LZW

```wiki

LZW: خوارزمية ضغط البيانات Lempel-Ziv-Welch

LZW (اختصار لـ Lempel-Ziv-Welch) هي خوارزمية ضغط بيانات لا تفقد البيانات، تستخدم على نطاق واسع في تطبيقات متنوعة مثل ضغط الصور (GIF، TIFF)، وأنظمة الملفات، وبرامج ضغط البيانات العامة. تعتمد هذه الخوارزمية على مبدأ بناء قاموس (dictionary) ديناميكي للسلاسل المتكررة من البيانات، واستبدال هذه السلاسل برموز أقصر. هذا المقال يهدف إلى تقديم شرح مفصل لخوارزمية LZW للمبتدئين، مع التركيز على مبادئها الأساسية، وكيفية عملها، ومزاياها وعيوبها، وتطبيقاتها المختلفة.

مبادئ العمل الأساسية

تعتمد خوارزمية LZW على فكرة بسيطة: إذا تكررت سلسلة من البيانات بشكل متكرر، فبدلاً من تخزين هذه السلسلة مرارًا وتكرارًا، يمكننا تخزينها مرة واحدة في قاموس، ثم استبدال كل تكرار للسلسلة برمز (index) يشير إلى موقعها في القاموس. هذا يسمح بتقليل حجم البيانات المخزنة أو المنقولة.

القاموس الديناميكي: القاموس في LZW ليس ثابتًا، بل يتم بناؤه وتعديله بشكل ديناميكي أثناء عملية الضغط. يبدأ القاموس في البداية برموز تمثل الأحرف الفردية (أو البايتات)، ثم يتم إضافة سلاسل جديدة إلى القاموس بناءً على البيانات التي يتم معالجتها.
الضغط بدون فقدان: LZW هي خوارزمية ضغط *بدون فقدان*، مما يعني أنه يمكن استعادة البيانات الأصلية بشكل كامل من البيانات المضغوطة. هذا يجعلها مناسبة للتطبيقات التي تتطلب الحفاظ على دقة البيانات، مثل ضغط الصور والنصوص والملفات التنفيذية.
الضغط التكيفي: LZW هي خوارزمية ضغط *تكيفية*، مما يعني أنها تتكيف مع خصائص البيانات التي يتم معالجتها. إذا كانت البيانات تحتوي على سلاسل متكررة، فإن LZW ستكون فعالة جدًا في ضغطها. أما إذا كانت البيانات عشوائية، فقد لا يكون الضغط فعالًا جدًا.

كيفية عمل خوارزمية LZW

يمكن تقسيم عملية LZW إلى مرحلتين رئيسيتين: الضغط (Compression) وفك الضغط (Decompression).

عملية الضغط

1. التهيئة: يتم إنشاء قاموس أولي يحتوي على رموز لجميع الأحرف الفردية (أو البايتات) الموجودة في البيانات. على سبيل المثال، إذا كانت البيانات تحتوي على الأحرف 'A' و 'B' و 'C'، فإن القاموس الأولي سيكون كالتالي:

القاموس الأولي
الحرف \|
A \|
B \|
C \|

2. القراءة: يتم قراءة أول حرف من البيانات.

3. البحث: يتم البحث عن أطول سلسلة تبدأ بهذا الحرف موجودة في القاموس.

4. الإخراج: يتم إخراج رمز السلسلة الموجودة في القاموس.

5. التحديث: يتم إضافة سلسلة جديدة إلى القاموس. تتكون السلسلة الجديدة من السلسلة الموجودة في القاموس بالإضافة إلى الحرف التالي في البيانات.

6. التكرار: يتم تكرار الخطوات من 2 إلى 5 حتى يتم معالجة جميع البيانات.

عملية فك الضغط

1. التهيئة: يتم إنشاء قاموس أولي مطابق للقاموس الأولي المستخدم في عملية الضغط.

2. القراءة: يتم قراءة أول رمز من البيانات المضغوطة.

3. البحث: يتم البحث عن السلسلة المقابلة لهذا الرمز في القاموس.

4. الإخراج: يتم إخراج السلسلة الموجودة في القاموس.

5. التحديث: يتم إضافة سلسلة جديدة إلى القاموس. تتكون السلسلة الجديدة من السلسلة الموجودة في القاموس بالإضافة إلى الحرف الأول من السلسلة التالية.

6. التكرار: يتم تكرار الخطوات من 2 إلى 5 حتى يتم فك ضغط جميع البيانات.

مثال توضيحي

لنفترض أن لدينا البيانات التالية: "ABABABABA".

| الخطوة | الإدخال | الرمز | القاموس | الإخراج | |---|---|---|---|---| | 1 | A | 0 | {0: A, 1: B} | - | | 2 | B | 1 | {0: A, 1: B} | A | | 3 | A | 0 | {0: A, 1: B, 2: AB} | B | | 4 | B | 1 | {0: A, 1: B, 2: AB} | A | | 5 | A | 0 | {0: A, 1: B, 2: AB, 3: ABA} | B | | 6 | B | 1 | {0: A, 1: B, 2: AB, 3: ABA} | A | | 7 | A | 0 | {0: A, 1: B, 2: AB, 3: ABA, 4:ABAB} | B | | 8 | | | {0: A, 1: B, 2: AB, 3: ABA, 4:ABAB} | A |

البيانات المضغوطة الناتجة هي: 0 1 0 1 0 1 0.

لاحظ كيف تم بناء القاموس بشكل ديناميكي أثناء عملية الضغط، وكيف تم استبدال السلاسل المتكررة برموز أقصر.

مزايا وعيوب LZW

المزايا:

بساطة التنفيذ: خوارزمية LZW بسيطة نسبيًا في التنفيذ، مما يجعلها سهلة الاستخدام في مجموعة متنوعة من التطبيقات.
الضغط بدون فقدان: تحافظ على جودة البيانات الأصلية.
الضغط التكيفي: تتكيف مع خصائص البيانات.
لا حاجة لمعلومات مسبقة عن البيانات: لا تتطلب معرفة مسبقة بنوع البيانات أو توزيعها.

العيوب:

قد تكون غير فعالة مع البيانات العشوائية: إذا كانت البيانات عشوائية ولا تحتوي على سلاسل متكررة، فقد لا يكون الضغط فعالًا جدًا.
حجم القاموس: يمكن أن ينمو حجم القاموس بشكل كبير، مما قد يتطلب ذاكرة كبيرة.
براءات الاختراع: كانت هناك بعض المشاكل المتعلقة ببراءات الاختراع المتعلقة بخوارزمية LZW، ولكنها انتهت الآن.

تطبيقات LZW

GIF: تنسيق GIF يستخدم LZW لضغط الصور.
TIFF: تنسيق TIFF يمكن أن يستخدم LZW لضغط الصور.
أنظمة الملفات: بعض أنظمة الملفات تستخدم LZW لضغط البيانات.
برامج ضغط البيانات: بعض برامج ضغط البيانات العامة تستخدم LZW.
الخيارات الثنائية: على الرغم من أن LZW ليست مرتبطة بشكل مباشر بالخيارات الثنائية، فإن فهم مبادئ ضغط البيانات يمكن أن يكون مفيدًا في تحليل حجم التداول (Volume) وتقلبات الأسعار، حيث قد تؤثر هذه العوامل على سرعة تنفيذ الصفقات.

LZW والخيارات الثنائية: تحليل البيانات

في عالم الخيارات الثنائية، يمكن أن يلعب تحليل البيانات دورًا حاسمًا في تحديد فرص التداول الناجحة. على الرغم من أن LZW لا تُستخدم مباشرة في تداول الخيارات الثنائية، إلا أن فهم مبادئ ضغط البيانات يمكن أن يساهم في فهم كيفية تخزين البيانات ومعالجتها. على سبيل المثال، يمكن أن يؤثر حجم البيانات المتعلقة بحركة الأسعار على سرعة معالجة البيانات وتحديث الرسوم البيانية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يساعد فهم كيفية ضغط البيانات في تقليل الضوضاء في البيانات وتحسين دقتها.

استراتيجيات التداول ذات الصلة

التحليل الفني

تحليل حجم التداول

المؤشرات

الاتجاهات

أسماء الاستراتيجيات

الخلاصة

خوارزمية LZW هي خوارزمية ضغط بيانات قوية وفعالة، تستخدم على نطاق واسع في مجموعة متنوعة من التطبيقات. فهم مبادئها الأساسية وكيفية عملها يمكن أن يكون مفيدًا للمطورين والمستخدمين على حد سواء. على الرغم من أنها ليست مرتبطة بشكل مباشر بالخيارات الثنائية، إلا أن فهم مبادئ ضغط البيانات يمكن أن يساهم في فهم كيفية معالجة البيانات وتحليلها، مما قد يكون مفيدًا في اتخاذ قرارات تداول مستنيرة. يجب على المتداولين أيضًا دراسة إدارة المخاطر و علم النفس التجاري لزيادة فرص النجاح في تداول الخيارات الثنائية. كما ينصح بالتعرف على التحليل الأساسي و التحليل الفني المتقدم لتحسين القدرة على التنبؤ بحركة الأسعار. و أخيراً، يجب على المتداولين دائماً الأخذ بعين الاعتبار الرسوم البيانية و الأنماط السلوكية في السوق.

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

LZW

Contents