압축은 압축 할 항목 내부에서 반복적 인 패턴을 찾아서 작동합니다. 또한 파일을 압축하는 동안 데이터를 손실하지 않으려면 압축에 손실이 없어야합니다 (*).
이제 머리 뒤쪽에있는 파일로 컴퓨터에 파일 (항목)이 저장되는 방식을 생각해보십시오. 가장 낮은 수준에서는 모두 0과 1입니다.

따라서 질문은 다음과 같이 변형 될 수있다 : ” 원래의 표현보다 더 작은 방법으로 1과 0의 무리를 어떻게 표현할 수 있습니까? “

처음부터 시작하겠습니다 . 단일 비트 (단일 1 또는 단일 0) 의 일반적인 표현을 어떻게 압축 할 수 있습니까?
대답은 정말 쉽습니다 : 당신은 할 수 없습니다! … 단일 비트는 가능한 가장 컴팩트 한 방식으로 표현됩니다.

충분히 큰 예를 들어 봅시다. 0111 0111 0100 0111 과 같은 이진 문자열을 어떻게 압축 합니까?
개별 비트를 보는 것이 전혀 도움이되지 않는다는 것을 이미 알고 있기 때문에 더 큰 규모를 봐야한다는 것을 알고 있습니다. 예를 들어, 한 번에 4 비트를 가져 갑시다. 이제 이진 문자열 “0111” 이 예제에서 3 번 나타날 것이므로 단일 비트 0으로 표시하지 않는 이유는 무엇입니까? 그러나 이것은 여전히 ​​0100을 암흑으로 남겨 두므로 “1”로 표현하겠습니다
. 원본을 “0010”으로 압축했습니다.

정말 맛있어요! 그러나 이것은 “허프만 인코딩 알고리즘” 의 기본 사항 일 뿐이며 실제 세계에서는 그보다 약간 더 복잡합니다 (또한 인코딩 정보가 포함 된 테이블을 저장해야하지만, 이 질문에 대답하기 위해 조금 먼).

지금 정말 귀하의 질문에 대답 : 모든 데이터가 좋은? 잘 할 수 있음을 압축 할 수없는 이유의 또 다른 예를 가지고 : “0001 0110 1000 1111”, 우리는 데이터를 압축 할 수 없을 것입니다 위와 같이 우리가 같은 기술을 사용하는 경우 (반복이 발견되지 않음) 압축의 이점이 없습니다 …

(*) 물론 예외가 있습니다. 가장 알려진 예는 MP3 파일에 사용되는 압축입니다. 여기에서 원본에 대한 원시 파일에서 MP3 형식으로 변환하는 동안 소리에 대한 일부 정보 가 손실되므로이 압축은 손실 됩니다. 또 다른 예는 이미지의 .JPG 형식입니다.

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