Definición: ¿Qué significa compresión sin pérdida?
La compresión sin pérdida implica comprimir los datos de tal manera que el conjunto de datos original se reconstruye completamente al invertir la compresión. Esto contrasta con la compresión "con pérdida", donde algunos datos pueden perderse en el proceso de reversión.
La compresión sin pérdida también se conoce como compresión de audio sin pérdida.
Techinfo explica la compresión sin pérdida
Una forma general de pensar en la compresión sin pérdidas es que para muchos tipos de archivos, incluidos los programas ejecutables y los módulos de código, es absolutamente imperativo que todos los datos en un formato comprimido se reconstruyan por completo cuando se invierte la compresión. Las tecnologías como las utilidades de archivos zip brindan este tipo de servicio, mientras que descomprimir archivos conduce a conjuntos de datos completamente reconstituidos. Por el contrario, en el caso de la música, las imágenes o los videos, puede ser aceptable tener alguna pérdida de datos después de la compresión. Esto se debe a que, aunque la calidad de los medios puede verse afectada, estos formatos seguirán siendo digeribles y útiles con cierta pérdida de datos.
El logro de la compresión sin pérdidas funciona a través de conjuntos de algoritmos altamente sofisticados. Muchos de estos incluyen modelar los datos para su compresión a fin de evaluar cómo reducir el espacio de almacenamiento necesario sin afectar la reconstitución del conjunto de datos. Los expertos señalan que todo tipo de estrategias de compresión sin pérdida diferentes funcionan de manera diferente. Cualquier técnica que pueda reducir los requisitos de almacenamiento a la vez que proporciona una reconstitución completa de los datos podría describirse como compresión sin pérdidas. Algunos de estos funcionan sobre la base de la construcción de datos probables versus improbables, donde los algoritmos pueden adivinar o predecir cómo se pueden juntar los conjuntos de datos para reconstituir un archivo.
Una mirada más cercana a los algoritmos de compresión sin pérdidas muestra que muchos de ellos funcionan según el principio de eliminar o manejar la redundancia. Utilizando estrategias como la sustitución de cadenas de bits y la conversión de datos, estos algoritmos pueden reducir el tamaño de los archivos al tiempo que proporcionan una especie de abreviatura que las máquinas pueden utilizar para reconstituir los datos más adelante. Una vez más, hay muchas formas de hacer esto, incluidos indicadores útiles que pueden proporcionar valores consistentes para bits de datos redundantes.