Comprender la codificación de longitud de pasada
La Codificación de Longitud de Ejecución (RLE) es una forma elemental de compresión de datos que puede implementarse eficazmente en los sistemas informáticos. La RLE resulta especialmente útil cuando tienes grandes conjuntos de datos con valores que se repiten. Antes de adentrarnos en la comprensión de cómo funciona la RLE, empecemos por entender qué es exactamente la RLE.¿Qué es la Codificación de Longitud de Ejecución?
La Codificación de Longitud de Ejecución (RLE) es una forma de compresión de datos mediante la cual las secuencias de datos se almacenan como un único valor de recuento y datos.
Principios básicos de la codificación de longitud de recorrido
La RLE se basa en dos principios fundamentales- Eficacia: Funciona mejor con datos repetitivos porque registra la frecuencia de valores específicos, eliminando así la necesidad de registrar cada repetición por separado.
- Simplicidad: Utiliza una metodología simplista de almacenamiento de valores repetidos como un único conjunto, lo que facilita su comprensión y aplicación.
La eficiencia y la simplicidad sustentan el principio de la RLE. Es eficiente porque reduce las necesidades de almacenamiento de datos repetitivos, y es sencillo porque es fácil de codificar y aplicar.
¿Cómo funciona el Run Length Encoding?
La RLE funciona sustituyendo las secuencias de los mismos valores de datos dentro de un conjunto de datos por un par formado por el número de recuento y el valor repetido. Así simplifica los conjuntos de datos con muchos datos repetitivos.Por ejemplo, considera la cadena "AAABBBCC". Utilizando RLE, se condensaría en "3A3B2C", que indica tres "A", tres "B" y dos "C".
Proceso paso a paso de la codificación de longitud de tirada
Aquí tienes un desglose paso a paso de cómo funciona la RLE:- Identifica los valores de datos que se repiten en el conjunto de datos.
- Sustituye la secuencia repetida por un par formado por el número de repeticiones y el valor repetido.
- Continúa este proceso para todas las secuencias repetidas del conjunto de datos.
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]); }Esto imprimirá: 4A3B Es importante recordar que el RLE es más adecuado para datos con muchas repeticiones de valores idénticos. Para datos con un número reducido de repeticiones, RLE podría aumentar inadvertidamente el tamaño del conjunto de datos. Por lo tanto, el tipo de datos es un factor esencial a tener en cuenta cuando se decide utilizar RLE como método de compresión.Codificación de longitud de ejecución en Python
En el ámbito de la programación en Python, la codificación de longitud de ejecución se utiliza con frecuencia como una técnica de compresión de datos sencilla pero eficaz. Gracias a la sintaxis fácilmente legible de Python y a su amplia colección de funciones integradas, la implementación de Run Length Encoding puede realizarse con relativa facilidad.Aplicación de la codificación de longitud de ejecución en Python
Cuando tengas que comprimir datos con largas series de valores similares en Python, la Codificación de Longitud de Ejecución ofrece una solución excelente. Para implementar la RLE, primero inicias una lista o cadena vacía en Python para contener los datos codificados. Empezando por el primer elemento de un conjunto de datos, llevas la cuenta de la secuencia de caracteres o valores idénticos. En cuanto encuentres un elemento diferente, el carácter y el recuento anteriores se añaden a tu lista/cadena RLE, y el recuento se reinicia para este nuevo valor. Repite este proceso para todos los elementos del conjunto de datos. Aquí tienes un proceso paso a paso para implementar RLE en Python:- Inicializa una lista o cadena vacía para contener los datos codificados.
- Comienza el recuento de caracteres repetidos con el primer elemento.
- Añade el carácter y el recuento a la lista/cadena RLE cuando encuentres un valor diferente.
- Continúa el proceso con todos los elementos del conjunto de datos.
Una función Python sencilla que implemente RLE en una cadena de caracteres podría tener este aspecto
def run_length_encoding(cadena_entrada): encoding = '' i = 0 while i < len(cadena_entrada): count = 1 while i + 1 < len(cadena_entrada) and cadena_entrada[i] == cadena_entrada[i+1]: i += 1 count += 1 encoding += str(count) + cadena_entrada[i] i += 1 return encoding
Codificación de longitud de cadena en Python: Una guía fácil
Esta guía pretende simplificar el proceso de implementación de RLE en Python. En primer lugar, input_str es la cadena que deseamos comprimir mediante RLE. La codificación de la cadena se almacena en la variable'codificación'. El bucle while externo recorre cada carácter de la cadena. El bucle while interno sólo se utiliza si el carácter actual es el mismo que el siguiente. Si son iguales, el bucle incrementa la cuenta del carácter actual e incrementa el puntero 'i' en uno. Cuando se encuentra un carácter diferente, la cuenta y el carácter actual se añaden a la cadena "codificación". A continuación, el bucle externo pasa al siguiente carácter de la cadena de entrada. La cadena 'codificación' devuelta contiene la codificación de longitud de recorrido de la cadena de entrada. La complejidad temporal de este método es \(O(n)\), donde \(n\) es la longitud de la cadena de entrada.Análisis del ejemplo de codificación de longitud de ejecución de Python
Examinemos la función RLE de Python en acción. Si pasas "AAABBBCCC" como cadena_de_entrada a la función, recibirás "3A3B3C" como cadena codificada. Esta cadena codificada muestra que "A", "B" y "C" se repiten 3 veces en los datos originales. Si pasas "AABBCC" como cadena_de_entrada, obtendrás "2A2B2C" como cadena codificada, lo que indica que "A", "B" y "C" se repiten 2 veces. Las salidas correctas confirman que la función RLE funciona correctamente, indicando que las secuencias con caracteres idénticos se codifican adecuadamente en un único par carácter-frecuencia. Ten en cuenta que si la cadena de entrada contiene caracteres que no se repiten, como 'ABC', la salida ('1A1B1C') es más larga que la de entrada. Esto pone de manifiesto que la RLE no siempre da como resultado la compresión de los datos y que se utiliza más adecuadamente en datos que contienen patrones adecuados de caracteres que se repiten. En conclusión, la Codificación de Longitud de Ejecución de Python es una útil adición a tu conjunto de herramientas de compresión de datos, especialmente para conjuntos de datos en los que determinados valores muestran una alta frecuencia de aparición.Codificación Binaria de Longitud de Ejecución
Cuando hablamos de técnicas de compresión de datos, la codificación de longitud de ejecución (RLE) desempeña un papel importante por su sencillez y fácil aplicación. La codificación binaria de la longitud de ejecución es una especificación de la RLE que sólo trata datos binarios: secuencias que sólo incluyen dos tipos de valores, normalmente representados como 0 y 1.Utilizar la codificación binaria de longitud de tirada para comprimir datos
La codificación binaria de longitud de serie pretende minimizar las necesidades de almacenamiento de las secuencias binarias que contienen series largas de los mismos valores. Para ello, almacena cada serie de números idénticos consecutivos como un par. El par contiene la longitud de la secuencia (longitud de la serie) y el número que se repite (0 ó 1). El algoritmo escanea la entrada binaria de izquierda a derecha. La codificación comienza con el primer número, y cuenta el número de veces que éste "corre" o se repite consecutivamente, antes de que aparezca un número diferente. El recuento (longitud de la carrera) y el número binario constituyen un par, que luego forma el resultado codificado. Este proceso se repite con el siguiente número diferente y continúa hasta el final de la entrada binaria. Al igual que con la RLE estándar, la codificación binaria de longitud de serie es más eficaz cuando los datos tienen series largas de 0 ó 1. Por otra parte, la alternancia de valores como "010101" podría dar lugar a un resultado codificado más largo que la secuencia original. Considera la posibilidad de trabajar con los datos de una imagen binaria, en la que los tramos largos de píxeles blancos o negros pueden codificarse eficazmente. Si la imagen es mayoritariamente blanca con pocos píxeles negros, el RLE para estos datos binarios podría reducir considerablemente el tamaño de almacenamiento.entrada_binaria = '000001111100000111' i = 0 RLE = [] while(i < len(entrada_binaria)): count = 1 while (i + 1 < len(entrada_binaria) y entrada_binaria[i] == entrada_binaria[i + 1]): i += 1 count += 1 RLE.append((count, int(binary_input[i]))) i += 1 print(RLE)El script imprime [(5, 0), (5, 1), (5, 0), (3, 1)], que representan longitudes de secuencias para '0's y '1's respectivamente en los datos binarios.
Interpretar la codificación binaria de la longitud de la tirada
La interpretación de la codificación binaria de la longitud de la tirada implica la conversión de los datos binarios comprimidos a su forma original. Se trata de una capacidad crucial, ya que el objetivo último de la compresión de datos no es sólo ahorrar espacio, sino poder recuperar los datos originales cuando sea necesario. La descodificación de la RLE binaria es bastante sencilla. Para cada par de la secuencia codificada, añade el número binario (0 ó 1) a la cadena de salida el número de veces especificado por la longitud de ejecución. Procesa cada par de la secuencia de esta forma y obtendrás la secuencia binaria original.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)Este script proporcionará la salida '000001111100000111': la secuencia binaria original. Cuando utilices RLE binario, es importante tenerlo en cuenta:
- Los datos originales deben consistir en largas series de valores similares para que la codificación sea eficaz.
- El RLE no es eficaz en datos con valores binarios que se alternan con frecuencia, ya que podría producir un resultado más largo que la entrada.
- Tanto el proceso de codificación como el de descodificación tienen una complejidad temporal de \(O(n)\), lo que los hace eficaces para ejecutarlos con grandes datos binarios.
Descomprimir listas codificadas en longitud de ejecución
Después de comprender el proceso de codificación de datos con Run Length Encoding, es igual de importante explorar cómo invertir este proceso. Descomprimir datos RLE implica comprender los pares de longitudes de ejecución y valores de datos, y utilizar esta información para reconstruir el conjunto de datos original.Una inmersión profunda en la descompresión de listas codificadas por longitud de tirada
La descompresión de listas codificadas por longitud de ejecución interviene cuando necesitas revertir tu lista codificada a su estado original. Para ello, utilizamos la información contenida en los pares RLE para reconstruir los datos. El proceso es relativamente sencillo: para cada par, toma el segundo valor y repítelo el número de veces especificado en el primer lugar del par. La ejecución de la descompresión es la siguiente: Empieza creando una lista vacía para almacenar los datos descomprimidos. Iterar sobre la lista codificada, que debe contener pares de datos en el formato (longitud de ejecución, valor de los datos). Para cada par, añade el valor de los datos a la nueva lista el número de veces especificado por la longitud de ejecución. Con Python, este proceso se simplifica gracias a la función incorporada de multiplicación de listas. He aquí un proceso paso a paso:- Inicializa una lista vacía para almacenar los datos descomprimidos.
- Recorre las parejas de la lista codificada.
- Para cada par, añade el valor de los datos a la nueva lista, repitiéndolo tantas veces como indique la longitud del recorrido.
lista_codificada = [(4, 'A'), (3, 'B'), (2, 'C')] lista_descomprimida = [] para par en lista_codificada:longitud_ejecución
, valor_datos = par lista_descomprimida += [valor_datos] * longitud_ejecución print(lista_descomprimida)Este script crea una lista ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'], que son los datos originales antes de ser codificados con longitud de ejecución en [(4, 'A'), (3, 'B'), (2, 'C')]. La complejidad temporal de esta implementación sigue siendo \(O(n)\), debido a la iteración sobre los elementos de la lista. Es crucial tener en cuenta que, aunque la descompresión puede crear listas grandes en función de los datos y las longitudes de las ejecuciones, la descompresión se considera una operación rápida, ya que en la mayoría de los casos se trata de repetir valores en una lista.
Ejemplo de descompresión de una lista codificada con longitud de recorrido
Considera la lista codificada con longitud de recorrido [(5, 0), (3, 1), (6, 0)]. Significa que "0" se repite cinco veces, seguido de "1" que se repite tres veces, y luego "0" que se repite seis veces en la lista original.lista_codificada = [(5, 0), (3, 1), (6, 0)] lista_descomprimida = [] para par en lista_codificada: longitud_ejecución, valor_datos = par lista_descomprimida += [valor_datos] * longitud_ejecución print(lista_descomprimida)El script produce la lista [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0], restaurando la secuencia original de valores. Descomprimir una lista codificada con longitud de ejecución simboliza el lado beneficioso de codificar datos mediante Run Length Encoding: la cualidad incorporada de comprimir datos sin perder información. Se trata de un algoritmo de compresión de datos reversible, que conserva la capacidad de restaurar perfectamente los datos originales. Sin embargo, cuando utilices RLE y su descompresión, ten siempre en cuenta que este método es específicamente útil cuando se trata de datos que contienen secuencias largas de valores similares. El algoritmo no funciona bien con datos que consisten en alternancias frecuentes entre valores diferentes. Los datos descomprimidos podrían acabar siendo mayores que los originales si no existen ejecuciones adecuadas en los datos. Por último, al descomprimir, ten en cuenta que las grandes longitudes de ejecución podrían provocar un aumento significativo de la cantidad de memoria necesaria para almacenar los datos descomprimidos. Por tanto, la capacidad del sistema para gestionar el aumento de las necesidades de memoria debe tenerse en cuenta a la hora de decidir cuándo y cómo utilizar la codificación y descodificación de longitud de pasada.
Codificación de longitud de ejecución en imágenes JPEG
El formato JPEG goza de reconocimiento universal por su tratamiento eficaz de las imágenes en color, lo que lo convierte en la norma de facto para las fotografías en Internet. Una característica vital que sustenta la eficacia de JPEG es el uso de un algoritmo de compresión con pérdidas, en el que se descarta parte de los datos de la imagen original para ahorrar espacio. Este algoritmo utiliza varias etapas de transformación y compresión, una de las cuales implica el uso de Run Length Encoding (RLE).El papel del Run Length Encoding JPEG en la compresión de imágenes
La aplicación del Run Length Encoding dentro del proceso JPEG está íntimamente ligada a la forma en que el algoritmo JPEG preprocesa los datos de la imagen. Después de desensamblar una imagen en bloques, se aplica una Transformada Discreta del Coseno (DCT), que da como resultado una matriz de coeficientes de frecuencia. En la mayoría de los casos, los componentes de alta frecuencia tienen magnitudes más pequeñas e incluso pueden ser cero, lo que da lugar a coeficientes cero consecutivos, un escenario perfecto para la RLE.En el contexto de JPEG, la codificación de longitud de recorrido se utiliza en combinación con la codificación Huffman en un proceso conocido como RLE Huffman de línea de base JPEG. El objetivo es codificar secuencias de ceros que se producen entre coeficientes DCT distintos de cero o al final del bloque. Por tanto, cada símbolo a codificar consta de dos partes:
- El tamaño de la amplitud distinta de cero que sigue a una serie de ceros; y
- La longitud de la serie de ceros que precede a esta amplitud.
Visión general del algoritmo de codificación de longitud de pasada en JPEG
En consecuencia, el proceso de codificación de longitud de ejecución en JPEG es ligeramente diferente en comparación con el RLE estándar. Las diferencias residen en el detalle de cómo se definen las tiradas y se cuentan los elementos. La codificación de longitud de pasada JPEG identifica una pasada como una secuencia de coeficientes cero consecutivos y los cuenta. El final de la tirada se produce cuando se encuentra un coeficiente distinto de cero o el final del bloque. Entonces, en lugar de codificar el cero real y su longitud, se crea un símbolo de dos partes. La primera parte es el número de coeficientes cero (RUNLENGTH), y la segunda, el tamaño (SIZE) de la amplitud distinta de cero que finaliza el recorrido. A continuación, ambas se codifican mediante códigos Huffman. Un componente crítico que hay que entender en este proceso es el tratamiento de las secuencias cero al final de un bloque. En JPEG, existe un símbolo especial de fin de bloque (EOB). Cuando JPEG encuentra una secuencia de más ceros de los que quedan en el bloque (o si el resto del bloque es todo ceros), no crea un nuevo par (RUNLENGTH, SIZE). En su lugar, emite el símbolo EOB y pasa al siguiente bloque. Este mecanismo inteligente crea una compresión de datos adicional, ya que todos los ceros finales se comprimen en un solo símbolo.Comprender el mecanismo de compresión Run Length Encoding
La aplicación práctica de la RLE en JPEG implica múltiples pasos críticos. Antes de la RLE, los coeficientes transformados se reforman en una lista unidimensional mediante un paso conocido como ordenación en zig-zag, cuyo objetivo es anteponer los coeficientes de baja frecuencia a los de mayor. Este proceso favorece las carreras largas de ceros, aprovechando aún más los aspectos beneficiosos del RLE. Como ya se ha dicho, cada carrera y su amplitud no nula asociada se etiquetan en el par (RUNLENGTH, SIZE). Sin embargo, el coeficiente real distinto de cero también es necesario para recrear los datos de la imagen durante el proceso de descompresión. Por lo tanto, al símbolo codificado por Huffman le sigue una representación binaria de la amplitud distinta de cero. Para ello, se utilizan bits SIZE, y la representación binaria debe ser el número positivo más pequeño que mantenga el signo de la amplitud.| Amplitud | Tamaño | Representación positiva | Representación negativa |
| 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 |
La aplicación de la codificación de longitud de recorrido en el procesamiento digital de imágenes
El procesamiento digital de imágenes aprovecha la potencia de la codificación de longitud de pasada para realizar operaciones rápidas que ahorran espacio, sobre todo en la compresión de imágenes JPEG. Desde una perspectiva más amplia del procesamiento de imágenes, cada paso de la Codificación de Longitud de Corrida y la posterior codificación Huffman funciona en armonía con las etapas anteriores del algoritmo de compresión JPEG. La Transformada Discreta del Coseno está diseñada con precisión para producir datos en los que es probable que los coeficientes sean pequeños o nulos, preparando así los datos para la Codificación de Longitud de Recorrido. Después, los coeficientes cero se transforman en una cantidad significativamente menor de datos codificados, con lo que se ahorra espacio. Mientras tanto, la codificación Huffman utiliza la frecuencia estadística de los símbolos para comprimir aún más los datos.Además de su función de ahorro de espacio, el proceso de codificación de longitud de ejecución de JPEG también contribuye a la velocidad de ejecución del algoritmo de compresión JPEG. Para las tareas de procesamiento de imágenes, la eficiencia computacional es tan primordial como la eficiencia de la memoria, por eso las múltiples etapas del proceso de compresión JPEG son necesarias para realizar las operaciones de guardado, envío y carga de imágenes de forma rápida y sin problemas, todo ello manteniendo una aproximación de alta calidad a la imagen original.
Ejemplos y aplicaciones de la codificación de longitud de pasada
El Run Length Encoding (RLE) es una técnica de compresión de datos sencilla y eficaz que se utiliza en muchas aplicaciones en las que la redundancia de datos es habitual. Este método puede comprimir datos sin pérdida y se alinea mejor con datos que incluyen muchas repeticiones consecutivas del mismo elemento.Ejemplos prácticos de Run Length Encoding
Run Length Encoding sirve principalmente para la manipulación de imágenes digitales. Sirve ampliamente en formatos de archivo de imágenes de mapa de bits, como BMP, TIFF y PCX. Sin embargo, no se limita a los gráficos y también puede ser beneficiosa para los datos de texto. Veamos algunos ejemplos sencillos de cómo funciona. Para una imagen en escala de grises o un archivo de texto en el que "A" va seguida de trece "B" y luego "C", utilizando la representación ASCII, se representaría inicialmente como:65 66 6666 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 67 Utilizando la codificación de longitud de ejecución, estos datos pueden comprimirse sustituyendo los caracteres repetidos consecutivos por el propio carácter seguido del recuento de repeticiones:
65 1 66 13 671 Aunque ésta es una representación básica de RLE, el concepto puede extenderse a escenarios más complejos. Un ejemplo sería modificar el método RLE para entradas binarias diferenciando entre tramos de 0s y tramos de 1s. En consecuencia, un número binario como "00001111000", puede comprimirse mediante RLE en dos números binarios distintos que representen tramos de 0s y 1s respectivamente. Así, "00001111000" se codifica en "443", lo que implica cuatro 0s, seguidos de tres 1s, seguidos de dos 0s.
El uso del Algoritmo de Codificación de Longitud de Recorrido en la Práctica
Para comprender mejor el uso práctico de la Codificación de Longitud de Recorrido, veamos en detalle cómo funciona. Considera una imagen con valores de píxel:127 127 130 130 130131 En lugar de almacenar cada valor de píxel por separado, la Codificación de Longitud de Recorrido localiza y agrupa los valores vecinos idénticos y los almacena como un punto de datos de dos partes: el valor del píxel y la longitud del recorrido. Los valores de píxel anteriores se almacenarían así:
(127, 2), (130, 3), (131, 1)El uso de la RLE en la práctica implica un algoritmo compuesto por dos procesos: codificación y descodificación. La función de codificación recorre la matriz de la imagen y registra el valor de color que inicia un recorrido y su longitud. Durante la descodificación, se procesan los datos comprimidos y, para cada par de valor de píxel y longitud, se emite una serie de píxeles en la matriz de la imagen. La técnica de codificación de longitud de recorrido puede reducir considerablemente el tamaño de los datos; sin embargo, no todos los tipos de datos son adecuados para este método. La similitud y la regularidad de los datos son factores clave para el éxito de la compresión.
Explorar las ventajas de la compresión Run Length Encoding
Una de las principales ventajas del Run Length Encoding reside en su sencillez. RLE proporciona un esquema de codificación y descodificación muy sencillo, que puede ejecutarse rápidamente en un ordenador, lo que convierte a RLE en un método de compresión rápido. Otra ventaja es su naturaleza sin pérdidas. Los datos comprimidos mediante Run Length Encoding se pueden restaurar por completo durante el proceso de descodificación, lo que es beneficioso para aplicaciones que requieren una reproducción precisa de los datos, como las imágenes médicas. Otra ventaja se da en el almacenamiento y la transmisión de datos. La RLE ayuda a gestionar los paquetes de datos de forma más eficaz gracias a la reducción del tamaño de los datos. Por último, el RLE puede aumentar la seguridad de los datos. Aunque no es intrínsecamente un método criptográfico, su proceso de compresión puede ocultar en cierta medida los datos originales.Diversas aplicaciones de la codificación de longitud de ejecución
La codificación de longitud de ejecución tiene cabida en una amplia gama de aplicaciones:- Infografía: Las imágenes de mapa de bits y los archivos TIFF utilizan RLE para almacenar información de píxeles. Estos tipos de archivos comprenden muchas series de píxeles, lo que los hace ideales para la RLE.
- Imágenes médicas: Muchas imágenes médicas, como las tomografías computarizadas y las resonancias magnéticas, tienen regiones de valores de píxeles similares. El RLE resulta extremadamente útil para comprimir estas imágenes para su almacenamiento o transmisión sin perder datos.
- Mapas temáticos: En los sistemas de información geográfica, los mapas temáticos utilizan RLE. Aquí, grandes regiones pueden tener el mismo atributo, como el uso del suelo o el tipo de suelo. El RLE comprime eficazmente este tipo de datos.
- Máquinas de fax: Teniendo en cuenta la naturaleza binaria de los documentos enviados por fax (texto o líneas sobre fondo blanco), el RLE es extremadamente eficaz a la hora de comprimir estos datos para su transmisión.
Run Length Encoding - Aspectos clave
- Run Length Encoding (RLE) es un sencillo método de compresión de datos que sustituye secuencias de caracteres idénticos por un único par carácter-frecuencia. En Python, se puede representar como "3A3B3C" para la cadena de entrada "AAABBBCCC".
- La codificación binaria de longitud de secuencia se centra en los datos binarios, almacenando series de números idénticos consecutivos (0s o 1s) como pares que contienen la longitud de la secuencia y el número. Por ejemplo, "000001111100000111" se codificaría como [(5, 0), (5, 1), (5, 0), (3, 1)].
- Descomprimir listas codificadas con longitud de ejecución implica volver a convertir los datos comprimidos en su forma original. Para una lista codificada con longitud de ejecución como [(5, 0), (3, 1), (6, 0)], el resultado sería la lista [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0].
- La codificación de longitud de recorrido desempeña un papel importante en la compresión de imágenes JPEG. JPEG utiliza un proceso llamado "JPEG baseline Huffman RLE" para codificar secuencias de ceros que se producen entre coeficientes distintos de cero de la Transformada Discreta del Coseno (DCT) o al final del bloque. El resultado es una reducción significativa del tamaño del archivo.
- El algoritmo de codificación de la longitud de la serie en JPEG es ligeramente distinto del RLE estándar, ya que identifica las series como secuencias de coeficientes cero consecutivos y crea símbolos de dos partes formados por el número de ceros (longitud de la serie) y el tamaño de la amplitud distinta de cero que termina la serie.
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Preguntas frecuentes sobre Codificación por longitud de rachas
¿Qué es la Codificación por longitud de rachas?
La Codificación por longitud de rachas (RLE) es un método de compresión que comprime datos consecutivos repetidos.
¿Cómo funciona la Codificación por longitud de rachas?
Funciona reemplazando cadenas de datos repetidos con un solo valor y un contador que indica la cantidad de repeticiones.
¿Cuáles son las ventajas de la Codificación por longitud de rachas?
Las ventajas incluyen compresión eficiente para datos con muchos elementos repetidos y una implementación sencilla.
¿Cuándo es más útil la Codificación por longitud de rachas?
Es más útil cuando se trabaja con datos que contienen muchas secuencias repetitivas, como imágenes en formato BMP.
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