ملخص خوارزميات ضغط البيانات بدون فقدان PDF

**Lossless Compression Algorithms** خوارزميات الضغط (Compression Algorithms) مقدمة ضغط البيانات هو عملية تُستخدم لتقليل حجم البيانات، مما يسهل تخزينها ونقلها. تُستخدم خوارزميات الضغط في مجالات عديدة، مثل تخزين الملفات، نقل البيانات عبر الإنترنت، والبث، وتلعب دورًا حيويًا في تحسين كفاءة استخدام ال...

**Lossless Compression Algorithms** خوارزميات الضغط (Compression Algorithms) مقدمة ضغط البيانات هو عملية تُستخدم لتقليل حجم البيانات، مما يسهل تخزينها ونقلها. تُستخدم خوارزميات الضغط في مجالات عديدة، مثل تخزين الملفات، نقل البيانات عبر الإنترنت، والبث، وتلعب دورًا حيويًا في تحسين كفاءة استخدام الموارد. أنواع خوارزميات الضغط 1\. ضغط بدون فقد (Lossless Compression) 2\. ضغط مع فقد (Lossy Compression) فوائد الضغط: \- توفير المساحة: تقليل حجم الملفات يؤدي إلى توفير مساحة تخزين كبيرة. \- تسريع النقل: يقلل من زمن التحميل والتنزيل، مما يحسن تجربة المستخدم. \- تحسين الأداء: تسريع تحميل صفحات الويب وتقليل استهلاك النطاق الترددي. تحديات الضغط \- فقدان الجودة: في الضغط مع فقد، يمكن أن يؤدي ذلك إلى فقدان معلومات هامة. \- التعقيد الزمني: بعض الخوارزميات تحتاج إلى وقت أطول لمعالجة البيانات، مما قد يؤثر على الأداء. \- توافق البيانات: يجب أن تكون البيانات مضغوطة ومتوافقة مع التطبيقات المستخدمة لفك الضغط. التطبيقات العملية \- تخزين البيانات: تستخدم خوارزميات الضغط في أنظمة تخزين البيانات لتقليل حجم البيانات المخزنة. \- بث الوسائط: تستخدم في خدمات مثل Netflix وSpotify لضغط الفيديو والصوت، مما يتيح البث بجودة عالية مع استهلاك أقل للنطاق الترددي. \- نقل البيانات عبر الإنترنت: تستخدم خوارزميات مثل DEFLATE في بروتوكولات HTTP لضغط المحتوى. يركز موضوعنا على خوارزميات الضغط بدون فقدان Lossless Compression Algorithms **3. خوارزميات ضغط البيانات بدون فقدان** ضغط البيانات بدون فقد (Lossless Compression) هو أسلوب لتقليل حجم البيانات بطريقة تتيح استعادة البيانات الأصلية بالكامل بعد عملية الضغط. تعتبر هذه التقنية حيوية في العديد من التطبيقات التي تتطلب الحفاظ على جودة البيانات، مثل الملفات النصية، الصور، والبيانات الحساسة. كيف يعمل ضغط البيانات بدون فقد؟ يستخدم ضغط البيانات بدون فقد مجموعة من الأساليب والتقنيات، منها: 1\. استبدال البيانات المتكررة: \- يتم التعرف على التكرارات في البيانات واستبدالها بتمثيل مختصر. على سبيل المثال، إذا كان لديك سلسلة من الأحرف مثل \"AAAAA\"، يمكن استبدالها بـ \"5A\". 2\. التشفير: \- تستخدم تقنيات مثل Huffman coding وRun-Length Encoding (RLE) لضغط البيانات. هذه التقنيات تعتمد على إنشاء رموز أقصر للبيانات الأكثر تكرارًا، مما يقلل من الحجم الكلي. 3\. التجزئة: \- تقسيم البيانات إلى أجزاء أصغر، مما يسهل التعرف على الأنماط المتكررة وإزالة البيانات الزائدة دون فقدان المعلومات. فوائد ضغط البيانات بدون فقد \- استعادة البيانات بالكامل: يمكن استعادة البيانات الأصلية دون أي فقدان، مما يجعله مثاليًا للملفات النصية والبيانات الحساسة. \- التطبيقات المتعددة: يُستخدم في العديد من المجالات، مثل الأرشفة، وتخزين البيانات، ونقل الملفات عبر الشبكات. \- الكفاءة: يوفر مساحة تخزين كبيرة مع الحفاظ على جودة البيانات. أمثلة على خوارزميات الضغط بدون فقد \- ZIP: تنسيق شائع يستخدم لضغط الملفات والمجلدات. يعتمد على تقنيات مثل LZ77 وHuffman coding. -PNG: تنسيق صورة يستخدم ضغط البيانات بدون فقد، مما يجعله مناسبًا للصور التي تتطلب دقة عالية. \- FLAC: تنسيق صوتي يحافظ على الجودة الأصلية للموسيقى، مما يجعله مناسبًا لعشاق الصوتيات. تحديات ضغط البيانات بدون فقد \- حجم الضغط: في بعض الحالات، قد لا تكون نسبة الضغط كبيرة مثل الضغط مع فقد، مما يعني أن الملفات قد لا تصبح صغيرة جدًا. \- تعقيد التنفيذ: بعض خوارزميات الضغط بدون فقد قد تكون أكثر تعقيدًا في التنفيذ وتتطلب موارد معالجة أكبر. هناك العديد من خوارزميات التي تستخدم في ضغط البيانات لتفليل مساحة التخزين ومن اشهرها: 3.**1 ترميز الطول المتسلسل (Run-Length Coding - RLC)** فكرة أساسية: تستغل RLC العناصر المتكررة في البيانات بتمثيلها كزوج من القيم، حيث القيمة الأولى تشير إلى الرمز، والقيمة الثانية تشير إلى عدد مرات تكراره. \- مثال: السلسلة \"AAAABBBCCDAA\" يمكن أن تمثل كـ \[(A,4), (B,3), (C,2), (D,1), (A,2)\]. **3.2 التشفير بطول متغير (Variable-Length Coding)** هناك خوارزميتان لهدا النوع من الترميز **3.2.1 خوارزمية شانون-فانو (Shannon-Fano Algorithm)** \- تفترض هذه الخوارزمية أن الرموز يتم تصنيفها حسب تكرارها. يتم تقسيم الرموز إلى مجموعتين بناءً على الاحتمال. \- يتم بناء شجرة ثنائية (Binary Tree) بتمثيل كل رمز بشفرة خاصة به. تبدأ من الأعلى إلى الأسفل عبر النهج التالي: 1. القيام بفرز الحروف حسب عدد مرات التكرار. 2. تقسيم الحروف إلى قسمين متماثلين في عدد مرات وقوعها، ثم إعادة هذه الخطوة لكي نصل إلى أن يكون لكل قسم حرف واحد فقط. - في هذا المثال، سيتم تسليط الضوء على كلمة **"Hello".** - **عدد مرات التكرار** لكل حرف هو كما يلي: - O: 1 مرة - L: 2 مرات - E: 1 مرة - H: 1 مرة  نتيجة تنفيذ خوارزمية Shannon-Fano على : **HELLO** الشرح: \- عدد البتات المستخدمة: هذا يشير إلى عدد البتات (0 و 1) المطلوبة لتمثيل كل رمز \- (0،1) الترمز: \- L تمثل برمز \"0\" (يتطلب 2 بت) ولها 2 تكرارات. \- H تمثل برمز \"10\" (يتطلب 2 بت) ولها 1 تكرار. \- E تمثل برمز \"110\" (يتطلب 3 بت) ولها 1 تكرار. \- O تمثل برمز \"111\" (يتطلب 3 بت) ولها 1 تكرار. \- عدد التكرارات: يوضح عدد مرات ظهور كل حرف في السلسلة الأصلية. \- العدد الإجمالي للبتات: في النهاية، يتم حساب الإجمالي للبتات المستخدمة في تمثيل الأحرف بناءً على تكرارها، حيث تمثل النتيجة 10 بتات. **3.2.2 شجرة هوفمان (Huffman Tree)** \- مشابهة لشجرة شانون-فانو ولكن مع تحسينات في الكفاءة. تبدأ من الأسفل إلى الأعلى عبر النجو التالي: 1\. **التهيئة:** وضع جميع الحروف في القائمة بشكل مرتب حسب عدد مرات تكرارها. 2\. يتم تكرار الخطوة الأولى حتى تحتوي القائمة على حرف واحد فقط. 1. من القائمة، يتم اختيار حرفين لهما أقل عدد من التكرارات. 2. تعيين مجموع عدد تكرارات الأبناء من الأب وإدراجه في القائمة، بحيث يتم الحفاظ على النظام. 3. حذف الأبناء من القائمة. 3\. تعيين رمز تعريف لكل ورقة بناء على المسار من الجذر.  **خصائص خوارزمية هوفمان:** - **رقم مفتاحي فريد**: لكل كود ناتج من خوارزمية هوفمان رقم فريد لايُسمح بتكراره في أي كود آخر (يمنع أي غموض في الترميز) - **الأمثلية:** تمثل الحد الأدنى للتكرار لتمثيل نموذج بيانات معين (توزيع احتمالي محدد ودقيق) 1. سيكون للحرفين الأقل تكرارًا نفس الطول للترميز، مع وجود اختلاف في البت الأخير لكل منهما. 2. أما الحروف الأكثر تكرارا سيكون طول ترميزها أقصر من الحروف الأقل تكرارا.[ ]{.math.inline} **3.3 الضغط القائم على القاموس (Dictionary-Based Coding)** 3.3.1 خوارزمية LZW (Lempel-Ziv-Welch) \- تعتمد على إنشاء قاموس ديناميكي (Dynamic Dictionary). تُستخدم القاموس لتخزين التسلسلات المتكررة من الرموز. \- عندما يظهر تسلسل جديد، يتم إضافته إلى القاموس ويتم الإشارة إليه برمز. \- على سبيل المثال، في النص \"**ABABBABCABABBA**\"، يقوم LZW بإنشاء قاموس لكل تسلسل ليستخدمه في ترميز النص دون تكرار الرموز. الآن، إذا كانت سلسلة الإدخال هي **ABABBABCABABBA**، فإن خوارزمية الضغط LZW تعمل على النحو التالي:  نستنتج أن رموز الإخراج هي: 1 2 4 5 2 3 4 6 1 بدلاً من 14 حرفًا. مما يؤدي إلى الحاجة لإرسال 9 رموز فقط من أصل 14 رمزا. **نسبة الضغط**= 14/9=1.56 **4. الضغط بدون فقدان للصور** **4.1 تقنيات ضغط الصور** \- **ضغط الصور باستخدام الترميز التفاضلي (Differential Coding):** يعتمد على حساب الفروق بين ألوان (Colors) البكسل المتجاورة، مما يجعل النتائج أكثر فعالية، حيث تكون الفروق غالبًا أقل تعقيدًا. - باستخدام الصورة الأصلية بإحداثيات **I(x,y)** وعامل الفرق البسيط (Simple difference operator) يمكن معرفة الإحداثيات الجديدة **d(x,y)** كالتالي: **d(x, y) = I(x, y) − I(x −1,y)** والان نستعرض الصورة الاصلية مع الصورة المضغوطة بالترميز التفاضلي وتمثيل كل منهما بالرسم البياني   - الصور توضح توزيعات للصور الأصلية مقابل الصور المشتقة منها بإحداثيات جديدة: - الصورة **أ** تبين صورة بالتدرج الرمادي - الصورة **ب** تبين الصورة المشتقة جزئيا للصورة أ - الصورة **ج** تبين الرسم البياني للصورة الأصلية - الصورة **د** تبين الرسم البياني للصورة المشتقة 4**.2 خوارزميات أخرى** إلى جانب خوارزميات الضغط غير الفقداني مثل هوفمان وLZW، هناك العديد من الخوارزميات الأخرى التي تُستخدم في ضغط البيانات، ومنها: 1\. ضغط البيانات باستخدام التحويلات (Transform Coding): \- تعتمد هذه الخوارزميات على تحويل البيانات من مجال إلى آخر، مثل تحويل فورييه أو تحويل كوساين المنفصل (DCT). تُستخدم بشكل شائع في ضغط الصور والفيديو، مثل JPEG وMPEG. 2\. ضغط البيانات باستخدام النماذج الإحصائية (Statistical Modeling): \- تشمل هذه الخوارزميات استخدام نماذج إحصائية لتقدير احتمالات الرموز. تُستخدم في خوارزميات مثل Arithmetic Coding، التي تعالج تسلسل الرموز ككل بدلاً من الرموز الفردية. 6\. \*\*ضغط البيانات باستخدام تقنيات التشفير المتقدمة (Advanced Coding Techniques): \- مثل Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding (CABAC) ، التي تُستخدم في معايير الفيديو الحديثة مثل H.264 وH.265، حيث يتم تعديل التشفير بناءً على السياق الحالي للبيانات. تُعتبر هذه الخوارزميات أدوات قوية في مجال ضغط البيانات، حيث تُستخدم في مجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك ضغط الصور، الفيديو، والنصوص، مما يسهم في تحسين كفاءة التخزين والنقل. 5\. الخاتمة يعتبر الضغط بدون فقدان (Lossless Compression) جزءًا أساسيًا من معالجة البيانات الحديثة. بفضل الخوارزميات المختلفة، يمكن تحسين كفاءة التخزين والنقل دون أي تأثير على جودة البيانات. يتطلب فهم هذه الخوارزميات معرفة بالإحصاءات ونظرية المعلومات (Information Theory)، مما يجعلها جزءًا مهمًا من مجالات البرمجة والبيانات.