Deflate

```wiki

Deflate: شرح شامل لضغط البيانات في MediaWiki

Deflate هي خوارزمية لضغط البيانات بدون فقدان، تستخدم على نطاق واسع في العديد من التطبيقات، بما في ذلك ضغط البيانات في MediaWiki. تجمع Deflate بين خوارزمية LZ77 وخوارزمية Huffman coding لتقديم ضغط فعال للبيانات. فهم هذه الخوارزمية يمكن أن يساعد في فهم كيفية عمل MediaWiki داخلياً، وكيف يتم تخزين البيانات بكفاءة، وكيف يؤثر ذلك على أداء النظام.

مقدمة إلى ضغط البيانات

قبل الخوض في تفاصيل Deflate، من المهم فهم أساسيات ضغط البيانات. ضغط البيانات هو عملية تقليل حجم البيانات المطلوبة لتمثيل المعلومات. هذا مفيد لعدة أسباب:

• توفير مساحة التخزين: تقليل حجم الملفات يعني أنه يمكن تخزين المزيد من البيانات في نفس المساحة.
• تسريع نقل البيانات: الملفات الأصغر حجماً تستغرق وقتاً أقل للتحميل والتنزيل عبر الشبكة.
• تقليل تكاليف النطاق الترددي: نقل كمية أقل من البيانات يقلل من تكاليف النطاق الترددي.

هناك نوعان رئيسيان من ضغط البيانات:

• ضغط بدون فقدان: يسمح هذا النوع من الضغط باستعادة البيانات الأصلية تماماً بعد فك الضغط. Deflate هو مثال على ضغط بدون فقدان.
• ضغط مع فقدان: يفقد هذا النوع من الضغط بعض المعلومات أثناء الضغط، مما يؤدي إلى ملف أصغر حجماً، لكن البيانات التي تم فك ضغطها ليست مطابقة للبيانات الأصلية. تستخدم هذه الطريقة غالباً للصور والصوت والفيديو.

فهم خوارزمية LZ77

تعتبر خوارزمية LZ77 (نسبة إلى مؤلفيها Abraham Lempel و Jacob Ziv عام 1977) حجر الزاوية في خوارزمية Deflate. تعتمد LZ77 على فكرة استبدال سلاسل متكررة من البيانات بمؤشرات إلى تكراراتها السابقة.

كيف تعمل LZ77؟

1. نافذة البحث (Search Buffer): تحافظ LZ77 على نافذة بحث، وهي جزء من البيانات التي تمت معالجتها بالفعل. 2. نافذة التوقع (Lookahead Buffer): تحافظ أيضاً على نافذة توقع، وهي الجزء التالي من البيانات التي سيتم ضغطها. 3. البحث عن التطابقات: تبحث LZ77 في نافذة البحث عن أطول سلسلة متطابقة مع بداية نافذة التوقع. 4. الترميز: إذا تم العثور على تطابق، يتم استبدال السلسلة في نافذة التوقع بثلاثة عناصر:

   *   المسافة (Distance):  المسافة من بداية نافذة البحث إلى بداية التطابق.
   *   الطول (Length):  طول التطابق.
   *   الحرف التالي (Next Character):  الحرف الذي يلي التطابق في نافذة التوقع.

5. إذا لم يتم العثور على تطابق: يتم ترميز الحرف الحالي ببساطة كحرف حرفي.

مثال:

لنفترض أن لدينا البيانات "ABABABAB".

1. نافذة البحث فارغة في البداية. 2. نافذة التوقع: "ABABABAB". 3. LZ77 تبحث عن "AB" في نافذة البحث. لا يوجد تطابق. 4. يتم ترميز "A" كحرف حرفي. 5. نافذة البحث: "A". نافذة التوقع: "BABABAB". 6. LZ77 تبحث عن "BA" في نافذة البحث. لا يوجد تطابق. 7. يتم ترميز "B" كحرف حرفي. 8. نافذة البحث: "AB". نافذة التوقع: "ABABAB". 9. LZ77 تبحث عن "AB" في نافذة البحث. تم العثور على تطابق بطول 2 ومسافة 1. 10. يتم ترميز التطابق بـ (2, 1, A). 11. وهكذا...

فهم ترميز هوفمان (Huffman Coding)

بعد تطبيق LZ77، يتم استخدام ترميز هوفمان لضغط البيانات الناتجة بشكل أكبر. يعتمد ترميز هوفمان على فكرة تعيين رموز أقصر للأحرف أو الرموز الأكثر شيوعاً، ورموز أطول للأحرف أو الرموز الأقل شيوعاً.

كيف يعمل ترميز هوفمان؟

1. تحديد الترددات: يتم حساب تردد كل رمز (حرف، مسافة، طول، إلخ) في البيانات الناتجة من LZ77. 2. بناء شجرة هوفمان: يتم بناء شجرة ثنائية بناءً على الترددات. تبدأ الشجرة بأوراق تمثل كل رمز، ويتم دمج الأوراق ذات الترددات الأقل بشكل متكرر لإنشاء عقد داخلية. 3. تعيين الرموز: يتم تعيين رمز فريد لكل رمز عن طريق تتبع المسار من جذر الشجرة إلى الورقة التي تمثل الرمز. يتم تمثيل المسار بـ 0 للدوران إلى اليسار و 1 للدوران إلى اليمين.

مثال:

لنفترض أن لدينا الرموز التالية وتردداتها:

• A: 5
• B: 1
• C: 1
• D: 2

1. يتم بناء شجرة هوفمان عن طريق دمج B و C أولاً (تردد 2). 2. ثم يتم دمج النتيجة مع D (تردد 4). 3. أخيراً، يتم دمج النتيجة مع A (تردد 9). 4. يتم تعيين الرموز بناءً على المسارات:

   *   A: 0
   *   D: 10
   *   B: 110
   *   C: 111

لاحظ أن A، الرمز الأكثر شيوعاً، حصل على أقصر رمز (0).

خوارزمية Deflate: الجمع بين LZ77 و Huffman Coding

تقوم خوارزمية Deflate بدمج LZ77 و Huffman coding لتحقيق ضغط فعال. تتم العملية على النحو التالي:

1. تطبيق LZ77: يتم تطبيق LZ77 على البيانات الأصلية لتقليل التكرار. 2. ترميز هوفمان: يتم تطبيق ترميز هوفمان على البيانات الناتجة من LZ77 لضغطها بشكل أكبر. يتم استخدام جداول هوفمان منفصلة لترميز المسافات والأطوال والحروف الحرفية. 3. إضافة رؤوس (Headers): يتم إضافة رؤوس إلى البيانات المضغوطة لتحديد نوع البيانات (LZ77 أو حرف حرفي) وجداول هوفمان المستخدمة.

Deflate في MediaWiki

يستخدم MediaWiki خوارزمية Deflate لضغط العديد من أنواع البيانات، بما في ذلك:

• صفحات Wiki: يتم ضغط محتوى صفحات Wiki قبل تخزينه في قاعدة البيانات.
• ملفات الوسائط: يمكن ضغط ملفات الوسائط (الصور، الصوت، الفيديو) باستخدام Deflate.
• التاريخ (History): يتم ضغط تاريخ التعديلات لكل صفحة Wiki.

يؤدي استخدام Deflate إلى تقليل حجم قاعدة البيانات، وتسريع تحميل الصفحات، وتقليل تكاليف النطاق الترددي.

فوائد وعيوب Deflate

الفوائد:

• ضغط فعال: يوفر Deflate نسبة ضغط جيدة لمعظم أنواع البيانات.
• بدون فقدان: يضمن عدم فقدان أي معلومات أثناء الضغط.
• سرعة: تعتبر خوارزمية Deflate سريعة نسبياً في الضغط وفك الضغط.
• انتشار واسع: تستخدم Deflate على نطاق واسع في العديد من التطبيقات.

العيوب:

• التعقيد: تعتبر خوارزمية Deflate معقدة نسبياً.
• استهلاك الذاكرة: قد تتطلب LZ77 كمية كبيرة من الذاكرة للنافذة البحثية.
• ليست الأمثل لجميع أنواع البيانات: قد لا يكون Deflate الأمثل لبعض أنواع البيانات، مثل الصور أو الصوت.

بدائل Deflate

هناك العديد من خوارزميات ضغط البيانات الأخرى المتاحة، بما في ذلك:

• gzip: تعتمد gzip أيضاً على Deflate، ولكنها تضيف رؤوساً إضافية.
• bzip2: تستخدم bzip2 خوارزمية Burrows-Wheeler transform، والتي توفر عادةً نسبة ضغط أفضل من Deflate، ولكنها أبطأ.
• LZMA: تستخدم LZMA خوارزمية Lempel-Ziv-Markov chain algorithm، والتي توفر نسبة ضغط عالية جداً، ولكنها تتطلب المزيد من الذاكرة ووقت المعالجة.
• Zstandard (Zstd): خوارزمية حديثة تقدم توازناً جيداً بين السرعة ونسبة الضغط.

تطبيقات Deflate في سياقات أخرى

بالإضافة إلى استخدامها في MediaWiki، تستخدم Deflate في العديد من التطبيقات الأخرى، بما في ذلك:

• PKZIP: تستخدم Deflate في تنسيق ملفات PKZIP.
• PNG: تستخدم Deflate في تنسيق صور PNG.
• HTTP: يستخدم HTTP بروتوكول ضغط Deflate لضغط البيانات المنقولة عبر الشبكة.
• الخيارات الثنائية: قد تستخدم بعض منصات الخيارات الثنائية ضغط Deflate لتخزين البيانات أو نقلها بكفاءة، خاصة بيانات الرسومات البيانية أو سجلات التداول.

الخلاصة

Deflate هي خوارزمية قوية وفعالة لضغط البيانات بدون فقدان، تستخدم على نطاق واسع في العديد من التطبيقات، بما في ذلك MediaWiki. فهم مبادئ Deflate يمكن أن يساعد في فهم كيفية عمل MediaWiki داخلياً، وكيف يتم تخزين البيانات بكفاءة، وكيف يؤثر ذلك على الأداء. من خلال الجمع بين LZ77 و Huffman coding، تحقق Deflate نسبة ضغط جيدة وسرعة معقولة.

روابط ذات صلة

• ضغط البيانات
• LZ77
• Huffman coding
• MediaWiki
• قاعدة البيانات
• أداء النظام
• تحليل حجم التداول
• استراتيجيات الخيارات الثنائية (مثل استراتيجية مارتينجال، استراتيجية دالة، استراتيجية الاختراق)
• المؤشرات الفنية (مثل المتوسط المتحرك، مؤشر القوة النسبية، خطوط بولينجر)
• الاتجاهات في أسواق الخيارات الثنائية.
• إدارة المخاطر في الخيارات الثنائية.
• تحليل فني للخيارات الثنائية.
• تحليل أساسي للخيارات الثنائية.
• الرسوم البيانية في الخيارات الثنائية.
• تداول الخيارات الثنائية.
• الوساطة في الخيارات الثنائية.
• التحليل الكمي للخيارات الثنائية.
• التعلم الآلي في الخيارات الثنائية.
• الذكاء الاصطناعي في الخيارات الثنائية.
• تداول الخوارزمي للخيارات الثنائية.
• تداول عالي التردد للخيارات الثنائية.
• التحوط في الخيارات الثنائية.
• التنويع في الخيارات الثنائية.
• الرافعة المالية في الخيارات الثنائية.
• التقلب في الخيارات الثنائية.
• السيولة في الخيارات الثنائية.
• مكافآت الخيارات الثنائية.
• تداول الأخبار في الخيارات الثنائية.

الفئة:ضغط_البيانات ```

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