Resumes 
Flashcards 
StudySmarter IA 
Notes de cours 
Planning de révision 
Dossiers 
Examens 
Magazine 
Faire carrière 
App mobile 
Jump to a key chapter
Comprendre le codage des longueurs d'exécution
Le codage des longueurs d'exécution (RLE) est une forme élémentaire de compression des données qui peut être mise en œuvre efficacement dans les systèmes informatiques. Le RLE s'avère particulièrement utile lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données contenant des valeurs répétitives. Avant de comprendre comment fonctionne le RLE, commençons par comprendre ce qu'est exactement le RLE.Qu'est-ce que le Run Length Encoding ?
Le Run Length Encoding (RLE) est une forme de compression de données par laquelle des séquences de données sont stockées sous la forme d'un seul compte et d'une seule valeur de données.
Principes de base du codage des longueurs d'exécution
Le RLE repose sur deux principes fondamentaux :- L'efficacité : Il fonctionne mieux avec les données répétitives car il enregistre la fréquence de valeurs spécifiques, éliminant ainsi la nécessité d'enregistrer chaque répétition séparément.
- Simplicité : Il utilise une méthodologie simpliste consistant à enregistrer les valeurs répétitives comme un seul ensemble, ce qui le rend facile à comprendre et à mettre en œuvre.
L'efficacité et la simplicité sont à la base du principe de l'ELR. Il est efficace parce qu'il réduit les besoins de stockage des données répétitives, et il est simple parce qu'il est facile à coder et à mettre en œuvre.
Comment fonctionne le Run Length Encoding ?
Le RLE consiste à remplacer les séquences des mêmes valeurs de données au sein d'un ensemble de données par une paire composée du numéro de comptage et de la valeur répétée. Il simplifie ainsi les ensembles de données contenant beaucoup de données répétitives.Prenons par exemple la chaîne de caractères "AAABBBCC". En utilisant RLE, elle serait condensée en "3A3B2C", soit trois 'A', trois 'B' et deux 'C'.
Processus étape par étape du Run Length Encoding (codage de longueur d'exécution)
Voici une description étape par étape du fonctionnement du RLE :- Identifie les valeurs de données qui se répètent dans l'ensemble de données.
- Remplace la séquence répétitive par une paire comprenant le nombre de répétitions et la valeur répétée.
- Continue ce processus pour toutes les séquences qui se répètent dans l'ensemble de données.
char[] arr = new char[]{'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'} ; for (int i = 0 ; i < arr.length ; i++) { int runLength = 1 ; while (i + 1 < arr.length&& arr[i] == arr[i + 1]) { i++ ; runLength++ ; } System.out.println(runLength + "" + arr[i]) ; }Cela s'imprimera : 4A3B Il est important de se rappeler que RLE convient mieux aux données comportant de nombreuses séries de valeurs identiques. Pour les données comportant un petit nombre de répétitions, RLE risque d'augmenter par inadvertance la taille de l'ensemble de données. Le type de données est donc un facteur essentiel à prendre en compte lorsque l'on décide d'utiliser le RLE comme méthode de compression.Le codage des longueurs d'exécution Python
Dans le domaine de la programmation Python, le codage des longueurs d'exécution est souvent utilisé comme une technique de compression de données simple mais efficace. Grâce à la syntaxe facilement lisible de Python et à sa vaste collection de fonctions intégrées, la mise en œuvre du codage des longueurs d'exécution est relativement facile.Mise en œuvre du codage des longueurs d'exécution en Python
Lorsque tu dois compresser des données contenant de longues séries de valeurs similaires en Python, le codage des longueurs d'exécution ( Run Length Enc oding) offre une solution de choix. Pour mettre en œuvre le RLE, tu dois d'abord créer une liste ou une chaîne Python vide qui contiendra les données codées. En commençant par le premier élément d'un ensemble de données, tu comptes la séquence de caractères ou de valeurs identiques. Dès qu'un élément différent est rencontré, le caractère et le compte précédents sont ajoutés à ta liste/chaîne RLE, et le compte recommence pour cette nouvelle valeur. Répète ce processus pour tous les éléments de l'ensemble de données. Voici une procédure étape par étape pour mettre en œuvre le RLE en Python :- Initialise une liste ou une chaîne vide pour contenir les données codées.
- Commence le décompte des caractères répétitifs par le premier élément.
- Ajoute le caractère et le compte à la liste/chaîne RLE lorsqu'une valeur différente est rencontrée.
- Continue le processus pour tous les éléments de l'ensemble de données.
Une fonction Python simple qui met en œuvre l'ELR sur une chaîne de caractères pourrait ressembler à ceci :
def run_length_encoding(input_str) : encoding = '' i = 0 while i < len(input_str) : count = 1 while i + 1 < len(input_str) and input_str[i] == input_str[i+1] : i += 1 count += 1 encoding += str(count) + input_str[i] i += 1 return encoding
Python Run Length Encoding : Un guide facile
Ce guide vise à simplifier le processus de mise en œuvre du RLE en Python. Tout d'abord, input_str est la chaîne de caractères que nous souhaitons compresser à l'aide de RLE. Le codage de la chaîne est stocké dans la variable"codage". La boucle while externe parcourt chaque caractère de la chaîne. La boucle while interne n'est utilisée que si le caractère actuel est le même que le caractère suivant. Si c'est le cas, la boucle incrémente le compte du caractère actuel et incrémente le pointeur 'i' d'une unité. Une fois qu'un caractère différent est trouvé, le compte et le caractère actuel sont ajoutés à la chaîne 'encoding'. La boucle extérieure passe ensuite au caractère suivant de la chaîne d'entrée. La chaîne 'encoding' retournée contient le Run Length Encoding de la chaîne d'entrée. La complexité temporelle de cette approche est \(O(n)\), où \(n\) est la longueur de la chaîne d'entrée.Analyse de l'exemple de codage de longueur d'exécution Python
Examinons la fonction RLE de Python en action. En passant 'AAABBBCCC' comme chaîne d'entrée dans la fonction, tu obtiendras '3A3B3C' comme chaîne codée. Cette chaîne codée indique que 'A', 'B' et 'C' se répètent chacun 3 fois dans les données d'origine. En passant alternativement 'AABBCC' comme chaîne d'entrée, on obtient '2A2B2C' comme chaîne codée, ce qui montre que 'A', 'B' et 'C' se répètent chacun 2 fois. Les sorties réussies confirment que la fonction RLE fonctionne correctement, indiquant que les séquences de caractères identiques sont codées de manière adéquate en une seule paire caractère-fréquence. Veuillez noter que si la chaîne d'entrée contient des caractères qui ne se répètent pas, tels que 'ABC', la sortie ('1A1B1C') est plus longue que l'entrée. Cela montre que le RLE n'entraîne pas toujours une compression des données et qu'il est plus approprié de l'utiliser sur des données qui contiennent des motifs appropriés de caractères répétitifs. En conclusion, le codage des longueurs d'exécution Python est un complément utile à ta boîte à outils de compression des données, en particulier pour les ensembles de données où des valeurs spécifiques ont une fréquence d'apparition élevée.Le codage des longueurs d'exécution (Run Length Encoding) binaire
En ce qui concerne les techniques de compression de données, le codage des longueurs d'exécution (RLE) joue un rôle important en raison de sa simplicité et de sa mise en œuvre facile. Le codage binaire des longueurs d'exécution est une spécification du RLE qui traite uniquement des données binaires - des séquences qui ne comprennent que deux types de valeurs, généralement représentées par 0 et 1.Utilisation du codage binaire des longueurs d'exécution pour la compression des données
Le Binary Run Length Encoding vise à minimiser les besoins de stockage des séquences binaires qui contiennent de longues séries des mêmes valeurs. Pour ce faire, il stocke chaque série de nombres identiques consécutifs sous la forme d'une paire. La paire contient la longueur de la séquence (run length) et le nombre répété (0 ou 1). L'algorithme parcourt l'entrée binaire de gauche à droite. L'encodage commence par le premier chiffre et compte le nombre de fois où il se répète consécutivement avant qu'un autre chiffre n'apparaisse. Le compte (longueur de la course) et le nombre binaire forment une paire, qui constitue ensuite le résultat codé. Ce processus se répète avec le nombre différent suivant et continue jusqu'à la fin de l'entrée binaire. Comme pour le RLE standard, le Binary Run Length Encoding est plus efficace lorsque les données comportent de longues séries de 0 ou de 1. D'autre part, l'alternance de valeurs telles que "010101" peut donner un résultat codé plus long que la séquence originale. Prenons l'exemple d'une image binaire, où les longues séries de pixels blancs ou noirs peuvent être codées efficacement. Si l'image est principalement blanche avec peu de pixels noirs, le RLE pour ces données binaires peut considérablement réduire la taille de stockage.binary_input = '000001111100000111' i = 0 RLE = [] while(i < len(binary_input)) : count = 1 while (i + 1 < len(binary_input) and binary_input[i] == binary_input[i + 1]) : i += 1 count += 1 RLE.append((count, int(binary_input[i]))) i += 1 print(RLE)Le script imprime [(5, 0), (5, 1), (5, 0), (3, 1)], représentant les longueurs des séquences pour les '0' et les '1' respectivement dans les données binaires.
Interprétation du codage des longueurs d'exécution binaires
L'interprétation du Binary Run Length Encoding implique la conversion de données binaires compressées en leur forme d'origine. Il s'agit d'une capacité cruciale, car le but ultime de la compression des données n'est pas seulement d'économiser de l'espace, mais aussi de pouvoir retrouver les données d'origine en cas de besoin. Le décodage du RLE binaire est assez simple. Pour chaque paire de la séquence codée, ajoute le nombre binaire (0 ou 1) à la chaîne de sortie le nombre de fois spécifié par la longueur d'exécution. Traite chaque paire de la séquence de cette façon et tu obtiendras la séquence binaire originale.RLE = [(5, 0), (5, 1), (5, 0), (3, 1)] binary_output = '' for pair in RLE : count, value = pair binary_output += str(value) * count print(binary_output)Ce script fournira la sortie '000001111100000111' - la séquence binaire originale. Lorsque l'on utilise RLE binaire, il est important de garder à l'esprit ce qui suit :
- Les données originales doivent être constituées de longues séries de valeurs similaires pour que le codage soit efficace.
- La méthode RLE n'est pas efficace pour les données dont les valeurs binaires alternent fréquemment, car elle risque de produire un résultat plus long que l'entrée.
- Les processus de codage et de décodage ont une complexité temporelle de \(O(n)\), ce qui les rend efficaces pour les données binaires volumineuses.
Décompression des listes codées en longueur d'onde
Après avoir compris le processus de codage des données avec le Run Length Encoding, il est tout aussi important d'explorer comment inverser ce processus. La décompression des données RLE consiste à comprendre les paires de longueurs d'exécution et de valeurs de données, et à utiliser ces informations pour reconstruire l'ensemble de données d'origine.Une plongée en profondeur dans la décompression des listes codées par longueur d'onde
La décompression des listes codées par longueur d'exécution intervient lorsque tu as besoin de ramener ta liste codée à son état d'origine. Pour ce faire, nous utilisons les informations contenues dans les paires RLE pour reconstruire les données. Le processus est relativement simple : pour chaque paire, prends la deuxième valeur et répète-la le nombre de fois spécifié à la première place de la paire. La mise en œuvre de la décompression est la suivante : Commence par créer une liste vide pour stocker les données décompressées. Itère sur la liste encodée, qui doit contenir des paires de données au format (longueur d'exécution, valeur des données). Pour chaque paire, ajoute la valeur des données à la nouvelle liste le nombre de fois spécifié par la longueur d'exécution. Avec Python, ce processus devient plus simple grâce à la fonction intégrée de multiplication de liste. Voici un processus étape par étape :- Initialise une liste vide pour stocker les données décompressées.
- Passe en revue les paires de la liste encodée.
- Pour chaque paire, ajoute la valeur des données à la nouvelle liste, en répétant l'opération autant de fois que l'indique la longueur de la liste.
encoded_list = [(4, 'A'), (3, 'B'), (2, 'C')] decompressed_list = [] for pair in encoded_list :
run_length, data_value = pair decompressed_list += [data_value] * run_length print(decompressed_list)Ce script crée une liste ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'], qui correspond aux données d'origine avant qu'elles ne soient codées en run-length en [(4, 'A'), (3, 'B'), (2, 'C')].
La complexité temporelle de cette implémentation est toujours de \(O(n)\), en raison de l'itération sur les éléments de la liste. Il est essentiel de noter que, bien que la décompression puisse créer de grandes listes en fonction des données et des longueurs d'exécution, la décompression est considérée comme une opération rapide car elle implique principalement la répétition de valeurs dans une liste.Exemple de décompression d'une liste codée en longueur d'exécution
Considérons la liste codée en longueur d'exécution [(5, 0), (3, 1), (6, 0)]. Cela signifie que '0' se répète cinq fois, suivi de '1' qui se répète trois fois, puis de '0' qui se répète six fois dans la liste originale.encoded_list = [(5, 0), (3, 1), (6, 0)] decompressed_list = [] for pair in encoded_list : run_length, data_value = pair decompressed_list += [data_value] * run_length print(decompressed_list)Le script produit la liste [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0], rétablissant la séquence de valeurs d'origine. La décompression d'une liste codée en longueur symbolise le côté bénéfique du codage des données à l'aide du codage en longueur - la qualité intégrée de la compression des données sans perte d'informations. Il s'agit d'un algorithme de compression de données réversible, qui conserve la capacité de restaurer parfaitement les données d'origine. Lors de l'utilisation de RLE et de sa décompression, il faut cependant toujours garder à l'esprit que cette méthode est spécifiquement utile lorsqu'il s'agit de données qui contiennent de longues séquences de valeurs similaires. L'algorithme ne fonctionne pas bien sur les données qui consistent en des alternances fréquentes entre différentes valeurs. Les données décompressées peuvent s'avérer plus volumineuses que l'original s'il n'existe pas de séries appropriées dans les données. Enfin, lors de la décompression, il faut comprendre que de grandes longueurs de séries peuvent entraîner une augmentation significative de la quantité de mémoire nécessaire pour stocker les données décompressées. Ainsi, la capacité du système à gérer des besoins accrus en mémoire doit être prise en compte dans les décisions concernant le moment et la manière d'utiliser le codage et le décodage des longueurs d'exécution.
Encodage des longueurs d'exécution dans les images JPEG
Le format JPEG est universellement reconnu pour son traitement efficace des images en couleur, ce qui en fait la norme de facto pour les photographies sur Internet. Une caractéristique essentielle de l'efficacité du format JPEG est l'utilisation d'un algorithme de compression avec perte, dans lequel une partie des données de l'image originale est éliminée pour gagner de l'espace. Cet algorithme utilise plusieurs étapes de transformation et de compression, dont l'une implique l'utilisation du Run Length Encoding (RLE).Le rôle du codage des longueurs d'exécution JPEG dans la compression des images
L'application du Run Length Encoding dans le processus JPEG est intimement liée à la façon dont l'algorithme JPEG traite les données de l'image. Après avoir décomposé une image en blocs, une transformée en cosinus discrète (DCT) est appliquée, ce qui donne une matrice de coefficients de fréquence. Le plus souvent, les composantes à haute fréquence ont des amplitudes plus faibles et peuvent même être nulles, ce qui conduit à des coefficients nuls consécutifs - un scénario parfait pour le RLE.Dans le contexte du JPEG, le Run Length Encoding est utilisé en combinaison avec le codage de Huffman dans un processus connu sous le nom de JPEG baseline Huffman RLE. L'objectif est de coder les séquences de zéros qui se produisent entre les coefficients DCT non nuls ou à la fin du bloc. Ainsi, chaque symbole à coder se compose de deux parties :
- La taille de l'amplitude non nulle qui suit une série de zéros ; et
- La longueur de la série de zéros précédant cette amplitude.
Vue d'ensemble de l'algorithme de codage des longueurs d'exécution en JPEG
Par conséquent, le processus de codage des longueurs d'exécution dans le JPEG est légèrement différent du RLE standard. Les différences résident dans les détails de la définition des passages et du comptage des éléments. Le codage de la longueur des passages JPEG identifie un passage comme une séquence de coefficients zéro consécutifs et les compte. La fin de la série se produit lorsqu'un coefficient non nul ou la fin du bloc est rencontré. Ensuite, au lieu de coder le zéro réel et sa longueur, un symbole en deux parties est créé. La première partie est le nombre de coefficients zéro (RUNLENGTH), et la seconde partie est la taille (SIZE) de l'amplitude non nulle qui met fin à la course. Les deux sont ensuite codés à l'aide de codes de Huffman. Un élément essentiel à comprendre dans ce processus est le traitement des séquences zéro à la fin d'un bloc. En JPEG, il existe un symbole spécial de fin de bloc (EOB). Lorsque JPEG rencontre une série de zéros plus importante que ce qui reste dans le bloc (ou si le reste du bloc est entièrement composé de zéros), il ne crée pas une nouvelle paire (RUNLENGTH, SIZE). Au lieu de cela, il affiche le symbole EOB et passe au bloc suivant. Ce mécanisme astucieux crée une compression supplémentaire des données, car tous les zéros de fin sont compressés en un seul symbole.Comprendre le mécanisme de compression Run Length Encoding
L'application pratique du RLE dans le JPEG implique plusieurs étapes critiques. Avant le RLE, les coefficients transformés sont remodelés en une liste unidimensionnelle à l'aide d'une étape connue sous le nom d'ordonnancement en zig-zag, qui vise à placer les coefficients de basse fréquence avant les coefficients plus élevés. Ce processus favorise les longues séries de zéros, ce qui permet d'exploiter davantage les aspects bénéfiques du RLE. Comme nous l'avons mentionné précédemment, chaque série et son amplitude non nulle associée sont marquées dans la paire (RUNLENGTH, SIZE). Cependant, le coefficient non nul réel est également nécessaire pour recréer les données de l'image au cours du processus de décompression. Par conséquent, le symbole codé par Huffman est suivi d'une représentation binaire de l'amplitude non nulle. Pour cela, on utilise les bits SIZE, et la représentation binaire doit être le plus petit nombre positif qui conserve le signe de l'amplitude.| Amplitude | Taille | Représentation positive | Représentation négative |
| 1, -1 | 1 | 1 | 0 |
| 2, 3, -2, -3 | 2 | 10, 11 | 00, 01 |
| 4, 5, 6, 7, -4, -5, -6, -7 | 3 | 100, 101, 110, 111 | 000, 001, 010, 011 |
L'application du codage des longueurs d'exécution dans le traitement des images numériques
Le traitement des images numériques exploite la puissance du codage des longueurs d'exécution pour des opérations rapides et peu encombrantes, en particulier dans la compression d'images JPEG. Dans une perspective plus large de traitement d'images, chaque étape du codage Run Length et du codage de Huffman qui s'ensuit fonctionne en harmonie avec les étapes précédentes de l'algorithme de compression JPEG. La transformée en cosinus discrète est conçue avec précision pour produire des données dont les coefficients sont probablement petits ou nuls, préparant ainsi les données pour le codage de la longueur d'exécution. Ensuite, les coefficients nuls sont transformés en une quantité beaucoup plus petite de données codées, ce qui permet d'économiser de l'espace. Entre-temps, le codage de Huffman utilise la fréquence statistique des symboles pour compresser davantage les données.Outre sa fonction d'économie d'espace, le processus de codage Run Length de JPEG contribue également à la vitesse d'exécution de l'algorithme de compression JPEG. Pour les tâches de traitement d'images, l'efficacité du calcul est tout aussi primordiale que l'efficacité de la mémoire, c'est pourquoi les multiples étapes du processus de compression JPEG sont toutes nécessaires pour effectuer les opérations d'enregistrement, d'envoi et de chargement d'images de manière rapide et transparente - tout en conservant une approximation de haute qualité de l'image d'origine.
Exemples et applications du codage des longueurs d'exécution
Le Run Length Encoding (RLE) est une technique de compression de données simple et efficace utilisée dans de nombreuses applications où la redondance des données est fréquente. Cette méthode permet de compresser les données sans perte et s'adapte le mieux aux données qui comprennent de nombreuses répétitions consécutives d'un même élément.Exemples pratiques de codage des longueurs d'exécution
Le codage Run Length sert principalement à la manipulation d'images numériques. Il est largement utilisé dans les formats de fichiers d'images bitmap, tels que BMP, TIFF et PCX. Cependant, il ne se limite pas aux graphiques et peut également être utile pour les données textuelles. Voici quelques exemples simples de son fonctionnement. Pour une image en niveaux de gris ou un fichier texte où "A" est suivi de treize "B" puis de "C", la représentation ASCII serait initialement la suivante :65 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 67En utilisant le Run Length Encoding, ces données peuvent être compressées en remplaçant les caractères répétés consécutifs par le caractère lui-même suivi du nombre de répétitions :
65 1 66 13 67 1Bien qu'il s'agisse d'une représentation de base du RLE, le concept peut s'étendre à des scénarios plus complexes. Un exemple serait de modifier la méthode RLE pour les entrées binaires en faisant la différence entre les séries de 0 et les séries de 1. Par conséquent, un nombre binaire comme "00001111000" peut être compressé à l'aide de la méthode RLE en deux nombres binaires distincts représentant respectivement les longueurs de 0 et de 1. Ainsi, '00001111000' est codé en '443', ce qui implique quatre 0, suivis de trois 1, suivis de deux 0.
L'utilisation de l'algorithme de codage des longueurs d'exécution dans la pratique
Pour mieux comprendre l'utilisation pratique du Run Length Encoding, examinons en détail son fonctionnement. Considérons une image dont les valeurs des pixels sont :127 127 130 130 130 131Au lieu de stocker chaque valeur de pixel séparément, le Run Length Encoding localise et regroupe les valeurs voisines identiques et les stocke sous la forme d'un point de données en deux parties : la valeur du pixel et la longueur de la course. Les valeurs de pixel ci-dessus seraient donc stockées sous la forme :
(127, 2), (130, 3), (131, 1)L'utilisation du RLE dans la pratique implique un algorithme composé de deux processus : l'encodage et le décodage. La fonction d'encodage parcourt la matrice de l'image et enregistre la valeur de couleur qui démarre une série et sa longueur. Lors du décodage, les données compressées sont traitées et, pour chaque paire de valeur de pixel et de longueur, une série de pixels est émise sur la matrice de l'image. La technique du Run Length Encoding permet de réduire considérablement la taille des données ; cependant, tous les types de données ne se prêtent pas à cette méthode. La similarité et la régularité des données sont des facteurs clés pour une compression réussie.
Exploration des avantages de la compression par codage des longueurs d'exécution
L'un des principaux avantages du Run Length Encoding réside dans sa simplicité. Le RLE fournit un schéma de codage et de décodage très simple, qui peut être exécuté rapidement sur un ordinateur, ce qui fait du RLE une méthode de compression rapide. Un autre avantage est sa nature sans perte. Les données compressées à l'aide du Run Length Encoding peuvent être entièrement restaurées au cours du processus de décodage, ce qui est bénéfique pour les applications qui nécessitent une reproduction précise des données, comme l'imagerie médicale. Un autre avantage réside dans le stockage et la transmission des données. Le RLE permet de gérer les paquets de données plus efficacement grâce à la réduction de la taille des données. Il s'agit donc d'une option intéressante pour l'infographie et la transmission de médias numériques. Enfin, le RLE peut accroître la sécurité des données. Bien qu'il ne s'agisse pas intrinsèquement d'une méthode cryptographique, son processus de compression peut quelque peu obscurcir les données d'origine.Diverses applications du codage des longueurs d'exécution
Le codage des longueurs d'exécution trouve sa place dans un large éventail d'applications :- L'infographie: Les images bitmap et les fichiers TIFF utilisent le RLE pour stocker les informations sur les pixels. Ces types de fichiers comprennent de nombreuses séries de pixels, ce qui les rend idéaux pour le RLE.
- Imagerie médicale: De nombreuses images médicales, telles que les tomodensitogrammes et les IRM, comportent des régions dont les valeurs de pixels sont similaires. Le RLE s'avère extrêmement utile pour compresser ces images en vue de leur stockage ou de leur transmission sans perte de données.
- Cartes thématiques: Dans les systèmes d'information géographique, les cartes thématiques utilisent le RLE. Ici, de grandes régions peuvent avoir le même attribut, comme l'utilisation des terres ou le type de sol. RLE compresse efficacement ce type de données.
- Télécopieurs: Compte tenu de la nature binaire des documents faxés (texte ou lignes sur fond blanc), RLE est extrêmement efficace pour compresser ces données en vue de leur transmission.
Encodage des longueurs d'exécution - Principaux enseignements
- Le Run Length Encoding (RLE) est une méthode simple de compression des données qui remplace les séquences de caractères identiques par une seule paire caractère-fréquence. En Python, cela peut être représenté par "3A3B3C" pour la chaîne d'entrée "AAABBBCCC".
- Le codage de longueur d'exécution binaire se concentre sur les données binaires, en stockant des séries de nombres identiques consécutifs (0 ou 1) sous forme de paires contenant la longueur de la séquence et le nombre. Par exemple, "000001111100000111" serait codé sous la forme [(5, 0), (5, 1), (5, 0), (3, 1)].
- La décompression des listes codées par longueur d'exécution consiste à reconvertir les données compressées dans leur forme d'origine. Pour une liste codée en longueur d'exécution comme [(5, 0), (3, 1), (6, 0)], on obtient la liste [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0].
- Le codage des longueurs d'onde joue un rôle important dans la compression des images JPEG. JPEG utilise un processus appelé "JPEG baseline Huffman RLE" pour coder les séquences de zéros qui se produisent entre les coefficients non nuls de la transformée en cosinus discrète (DCT) ou à la fin du bloc. Cela permet de réduire considérablement la taille des fichiers.
- L'algorithme Run Length Encoding de JPEG est légèrement différent du RLE standard, identifiant les runs comme des séquences de coefficients zéro consécutifs et créant des symboles en deux parties constitués du nombre de zéros (run length) et de la taille de l'amplitude non nulle qui termine le run.
Apprends avec 12 fiches de Codage par longueur de course dans l'application gratuite StudySmarter
Nous avons 14,000 fiches sur les paysages dynamiques.
Tu as déjà un compte ? Connecte-toi
Questions fréquemment posées en Codage par longueur de course
Qu'est-ce que le codage par longueur de course (RLE) ?
Le codage par longueur de course (RLE) est une méthode de compression où les séquences de données identiques sont stockées en tant que valeur unique et compte.
Comment fonctionne le codage par longueur de course ?
Le codage par longueur de course fonctionne en compressant des blocs de données répétitives en une seule valeur suivie du nombre de répétitions.
Quels sont les avantages du codage par longueur de course ?
Les avantages du codage par longueur de course incluent une réduction de la taille des fichiers et une simplification du stockage et de la transmission de données répétitives.
Où est utilisé le codage par longueur de course ?
Le codage par longueur de course est principalement utilisé dans le traitement d'images, les systèmes de stockage de données et les formats de fichier comme BMP et TIFF.
Teste tes connaissances avec des questions à choix multiples
TON SCORE
Ton score
Rejoins l'application StudySmarter et apprends efficacement avec des millions de flashcards, et plus encore.
Apprends avec 12 fiches de Codage par longueur de course dans l'application gratuite StudySmarter
Tu as déjà un compte ? Connecte-toi
À propos de StudySmarter
StudySmarter est une entreprise de technologie éducative mondialement reconnue, offrant une plateforme d'apprentissage holistique conçue pour les étudiants de tous âges et de tous niveaux éducatifs. Notre plateforme fournit un soutien à l'apprentissage pour une large gamme de sujets, y compris les STEM, les sciences sociales et les langues, et aide également les étudiants à réussir divers tests et examens dans le monde entier, tels que le GCSE, le A Level, le SAT, l'ACT, l'Abitur, et plus encore. Nous proposons une bibliothèque étendue de matériels d'apprentissage, y compris des flashcards interactives, des solutions de manuels scolaires complètes et des explications détaillées. La technologie de pointe et les outils que nous fournissons aident les étudiants à créer leurs propres matériels d'apprentissage. Le contenu de StudySmarter est non seulement vérifié par des experts, mais également régulièrement mis à jour pour garantir l'exactitude et la pertinence.
En savoir plus