44562 (Архивация данных в MS DOS)

2016-07-31СтудИзба

Описание файла

Документ из архива "Архивация данных в MS DOS", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "информатика" из , которые можно найти в файловом архиве . Не смотря на прямую связь этого архива с , его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "рефераты, доклады и презентации", в предмете "информатика, программирование" в общих файлах.

Онлайн просмотр документа "44562"

Текст из документа "44562"

16


Архивация данных для MS DOS.

История развития теории сжатия информации

Архиваторы MS DOS.

PKZIP

RAR

QUARK

GZIP

ARJZ

Сравнение вресий архиваторов MS DOS и Windows.

Литература.

История развития теории сжатия информации

История развития MS DOS весьма похожа на историю развития всех информационных технологий. Более того, концепция MS DOS непосредственно заимствована из операционной системы UNIX. UNIX, в свою очередь, базируется на самых первых операционных системах типа OS/360 и даже IBM704. Основные алгоритмы архивации данных вначале были опробованы на UNIX, а затем (иногда процесс развития тех или иных алгоритмов осуществлялся параллельно) в MS DOS. В принципе, большинство используемых в настоящее время утилит для архивации начали свою жизнь начиная с MS DOS 2.0.

Итак, в сороковых годах ученые, работающие в области информационных технологий, ясно поняли, что можно разработать такой способ хранения данных, при котором пространство будет расходоваться более экономно. Клод Шеннон, изучая нюансы различий между семантикой (semantics) (что некая сущность значит) и синтаксисом (syntax) (как некая сущность выражается), разработал большинство базовых понятий этой теории. Понимание того, что одно и то же значение (семантика) может быть реализовано различными способами (синтаксис), приводит к закономерному вопросу: "Какой способ выражения чего-либо является наиболее экономичным?" Поиск ответа на этот вопрос привел Шеннона к мысли об энтропии, которая, проще говоря, соотносится с количеством, содержащейся в файле полезной информации. Методы сжатия пытаются увеличивать энтропию файла, то есть уменьшать длину файла, сохраняя при этом всю информацию.

Однако, Шеннон не был первым, кто задумывался о сущности информации и определении ее количества. Первый шаг на этом пути сделал в 1928 г. Хартли. Основной полученный им результат можно сформулировать примерно так: если в заданном множестве, содержащем N элементов, выделен некоторый элемент x, о котором известно лишь, что он принадлежит этому множеству, то, чтобы найти x, необходимо получить количество информации, равное log2 N. Эту формулу обычно называют формулой Хартли.
Формула Хартли является частным случаем более общей формулы Шеннона, позволяющей найти количество информации в случайном сообщении фиксированного алфавита. Пусть X1, ..., Xn - символы этого алфавита, P1, ..., Pn - вероятности их появления в тексте сообщения, тогда формула Шеннона принимает вид:

H = P1*log2(1 / P1) + ... + Pn*log2(1 / Pn),

где H - количество бит информации в одном символе сообщения, или энтропия символа сообщения. Это число показывает минимальное среднее число бит, необходимых для представления одного символа алфавита данного сообщения.

В некоторых случаях алфавит сообщения может быть неизвестен, тогда выдвигаются гипотезы об алфавите сообщения. Имея разные алфавиты, можно достичь разных коэффициентов сжатия. Например, текстовый файл, если его рассматривать как последовательность битов, имеет энтропию порядка 0.7 - 0.9, если как последовательность байтов, - 0.5 - 0.7, хотя популярные программы сжатия уменьшают размеры текстовых файлов до 0.3 - 0.4 от исходного размера.

Доказательство Шеннона не было конструктивным, т.е. не содержало способа построения этих оптимальных кодов, а лишь показывало их существование. До появления работы Шеннона, кодирование символов алфавита при передаче сообщения по каналам связи осуществлялось одинаковым количеством бит, получаемым по формуле Хартли. С появлением этой работы начали появляться способы, кодирующие символы разным числом бит в зависимости от вероятности появления их в тексте. Например, часто в файлах некоторые значения байта встречаются чаще других. Таким образом, за счет использования для каждого значения байта кода различной длины можно значительно уменьшить общий размер данных. Эта базовая идея лежит в основе алгоритмов сжатия Шеннона-Фано (Shannon-Fano) и Хаффмана (Huffman). Подобные алгоритмы выбирают более короткие коды для часто встречающихся и более длинные для редко встречающихся значений байта. Обычно текстовые файлы (в которых одни значения байтов повторяются гораздо чаще других) они сжимают довольно хорошо.

Более тридцати лет алгоритм сжатия Хаффмана и его варианты оставались наиболее популярными методами. Однако в 1977 два исследователя из Израиля предложили совершенно другой подход к этой проблеме. Абрахам Лемпел и Якоб Зив выдвинули идею формирования "словаря" общих последовательностей данных. При этом сжатие данных осуществляется за счет замены записей соответствующими кодами из словаря. Существуют два алгоритма, в настоящее время известные как LZ77 и LZ78. Они уже не требуют включения словаря данных в архив, так как если вы формируете ваш словарь определенным способом, программа декодирования может его восстанавливать непосредственно из ваших данных. К сожалению, LZ77 и LZ78 тратят много времени на создание эффективного словаря. Лемпел был приглашен фирмой Sperry для оказания им помощи в разработке способа наиболее эффективной упаковки данных на компьютерных лентах. В этой же фирме Терри Велч (Terry Welch) расширил алгоритм LZ78, создав новый вариант, широко известный, как LZW.

На работу Велча обратила внимание группа программистов Unix и использовала его алгоритм в их приложении LZW, получившем вполне естественное название compress. Они добавили несколько усовершенствований и опубликовали общедоступную версию этой программы в телеконференции Internet, благодаря чему многие пользователи смогли начать с ней работать.
Популярность алгоритма LZW в значительной степени связана с успехом программы compress. Исходный текст последней версии программы, осуществляющей как сжатие, так и декомпрессию, занимает всего 1200 строк. Ядро кода сжатия занимает не более сотни строк, а код декомпрессии не намного больше. Программисты считают, что это облегчает чтение и понимание алгоритма, а также позволяет адаптировать его для самых разных целей.
Алгоритмы LZ-стиля (включая LZW, LZ77, LZ78 и многие другие варианты) очень популярны везде, где требуется универсальное сжатие. LZW используется в стандарте модема V.42bis, протоколе передачи данных ZModem, форматах GIF, TIFF, ARC и других прикладных программах. Другие алгоритмы LZ используются в дисковых утилитах сжатия типа DoubleSpace и Stacker, графических форматах типа PNG, а также в универсальных утилитах архивирования и сжатия, включая ZIP, GZIP и LHA.
Помимо пользующихся большим вниманием алгоритмов, базирующихся на словаре, существуют и другие подходы. Алгоритм сжатия Хаффмана (Huffman), основанный на статистических колебаниях распределения некоторых значений байтов, лег в основу нескольких очень эффективных методов сжатия, известных, как арифметическое кодирование (arithmetic encoding), энтропийное кодирование (entropy coding) или Q-кодирование (Q-coding). Арифметическое кодирование улучшает сжатие Хаффмана двумя путями. Первое усовершенствование заключается в том, что оно не требует, чтобы выбранные коды были целым числом бит. В то время как сжатие Хаффмана могло выбирать двух- и четырехбитовые коды, программа арифметического кодирования может использовать код длиной 6,23 бит. (Что такое 0,23 бит - чисто философский вопрос, если Вас это заинтересовало, то в отдельном разделе Вы найдете другое объяснение арифметического кодирования.) Второе усовершенствование (которое может также использоваться в сжатии Хаффмана) заключается в том, что арифметическое кодирование использует более сложную статистику. Она не просто следит за частотой появления байта в файле, а оценивает частоту его появления в определенном контексте. Например, при использовании исходного алгоритма сжатия Хаффмана символ "u", встречающийся не слишком часто, мог бы получать довольно длинный код. Но в сложной программе арифметического кодирования символ "u", следующий за "q", будет закодирован очень компактно, так как высока вероятность того, что "u" следует сразу за "q". Комбинация этих двух усовершенствований приводит очень к эффективному сжатию.

Другие методы сжатия предназначены для данных определенного типа, а потому они плохо подходят для архивирования. Многие усовершенствованные методы, появлявшиеся в последнее время, основывались на синтезе этих трех методов (например, использование кодов Хаффмана для записей словаря) или выполнения сложной предварительной обработки данных, увеличивающей эффективность сжатия одним из этих методов.
Возможно, одним из наиболее существенных событий за последние несколько десятилетий в области алгоритмов сжатия стало появление патентов на программное обеспечение. С 1981 United States Patent and Trademark Office (USPTO) начал принимать заявки на патентование алгоритмов программного обеспечения. Многие из представленных патентов были по методам сжатия. Наиболее известные из них - патенты фирмы Unisys на алгоритм сжатия LZW и патенты фирмы IBM на арифметическое кодирование. К сожалению, первоначально работа по обработке заявок в USPTO была поставлена неважно. В результате чего разным людям предоставлялись различные патенты на один и тот же алгоритм (причем иногда с почти идентичной формулировкой). Некоторые из этих патентов оспаривались в судебном порядке, но высокая стоимость судебного разбирательства исков резко снижает количество таких претендентов.
Один положительный результат введения патентования вряд ли приходится оспаривать. Патентование программного обеспечения спровоцировало появление огромного количества работ по разработке новых алгоритмов сжатия (большая часть которых быстро патентуется их изобретателями). Однако другой эффект был абсолютно отрицательный. Многие из алгоритмов сжатия использовались специфическим образом, например, как часть международных стандартов (V.42bis и JPEG). Кроме того, отдельные компании и пользователи скопировали общедоступный код (так, реализация compress LZW широко копировалась для самых разных целей). Финансовые штрафы за использование этих алгоритмов (в форме авторских отчислений к владельцам патента) отвращали от поддержки этих стандартов авторов условно-бесплатного и бесплатного программного обеспечения или бесплатных библиотек. Некоторые компании публично объявили о том, что они не будут требовать авторских отчислений за использование их запатентованных алгоритмов в бесплатном программном обеспечении. Однако так поступили далеко не все. Пока неясно, как этот конфликт отразится на индустрии бесплатного программного обеспечения и на патентном законодательстве. По крайней мере, одна организация, League for Programming Freedom, борется с патентами программного обеспечения и предпринимает активные шаги по их отмене.

В данной работе будут рассмотрены только современные способы архивации данных, а именно специализированные программы архиваторы. Устаревшие программы резервного копирования типа BACKUP-RESTORE рассматриватся не будут, ввиду их отсутствия в новых версиях MS DOS, начиная MS DOS 6.22.

Архиваторы MS DOS.

С развитием компьютера стали увеличиваться и объемы информации хранимой в нем, что в свою очередь привело к развитию технологий по хранению этой информации в сжатом виде, то есть в архивах. Для этого было придумано множество программ осуществляющих архивацию информации.

Однако в работе с этой информацией иногда нежелательно раскрывать полный архив, чтобы взять один или два требуемых файла или же просто посмотреть, что в архиве за информация.

Программы-архиваторы, за исключением единиц, не предоставляют удобных оболочек позволяющих просто, быстро и в наглядной форме разобраться с содержимым архивов.

Архиваторы -- это программы, позволяющие создавать и обрабатывать архивные копии файлов. При этом из архивные копии имеют меньший размер, чем оригиналы. С помощью специальных алгоритмов сжатия из файлов удаляется вся избыточная информация, а при применения обратных алгоритмов распаковки архивная копия восстанавливается в первоначальном виде.

Наиболее известные программы-архиваторы для MS-DOS: ARJ (разработчик -- Robert K. Jung), pkzip

(компания PKWARE Inc.), lha (Haruyasu Yoshizaki), zoo (Rahul Dhesi). Безусловным лидером во всем мире за последние 5 лет стал архиватор RAR. В настоящее время RAR активно вытесняет ZIP как основную утилиту сжатия FTP архивов в сети INTERNET. RAR я является единственной всемирно используемой программой, созданной русским программистом (за исключением TETRIS). Все архиваторы отличаются используемыми алгоритмами сжатия, форматами архивных файлов, скоростью работы и т.д.

Термины, используемые в архивации

Add file Добавление (копировние) файла в архив. Если архив не существует, то он создается.

CRC Код циклического контроля. Специальная функция от всего содержимого файла. Составляется таким образом, что изменить файл так, чтобы его CRC остался неизменным, практически невозможно.

Exclude selected files При архивации НЕ добавлять в архив определенные файлы.

Extract files Извлечение файлов из архива без сохранения структуры подкаталогов.

Свежие статьи
Популярно сейчас
Зачем заказывать выполнение своего задания, если оно уже было выполнено много много раз? Его можно просто купить или даже скачать бесплатно на СтудИзбе. Найдите нужный учебный материал у нас!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Нашёл ошибку?
Или хочешь предложить что-то улучшить на этой странице? Напиши об этом и получи бонус!
Бонус рассчитывается индивидуально в каждом случае и может быть в виде баллов или бесплатной услуги от студизбы.
Предложить исправление
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
5120
Авторов
на СтудИзбе
444
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее