Hay filtros con pérdida que puede aplicar al texto que harán que el texto se comprima más pequeño. Por ejemplo: elimine algunos o todos los signos de puntuación, elimine todos o espacios en blanco adicionales, conviértalos en un solo caso (todo en mayúsculas o todos más bajos), reemplace los caracteres decorados como ö con o. Todos estos son filtros con pérdidas que, cuando se combinan con un compresor basado en diccionario (como zip, gzip, etc.) probablemente generarán archivos comprimidos más pequeños.
… y en el lado del receptor recuperar los datos.
Si quiere recuperar el mismo texto que tenía antes de la compresión con pérdida, no. Eso es, por definición, lo contrario de lo que logra la compresión con pérdida. La compresión con pérdida desecha los datos, a menudo datos que cree que podría no perderse, para reducir el tamaño del conjunto de datos. Una vez que lo tira, no puede recuperarlo. Los algoritmos de compresión que pueden reconstruir los datos originales como se llamaron “sin pérdidas”.
- ¿Qué es el algoritmo de YouTube?
- ¿Cuáles son algunos de los mejores libros sobre Estructura de datos y Algoritmo en Java para principiantes?
- ¿Hay algún tutorial de algoritmos y estructuras de datos donde aprendas a través de los juegos?
- ¿Apache Hadoop es realmente bueno para algoritmos recursivos?
- He tenido algunos problemas con la recursividad desde hace un tiempo, desde que comencé a estudiar algoritmos. ¿Hay algún recurso / método en particular que te haya ayudado a entenderlo completamente y que puedas recomendar?
