Сжатие данных перед шифрованием может уменьшить размер данных, что полезно при работе с текстами при ограничениях тех или иных сервисов для минтинга NFT когда мы используем их в качестве инструмента депонирования ОИС. Вот несколько алгоритмов сжатия, которые мы использовали в примере для шифрования и сжатия текста для депонирования с помощью NFT.
LZW (Lempel-Ziv-Welch)
Это алгоритм сжатия без потерь, который строит таблицу подстановки для последовательностей символов. Подходит для текстов и может быть реализован с использованием библиотек, таких как lzwcompress. Обычно достигает 20-50% сжатия для текстовых данных.
Huffman Coding
Это алгоритм сжатия, который использует частоту символов для создания кодов переменной длины. Хорош для текстовых данных, где часто встречаются определенные символы. Эффективность зависит от распределения символов, обычно достигает 20-30% сжатия.
Deflate (Zlib)
Это алгоритм, который сочетает LZ77 и Huffman Coding. Он широко используется в таких форматах, как ZIP и PNG. Подходит для всех типов данных, включая текст, и может быть реализован с помощью библиотеки pako в JavaScript. Обычно достигает 50-70% сжатия для текстовых данных.
Brotli
Это алгоритм сжатия, разработанный Google, который обеспечивает лучшее сжатие, чем Gzip и Deflate. Подходит для текстовых данных, поддерживается в большинстве современных браузеров. Обычно достигает 20-30% более эффективного сжатия, чем Gzip.
LZMA (Lempel-Ziv-Markov chain algorithm)
Алгоритм, который предоставляет высокую степень сжатия, используемый в 7-Zip. Можно использовать через lzma.js. Обычно достигает 30-70% сжатия для текстовых данных.
Выбор алгоритма зависит от требований к производительности и степени сжатия. Например, если нужно максимальное сжатие и вы не против потратить время на обработку, можно выбрать LZMA. Если нужно быстрое сжатие, то Brotli может быть отличным выбором. Все перечисленные алгоритмы можно реализовать с использованием существующих библиотек в JavaScript, что позволяет быстро внедрить их в проект.
Сравнение Deflate (Zlib) и LZMA (Lempel-Ziv-Markov chain algorithm)
Давайте сравним алгоритмы сжатия Deflate (Zlib) и LZMA (Lempel-Ziv-Markov chain algorithm) по нескольким критериям, включая степень сжатия, производительность, сложность реализации и области применения.
1. Deflate (Zlib)
Комбинирует LZ77 и Huffman coding. Он широко используется в таких форматах, как ZIP и PNG.
Степень сжатия:
- Обычно достигает 50-70% сжатия для текстовых данных, в зависимости от структуры данных.
- Подходит для данных с высокой степенью повторяемости.
Производительность:
- Быстрая скорость сжатия и распаковки, что делает его идеальным для онлайн-приложений и веб-серверов, где производительность важна.
Сложность реализации:
- Легко реализовать с помощью существующих библиотек, таких как pako для JavaScript.
- Поддерживается во многих средах и языках, что делает его универсальным выбором.
Области применения:
- Используется для сжатия текстовых файлов, изображений (PNG), передачи данных по сети (HTTP/1.1 и HTTP/2).
2. LZMA (Lempel-Ziv-Markov chain algorithm)
Предоставляет высокую степень сжатия и используется в 7-Zip. Он основан на методах LZ77 и использует сложные структуры данных.
Степень сжатия:
- Обычно достигает 30-70% сжатия, причем в некоторых случаях может обеспечить лучшее сжатие, чем Deflate.
- Идеально подходит для данных с большой повторяемостью.
Производительность:
- Медленнее по сравнению с Deflate как на этапе сжатия, так и на этапе распаковки, что делает его менее подходящим для ситуаций, требующих быстрой обработки.
- Более высокий уровень потребления ресурсов, особенно в памяти.
Сложность реализации:
- Реализация может быть сложнее, чем у Deflate, так как требует более сложных структур данных.
- Можно использовать библиотеку lzma.js, чтобы упростить интеграцию в JavaScript.
Области применения:
- Широко используется в утилитах для сжатия файлов (например, 7-Zip) и в некоторых форматах, где важна степень сжатия, например, для архивов и резервных копий.