1. run 길이 인코딩 (rle) :
-RLE는 일련의 데이터에서 연속 반복 값을 식별하고 표현하여 작동합니다.
- 이러한 반복 값을 단일 값으로 대체 한 다음 반복 수가 뒤 따릅니다.
- 예를 들어, 데이터 시퀀스 [1, 1, 1, 2, 2, 3]를 고려하십시오. RLE는 이것을 [1, 3, 2, 2, 3, 1]로 인코딩합니다.
-RLE는 데이터에 반복되는 값이 장기간있을 때 특히 효과적입니다.
2. 세포 인코딩 :
-Huffman Coding이라고도하는 셀 인코딩은 접두사 코드를 사용하여 시퀀스의 기호 또는 문자를 나타냅니다.
- 각 기호에는 주파수 또는 발생 확률에 따라 고유 한 코드 워드가 할당됩니다.
- 더 빈번한 심볼은 코드 워드가 짧고, 덜 빈번한 기호는 코드 워드가 더 길어집니다.
- 셀 인코딩은 데이터를 나타내는 데 사용되는 코드 워드의 평균 길이를 줄임으로써 압축을 달성합니다.
- 예를 들어, 데이터 시퀀스 [a, b, b, c, d, d, e]를 고려하십시오. 셀 인코딩을 사용하여 코드 워드 [00, 10, 110, 1110, 010, 011]을 기호 [a, b, c, d, e]에 할당 할 수 있습니다.
RLE과 셀 인코딩의 주요 차이점은 다음과 같이 요약 될 수 있습니다.
- 목적 :RLE는 연속 반복 값을 제거하는 것을 목표로하는 반면 셀 인코딩은 평균 코드 워드 길이를 줄이는 데 중점을 둡니다.
- 데이터 구조 :rle은 count-pair를 사용하여 반복 값을 나타내는 반면, 셀 인코딩은 각 기호에 가변 길이 코드 워드를 할당합니다.
- 효율 :RLE는 반복 값의 긴 실행이있을 때 효과적이며, 셀 인코딩은 일반적으로 다양한 기호를 가진 더 큰 데이터 세트에서 더 효과적입니다.
- 적합성 :RLE는 이미지 또는 이진 파일과 같은 반복 또는 중복성을 나타내는 데이터를 압축하는 데 적합합니다. 셀 인코딩은 일반적으로 텍스트 압축 및 일반 목적 데이터 압축 알고리즘에 사용됩니다.
RLE 및 셀 인코딩은 고유 한 강점을 가지며 특정 데이터 특성 및 압축 요구 사항에 따라 다양한 시나리오에 적용됩니다.
