Lempel-Ziv-Welch

```wiki

Lempel-Ziv-Welch (LZW)

Lempel-Ziv-Welch (LZW) هي خوارزمية ضغط بيانات بدون فقد تم تطويرها بواسطة أبراهام لمبل، جاك زيف، وتيري ويلش في عام 1984. تعتبر LZW من بين أشهر خوارزميات ضغط البيانات وتستخدم على نطاق واسع في العديد من التطبيقات، بما في ذلك ملفات GIF، وتنسيق TIFF، وضغط بيانات UNIX (compress). تتميز هذه الخوارزمية بقدرتها على تحقيق معدلات ضغط جيدة نسبياً مع الحفاظ على جودة البيانات الأصلية بشكل كامل، مما يجعلها مناسبة للبيانات التي لا يمكن تحمل فقدان أي معلومات فيها.

مبادئ العمل الأساسية

تعتمد خوارزمية LZW على مبدأ بسيط ولكنه فعال: استبدال سلاسل متكررة من البيانات برموز قصيرة. بدلاً من تخزين السلاسل المتكررة بشكل متكرر، تقوم الخوارزمية بإنشاء جدول (قاموس) يربط كل سلسلة فريدة برمز فريد. ثم، يتم استبدال السلاسل المتكررة في البيانات الأصلية برموزها المقابلة في الجدول، مما يؤدي إلى تقليل حجم البيانات الإجمالي.

• القاموس (Dictionary): هو قلب خوارزمية LZW. يبدأ القاموس عادةً برموز تمثل كل حرف فردي في مجموعة الأحرف المستخدمة. خلال عملية الضغط، يتم إضافة سلاسل جديدة إلى القاموس بشكل ديناميكي.
• الترميز (Encoding): هي عملية استبدال السلاسل المتكررة برموزها في القاموس.
• فك الترميز (Decoding): هي عملية استعادة البيانات الأصلية من الرموز المضغوطة باستخدام القاموس نفسه.

خطوات عملية الضغط

1. التهيئة (Initialization): يتم إنشاء قاموس أولي يحتوي على رموز لجميع الأحرف الفردية في مجموعة الأحرف المستخدمة. على سبيل المثال، إذا كانت البيانات تحتوي على الأحرف الإنجليزية فقط، فسيكون القاموس الأولي يحتوي على رموز للأحرف 'a' إلى 'z' و 'A' إلى 'Z' بالإضافة إلى رموز أخرى مثل المسافات وعلامات الترقيم. 2. قراءة السلسلة (Read String): تبدأ الخوارزمية بقراءة السلسلة الأولى من البيانات. 3. البحث في القاموس (Dictionary Lookup): يتم البحث عن أطول سلسلة ممكنة في القاموس تتطابق مع بداية السلسلة المقروءة. 4. إخراج الرمز (Output Code): يتم إخراج رمز السلسلة المطابقة من القاموس. 5. إضافة السلسلة الجديدة (Add New String): يتم إضافة سلسلة جديدة إلى القاموس. تتكون هذه السلسلة الجديدة من السلسلة المطابقة متبوعة بالحرف التالي في البيانات المقروءة. 6. تكرار الخطوات (Repeat Steps): يتم تكرار الخطوات من 3 إلى 5 حتى يتم معالجة جميع البيانات.

خطوات عملية فك الضغط

1. التهيئة (Initialization): يتم إنشاء قاموس أولي مطابق للقاموس الأولي المستخدم في عملية الضغط. 2. قراءة الرمز (Read Code): تبدأ الخوارزمية بقراءة الرمز الأول من البيانات المضغوطة. 3. البحث في القاموس (Dictionary Lookup): يتم البحث عن السلسلة المقابلة للرمز المقروء في القاموس. 4. إخراج السلسلة (Output String): يتم إخراج السلسلة المقابلة للرمز. 5. إضافة السلسلة الجديدة (Add New String): يتم إضافة سلسلة جديدة إلى القاموس. تتكون هذه السلسلة الجديدة من السلسلة المطابقة متبوعة بالحرف الأول من السلسلة السابقة. 6. تكرار الخطوات (Repeat Steps): يتم تكرار الخطوات من 3 إلى 5 حتى يتم معالجة جميع الرموز.

مثال توضيحي

لنأخذ مثالاً بسيطاً لتوضيح كيفية عمل خوارزمية LZW:

البيانات الأصلية: "ABABABAB"

1. التهيئة: القاموس الأولي:

   *   A = 65
   *   B = 66

2. الضغط:

   *   اقرأ "A". ابحث في القاموس. أخرج الرمز 65. أضف "AB" إلى القاموس (رمز جديد: 67).
   *   اقرأ "B". ابحث في القاموس. أخرج الرمز 66. أضف "BA" إلى القاموس (رمز جديد: 68).
   *   اقرأ "A". ابحث في القاموس. أخرج الرمز 65. أضف "AB" إلى القاموس (رمز موجود، لا نضيف).
   *   اقرأ "B". ابحث في القاموس. أخرج الرمز 66. أضف "BA" إلى القاموس (رمز موجود، لا نضيف).
   *   اقرأ "A". ابحث في القاموس. أخرج الرمز 65.
   *   اقرأ "B". ابحث في القاموس. أخرج الرمز 66.
   *   البيانات المضغوطة: 65 66 65 66 65 66

3. فك الضغط:

   *   اقرأ 65. ابحث في القاموس. أخرج "A". أضف "AB" إلى القاموس (رمز جديد: 67).
   *   اقرأ 66. ابحث في القاموس. أخرج "B". أضف "BA" إلى القاموس (رمز جديد: 68).
   *   اقرأ 65. ابحث في القاموس. أخرج "A". أضف "AB" إلى القاموس (رمز موجود، لا نضيف).
   *   اقرأ 66. ابحث في القاموس. أخرج "B". أضف "BA" إلى القاموس (رمز موجود، لا نضيف).
   *   البيانات المستعادة: "ABABABAB"

مزايا وعيوب LZW

المزايا:

• ضغط فعال: تحقق LZW معدلات ضغط جيدة للبيانات التي تحتوي على سلاسل متكررة.
• بدون فقد: لا تفقد البيانات الأصلية أي معلومات أثناء الضغط وفك الضغط.
• تكيّفية (Adaptive): تتكيف الخوارزمية مع البيانات أثناء عملية الضغط، مما يجعلها فعالة لمجموعة متنوعة من أنواع البيانات.
• بساطة التنفيذ: نسبياً سهلة التنفيذ مقارنة ببعض خوارزميات الضغط الأخرى.

العيوب:

• حجم القاموس: يمكن أن ينمو حجم القاموس بشكل كبير، مما يتطلب ذاكرة إضافية.
• أداء ضعيف للبيانات العشوائية: قد لا تكون LZW فعالة للبيانات التي لا تحتوي على سلاسل متكررة (بيانات عشوائية).
• براءات الاختراع: كانت خوارزمية LZW محمية ببراءات اختراع، مما أثر على استخدامها في بعض التطبيقات في الماضي. (انتهت صلاحية براءة الاختراع الآن).

تطبيقات LZW

• ملفات GIF: تنسيق GIF يستخدم LZW لضغط الصور.
• تنسيق TIFF: تنسيق TIFF يمكنه استخدام LZW لضغط الصور.
• ضغط بيانات UNIX (compress): أداة compress الأصلية في UNIX تستخدم LZW.
• ضغط النصوص: يمكن استخدام LZW لضغط ملفات النصوص.
• الخيارات الثنائية (Binary Options): على الرغم من أن LZW لا تستخدم بشكل مباشر في تداول الخيارات_الثنائية، إلا أن مبادئ ضغط البيانات يمكن تطبيقها على تحليل بيانات السوق وتخزين_البيانات المتعلقة بالأسعار وحجم التداول.

LZW والخيارات الثنائية: تطبيقات غير مباشرة

على الرغم من أن LZW ليست خوارزمية تستخدم مباشرة في تداول الخيارات_الثنائية، إلا أن مبادئها يمكن أن تكون ذات صلة في سياقات معينة:

• ضغط بيانات السوق: يمكن استخدام تقنيات ضغط البيانات، بما في ذلك تلك المشابهة لـ LZW، لضغط بيانات الأسعار وحجم التداول التاريخية. هذا يمكن أن يقلل من متطلبات التخزين ويحسن أداء تحليل_البيانات.
• تحسين كفاءة نقل البيانات: عند استخدام واجهات برمجة التطبيقات (APIs) للحصول على بيانات السوق من الوسطاء، يمكن أن يساعد ضغط البيانات في تقليل زمن الاستجابة وتحسين كفاءة نقل البيانات.
• تطوير استراتيجيات التداول: يمكن استخدام البيانات المضغوطة في تطوير استراتيجيات_التداول التي تعتمد على التحليل_الفني وتحليل_حجم_التداول. على سبيل المثال، يمكن لـ مؤشر_القوة_النسبية (RSI) ومؤشر_الماكد (MACD) أن يستفيدوا من البيانات المضغوطة لعمليات حسابية أسرع.
• إدارة المخاطر: يمكن استخدام تقنيات ضغط البيانات لتخزين سجلات التداول بشكل أكثر كفاءة، مما يساعد في إدارة_المخاطر وتقييم الأداء.
• التعلم الآلي: يمكن استخدام البيانات المضغوطة لتدريب نماذج التعلم_الآلي المستخدمة في التنبؤ بأسعار الخيارات_الثنائية.

خوارزميات ضغط أخرى

بالإضافة إلى LZW، هناك العديد من خوارزميات ضغط البيانات الأخرى، بما في ذلك:

• Huffman Coding: خوارزمية ضغط تعتمد على ترميز Huffman.
• Run-Length Encoding (RLE): خوارزمية ضغط بسيطة تستبدل السلاسل المتكررة بعدد التكرارات.
• Deflate: خوارزمية ضغط تستخدم في تنسيق ZIP.
• Bzip2: خوارزمية ضغط عالية الكفاءة.
• LZ77 و LZ78: خوارزميات سابقة لـ LZW.

استراتيجيات الخيارات الثنائية ذات الصلة

• استراتيجية مارتينجال
• استراتيجية المتوسط المتحرك
• استراتيجية كسر المقاومة والدعم
• استراتيجية البولينجر باند
• استراتيجية الاختراق
• استراتيجية تداول الأخبار
• استراتيجية 60 ثانية
• استراتيجية التداول اللحظي
• استراتيجية تداول الاتجاه
• استراتيجية المضاربة

روابط مفيدة

• ضغط البيانات
• الترميز
• فك الترميز
• القاموس (هياكل البيانات)
• التحليل الفني
• تحليل حجم التداول
• مؤشرات التداول
• استراتيجيات الخيارات الثنائية
• التعلم الآلي في التداول
• واجهات برمجة التطبيقات (APIs)
• الخيارات_الثنائية
• تخزين_البيانات
• إدارة_المخاطر

```

ابدأ التداول الآن

سجّل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع 10 دولار) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع 5 دولار)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin لتصلك: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات اتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين