала.
   • Адаптивность: Некоторые алгоритмы сжатия данных используют неравномерные коды, которые могут адаптироваться к статистике входных данных в реальном времени. Это позволяет более эффективно сжимать данные с различной вероятностью появления символов.
   • Устойчивость к ошибкам: Неравномерные коды могут использоваться для обеспечения некоторой степени устойчивости к ошибкам в канале связи. Более редко встречающиеся символы можно кодировать более длинными последовательностями, что снижает вероятность ошибок при передаче.

При выборе типа кодирования необходимо учитывать требования к скорости кодирования/декодирования, эффективности сжатия, устойчивости к ошибкам, а также характеристики канала связи и вероятностные характеристики входных данных. Оба типа кодирования имеют свои преимущества и применяются в различных сценариях для оптимального использования ресурсов и достижения требуемой производительности.