Lempel-Ziv

1. 1. लेम्पेल-ज़िव (Lempel-Ziv)

लेम्पेल-ज़िव ([डेटा संपीड़न](डेटा_संपीड़न) एल्गोरिदम का एक परिवार है जिसका उपयोग डेटा को संपीड़ित करने के लिए किया जाता है। ये एल्गोरिदम बिना-हानि वाले संपीड़न (lossless compression) पर आधारित हैं, जिसका मतलब है कि मूल डेटा को पूरी तरह से पुनर्प्राप्त किया जा सकता है। लेम्पेल-ज़िव एल्गोरिदम व्यापक रूप से विभिन्न अनुप्रयोगों में उपयोग किए जाते हैं, जैसे कि फ़ाइल संपीड़न, डेटाबेस प्रबंधन, और संचार प्रोटोकॉल।

इतिहास

लेम्पेल-ज़िव एल्गोरिदम का विकास 1970 के दशक में शुरू हुआ था। अब्राहम लेम्पेल और जैकब ज़िव ने 1976 और 1978 में दो महत्वपूर्ण एल्गोरिदम प्रकाशित किए: लेम्पेल-ज़िव-वेल्च (LZW) और लेम्पेल-ज़िव-77 (LZ77)। इन एल्गोरिदम ने डेटा संपीड़न के क्षेत्र में क्रांति ला दी और आधुनिक संपीड़न तकनीकों के लिए आधार तैयार किया।

मूल अवधारणा

लेम्पेल-ज़िव एल्गोरिदम की मूल अवधारणा दोहराव वाले पैटर्न की पहचान करना और उन्हें छोटे कोड से बदलना है। एल्गोरिदम एक डिक्शनरी (शब्दकोश) का उपयोग करता है जिसमें पहले से देखे गए डेटा के स्ट्रिंग (strings) संग्रहीत होते हैं। जब एल्गोरिदम एक नया स्ट्रिंग देखता है जो डिक्शनरी में पहले से मौजूद है, तो वह उस स्ट्रिंग को डिक्शनरी में मौजूद कोड से बदल देता है। यदि नया स्ट्रिंग डिक्शनरी में मौजूद नहीं है, तो उसे डिक्शनरी में जोड़ा जाता है, और उसे एक नया कोड दिया जाता है।

लेम्पेल-ज़िव-77 (LZ77)

लेम्पेल-ज़िव-77 (LZ77) एल्गोरिदम एक डिक्शनरी आधारित संपीड़न एल्गोरिदम है जो पहले से संसाधित किए गए डेटा के एक स्लाइडिंग विंडो का उपयोग करता है। यह एल्गोरिदम वर्तमान डेटा के लिए सबसे लंबा मिलान खोजता है जो स्लाइडिंग विंडो में मौजूद है। मिलान को एक जोड़ी के रूप में दर्शाया जाता है: (ऑफसेट, लंबाई), जहां ऑफसेट स्लाइडिंग विंडो में मिलान की शुरुआत की स्थिति है, और लंबाई मिलान की लंबाई है। यदि कोई मिलान नहीं मिलता है, तो वर्तमान डेटा को एक शाब्दिक (literal) के रूप में एन्कोड किया जाता है।

LZ77 एन्कोडिंग उदाहरण

इनपुट डेटा	A B A B A C A B A
स्लाइडिंग विंडो	A B A B A C A B A
आउटपुट	(0,1) (0,1) (0,1) (5,1) (0,1) (0,1)

LZ77 एल्गोरिदम की मुख्य विशेषताएं:

• सरल और लागू करने में आसान
• स्लाइडिंग विंडो का आकार एल्गोरिदम के प्रदर्शन को प्रभावित करता है
• लंबे दोहराव वाले डेटा के लिए प्रभावी

लेम्पेल-ज़िव-वेल्च (LZW)

लेम्पेल-ज़िव-वेल्च (LZW) एल्गोरिदम एक डिक्शनरी आधारित संपीड़न एल्गोरिदम है जो गतिशील रूप से डिक्शनरी बनाता है। यह एल्गोरिदम पहले से डिक्शनरी में मौजूद स्ट्रिंग को पढ़ता है, और फिर अगले वर्ण को जोड़कर एक नया स्ट्रिंग बनाता है। यदि नया स्ट्रिंग डिक्शनरी में मौजूद नहीं है, तो उसे डिक्शनरी में जोड़ा जाता है, और उसे एक नया कोड दिया जाता है। एल्गोरिदम तब नए स्ट्रिंग के कोड को आउटपुट करता है।

LZW एन्कोडिंग उदाहरण

इनपुट डेटा	A B A B A C A B A
डिक्शनरी (प्रारंभिक)	A: 0, B: 1, C: 2
आउटपुट	0, 1, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 0

LZW एल्गोरिदम की मुख्य विशेषताएं:

• LZ77 की तुलना में अधिक जटिल
• बड़ी डिक्शनरी का उपयोग करता है
• लंबे दोहराव वाले डेटा के लिए बहुत प्रभावी
• GIF इमेज फॉर्मेट में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

अन्य लेम्पेल-ज़िव वेरिएंट

LZ77 और LZW के अलावा, लेम्पेल-ज़िव एल्गोरिदम के कई अन्य वेरिएंट मौजूद हैं, जिनमें शामिल हैं:

• **LZ78:** LZ77 के समान, लेकिन एक अलग डिक्शनरी संरचना का उपयोग करता है।
• **LZW3:** LZW का एक उन्नत संस्करण जो डिक्शनरी के आकार को नियंत्रित करता है।
• **Deflate:** LZW और हफ़मैन कोडिंग का एक संयोजन। यह एल्गोरिदम ZIP फ़ाइल फॉर्मेट में उपयोग किया जाता है।
• **LZO:** एक तेज़ संपीड़न एल्गोरिदम जो वास्तविक समय संपीड़न के लिए डिज़ाइन किया गया है।

अनुप्रयोग

लेम्पेल-ज़िव एल्गोरिदम का उपयोग विभिन्न अनुप्रयोगों में किया जाता है, जिनमें शामिल हैं:

• **फ़ाइल संपीड़न:** ZIP, GZIP, और PNG जैसे फ़ाइल फॉर्मेट लेम्पेल-ज़िव एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं।
• **डेटाबेस प्रबंधन:** डेटाबेस में डेटा को संपीड़ित करने के लिए लेम्पेल-ज़िव एल्गोरिदम का उपयोग किया जा सकता है, जिससे स्टोरेज स्पेस की बचत होती है और प्रदर्शन में सुधार होता है।
• **संचार प्रोटोकॉल:** HTTP, FTP, और SMTP जैसे संचार प्रोटोकॉल डेटा को संपीड़ित करने के लिए लेम्पेल-ज़िव एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं, जिससे बैंडविड्थ की बचत होती है।
• **टेक्स्ट संपीड़न:** टेक्स्ट फ़ाइलों को संपीड़ित करने के लिए लेम्पेल-ज़िव एल्गोरिदम का उपयोग किया जा सकता है।
• **इमेज संपीड़न:** कुछ इमेज फॉर्मेट, जैसे कि GIF, लेम्पेल-ज़िव एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं।

बाइनरी ऑप्शन के संदर्भ में लेम्पेल-ज़िव

हालांकि लेम्पेल-ज़िव एल्गोरिदम सीधे तौर पर बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग से संबंधित नहीं हैं, लेकिन उनका उपयोग वित्तीय डेटा को संपीड़ित करने और संग्रहीत करने के लिए किया जा सकता है। बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में, बड़ी मात्रा में वित्तीय डेटा का विश्लेषण किया जाता है, जैसे कि शेयर की कीमतें, विदेशी मुद्रा दरें, और कमोडिटी की कीमतें। लेम्पेल-ज़िव एल्गोरिदम का उपयोग करके इस डेटा को संपीड़ित करने से स्टोरेज स्पेस की बचत होती है और डेटा विश्लेषण की गति में सुधार होता है।

इसके अतिरिक्त, लेम्पेल-ज़िव एल्गोरिदम का उपयोग तकनीकी विश्लेषण उपकरणों में पैटर्न की पहचान करने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एक एल्गोरिदम ऐतिहासिक मूल्य डेटा में दोहराव वाले पैटर्न की पहचान करने के लिए लेम्पेल-ज़िव का उपयोग कर सकता है, जिसका उपयोग भविष्य के मूल्य आंदोलनों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है।

डेटा संपीड़न और बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में संबंध

• **डेटा भंडारण:** भारी मात्रा में वॉल्यूम विश्लेषण डेटा को कुशलतापूर्वक संग्रहीत करने के लिए संपीड़न महत्वपूर्ण है।
• **डेटा ट्रांसमिशन:** कम बैंडविड्थ पर तेजी से डेटा भेजने के लिए संपीड़न आवश्यक है, जो रियल-टाइम ट्रेडिंग के लिए महत्वपूर्ण है।
• **विश्लेषण गति:** संपीड़ित डेटा का विश्लेषण करने की गति बढ़ा सकती है, जिससे ट्रेडिंग रणनीतियों को अधिक प्रभावी ढंग से लागू किया जा सकता है।
• **पैटर्न पहचान:** वित्तीय डेटा में पैटर्न की पहचान करने के लिए संपीड़न एल्गोरिदम का उपयोग किया जा सकता है, जो तकनीकी संकेतकों को बेहतर बनाने में मदद कर सकता है।
• **बैकटेस्टिंग:** बैकटेस्टिंग के लिए ऐतिहासिक डेटा को संपीड़ित करके भंडारण लागत कम की जा सकती है।
• **जोखिम प्रबंधन:** बड़े डेटासेट से जोखिम कारकों का विश्लेषण करने के लिए संपीड़न का उपयोग किया जा सकता है।
• **एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग:** एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग सिस्टम में डेटा प्रोसेसिंग को गति देने के लिए संपीड़न का उपयोग किया जा सकता है।

निष्कर्ष

लेम्पेल-ज़िव एल्गोरिदम शक्तिशाली डेटा संपीड़न तकनीकें हैं जिनका उपयोग विभिन्न अनुप्रयोगों में किया जाता है। वे दोहराव वाले पैटर्न की पहचान करके और उन्हें छोटे कोड से बदलकर डेटा के आकार को कम करते हैं। बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में, लेम्पेल-ज़िव एल्गोरिदम का उपयोग वित्तीय डेटा को संपीड़ित करने, संग्रहीत करने और विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है, जिससे स्टोरेज स्पेस की बचत होती है, डेटा विश्लेषण की गति में सुधार होता है, और ट्रेडिंग रणनीतियों की प्रभावशीलता बढ़ती है। पोर्टफोलियो प्रबंधन और पूंजी आवंटन में भी इनके अनुप्रयोग हो सकते हैं।

डेटा संरचनाएं और एल्गोरिदम विश्लेषण के अध्ययन के लिए यह एक महत्वपूर्ण विषय है।

अभी ट्रेडिंग शुरू करें

IQ Option पर रजिस्टर करें (न्यूनतम जमा $10) Pocket Option में खाता खोलें (न्यूनतम जमा $5)

हमारे समुदाय में शामिल हों

हमारे Telegram चैनल @strategybin से जुड़ें और प्राप्त करें: ✓ दैनिक ट्रेडिंग सिग्नल ✓ विशेष रणनीति विश्लेषण ✓ बाजार की प्रवृत्ति पर अलर्ट ✓ शुरुआती के लिए शिक्षण सामग्री