Martes 22/10

No hubo lecciones.

Jueves 24/10

Actividad

Realizamos las exposiciones sobre los algoritmos de compresión.

LZ77

Es un compresor basado en algoritmo sin pérdida, los cuales se utilizan cuando la información a comprimir es crítica y no se puede perder información, por ejemplo en los archivos ejecutables, tablas de bases de datos, o cualquier tipo de información que no admita pérdida. El modelo lz77 es muy usado porque es fácil de implementar y es bastante eficiente.

En este algoritmo el codificador analiza el texto como una secuencia de caracteres, mediante una ventana deslizable compuesta por dos partes; un buffer de anticipación que es la opción que está a punto de ser codificada y un buffer de búsqueda (la ventana en sí), que es la parte dónde se buscan secuencias iguales a las existentes en el buffer de anticipación. Para codificar el contenido, o parte de él, del buffer de anticipación, se busca la secuencia igual en el buffer de búsqueda y la codificación resulta en indicar esta repetición como una tripleta [offset, longitud, carácter siguiente].

LZZ8

Fue la base para el algoritmo LZW.

Se logra la compresiòn al reemplazar las ocurrencias repetidas de datos con referencias a un diccionario que se basa en el flujo de datos de entrada {index, character}.

LZW

Es un algoritmo de compresión sin pérdida desarrollado por Terry Welch. La mayoría de los métodos de compresión se basan en un análisis inicial del texto para identificar cadenas repetidas para armar un diccionario de equivalencias, asignando códigos breves a estas cadenas. En una segunda etapa, se convierte el texto utilizando los códigos equivalentes para las cadenas repetidas. Esto requiere dos etapas, una de análisis y una segunda de conversión y también requiere que el diccionario se encuentre junto con el texto codificado, incrementando el tamaño del archivo de salida. En textos largos se comprime aproximadamente la mitad del texto original. "Pasado, presente y futuro". Utilizado en el programa Compress y procesamiento de imágenes GIF.