数据压缩 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:电子工业出版社

作者:吴乐南

出品人:

页数:190

译者:

出版时间:2000-6

价格:20.0

装帧:平装

isbn号码:9787505358829

丛书系列:

图书标签:

• 电子书
• 数据压缩
• 压缩算法
• 信息论
• 编码学
• 数据存储
• 文件压缩
• 图像压缩
• 视频压缩
• 无损压缩
• 有损压缩

《数据的艺术：信息压缩的奥秘与实践》 在这信息爆炸的时代，数据以惊人的速度增长，存储、传输和处理这些海量信息成为了亟待解决的挑战。然而，并非所有数据都承载着同等重要的信息，很多冗余和重复的存在极大地浪费了宝贵的资源。本书《数据的艺术：信息压缩的奥秘与实践》将带领您深入探索数据压缩这一至关重要的技术领域，揭示其背后的科学原理，并展现其在现代生活中的广泛应用。 本书并非一本晦涩难懂的技术手册，而是一次引人入胜的知识之旅。我们将从最基础的概念入手，循序渐进地解析各种数据压缩方法的精髓。您将了解到，信息压缩的本质在于消除数据中的冗余，无论是统计上的冗余（如某些字符或符号出现的频率远高于其他），还是结构上的冗余（如重复的模式或信息），都能通过巧妙的算法得到有效的识别和去除。 我们将首先介绍无损压缩的概念。这类压缩方法保证了在解压缩后，数据能够完全恢复到原始状态，没有任何信息丢失。您可以将其比作将一件衣服整齐地叠好，虽然体积变小了，但衣服本身的所有细节都得以保留。在无损压缩领域，我们会深入探讨几种经典而高效的算法，例如： 霍夫曼编码（Huffman Coding）：这是一种基于概率的最优前缀编码方法。我们将详细解析其构建最优二叉树的过程，以及如何为出现频率高的符号分配短的编码，为出现频率低的符号分配长的编码，从而实现整体的压缩。您会看到，理解概率分布是实现高效编码的关键。 算术编码（Arithmetic Coding）：与霍夫曼编码相比，算术编码能够更精细地利用数据的概率分布。它不是为每个符号分配一个固定的比特串，而是将整个消息映射到一个小数区间内，然后用一个尽可能短的二进制小数来表示这个区间。我们将剖析其工作原理，理解它如何实现更接近理论极限的压缩比。 LZ系列算法（Lempel-Ziv）：包括LZ77、LZ78以及更广为人知的LZW（Lempel-Ziv-Welch）算法。这些算法的核心思想是利用数据中的重复模式。当发现一段重复出现的序列时，算法会用一个指向之前出现过的该序列的引用来代替它。我们会通过生动的例子，演示这些算法如何构建和使用字典来识别和编码重复数据。 游程长度编码（Run-Length Encoding, RLE）：这是一种简单但有效的压缩方法，特别适用于包含大量连续重复字符的数据。例如，“AAAAABBBCC”可以被压缩成“5A3B2C”。我们将分析RLE的适用场景以及其局限性。 在理解了无损压缩的原理之后，本书将进一步拓展到有损压缩的领域。有损压缩允许在压缩过程中丢失一部分信息，以换取更高的压缩比。然而，关键在于，丢失的信息必须是对人类感知不那么重要的部分。这使得有损压缩在图像、音频和视频等媒体数据的处理中发挥着不可替代的作用。 在有损压缩部分，我们将重点关注： 感知编码（Perceptual Coding）：这是有损压缩的基石。我们将介绍人类视觉和听觉系统的特性，例如人眼对亮度变化的敏感度高于对色度变化的敏感度，人耳对某些频率的声音比其他频率更敏感。基于这些心理学和生理学原理，算法可以智能地去除那些人眼或人耳不易察觉的信息。 离散余弦变换（Discrete Cosine Transform, DCT）：这是JPEG图像压缩和MPEG视频压缩的核心技术之一。DCT能够将图像或视频的像素数据转换到频率域，使得大部分能量集中在少数几个低频系数上。通过量化（即对这些系数进行舍入，丢弃低位信息），可以实现显著的压缩。我们将详细解释DCT的数学原理以及其在实际应用中的流程。 量化（Quantization）：这是有损压缩中的关键步骤，也是信息损失发生的主要环节。我们会探讨不同类型的量化方法，以及如何通过调整量化步长来平衡压缩率和失真度。 彩色空间转换（Color Space Conversion）：在图像和视频压缩中，通常会将RGB色彩空间转换为YUV或YCbCr等色彩空间。Y通道代表亮度，U和V（或Cb和Cr）代表色度。由于人眼对色度比对亮度更不敏感，因此可以对色度信息进行更大幅度的采样和压缩，从而提高效率。 运动估计与补偿（Motion Estimation and Compensation）：对于视频压缩，连续帧之间的相似性是巨大的压缩机会。运动估计技术识别并预测帧之间的运动，而运动补偿则通过发送运动矢量来代替重复的像素数据，从而实现极高的压缩比。 除了详细介绍各种压缩算法的原理，本书还将深入探讨数据压缩在现实世界中的广泛应用： 文件压缩格式：您将了解到ZIP、GZIP、RAR、7z等常见文件压缩格式是如何结合多种压缩技术实现高效的文件打包和压缩的。 图像压缩：JPEG、PNG、GIF等格式的压缩原理，以及它们各自的优缺点和适用场景。 音频压缩：MP3、AAC、FLAC等音频格式的压缩技术，以及如何平衡音质和文件大小。 视频压缩：MPEG系列、H.264/AVC、H.265/HEVC等视频编码标准的演进，以及它们如何实现高清视频的流畅传输和存储。 网络传输：HTTP压缩、数据包压缩等在网络通信中的应用，如何加速网页加载和提高带宽利用率。 数据存储：数据库压缩、文件系统压缩等如何在海量数据存储系统中节省空间。 本书的写作风格力求清晰易懂，辅以大量的图示和案例分析，帮助读者直观地理解复杂的概念。我们相信，通过阅读《数据的艺术：信息压缩的奥秘与实践》，您将不仅掌握数据压缩的核心技术，更能深刻理解信息在现代社会中的价值和处理方式，并能从中获得启发，将这些知识应用到您的学习、工作和生活中。让我们一同开启这场关于数据精炼与信息优化的精彩探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书，哦，怎么说呢，一开始拿到手的时候，我只是觉得“数据压缩”这个名字听起来挺技术，但内容嘛，我当时对这个领域并不是特别了解，脑子里也只是模糊地知道这玩意儿就是为了让文件变小，传输更快，存储更省空间。所以，怀着一种“了解一下也好”的心态，我翻开了第一页。然后，我发现自己低估了这本书，也低估了这个领域。它并没有像我想象中的那样，上来就是一堆枯燥的算法公式和晦涩的数学证明，而是以一种非常平缓、甚至有些故事性的方式，引入了数据压缩的起源和发展。我仿佛看到了早期计算机科学家们为了解决存储和传输难题所付出的努力，那些对效率的极致追求，那种在有限资源下迸发出的智慧火花。书里会聊到一些历史上的关键性突破，比如香农的信息论，虽然我可能不是完全理解其中的数学推导，但那种思想的深度和对整个领域奠定的基石作用，还是让我惊叹不已。它让我明白，数据压缩并非仅仅是简单的“变小”，而是一门精妙的艺术，是信息论、统计学、算法设计等多个学科的交叉融合。而且，书里并没有回避技术细节，但它处理的方式很巧妙，会先从一个宏观的概念入手，然后逐步深入，再用一些生动的例子来解释抽象的原理。我记得有一段讲到无损压缩和有损压缩的区别，用了一个非常形象的比喻，让我立刻就明白了它们的本质差异，以及各自适用的场景。我甚至感觉，这本书不仅仅是在教我“怎么做”，更是在引导我“为什么这么做”，它让我开始思考数据本身的特性，以及如何去“认识”数据，才能更好地去“处理”数据。这种从“是什么”到“为什么”的转变，让我对知识的理解上升到了一个新的层次。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本书时，我并没有抱有太高的期望，毕竟“数据压缩”这个主题听起来就比较技术化，我担心它会是一本枯燥乏味的理论书籍。然而，这本书的开篇就给了我一个巨大的惊喜。作者以一种非常引人入胜的方式，将我带入了数据压缩的世界。他没有直接开始讲解算法，而是先从数据的本质、信息的衡量，以及信息论的一些基本概念讲起，而且讲解得非常生动有趣。我从来没有想过，“信息熵”这样一个抽象的概念，竟然能够被如此清晰和形象地解释。作者用了很多贴近生活的例子，比如预测天气、猜谜语等等，来帮助我理解信息熵与数据冗余之间的关系。之后，当他开始介绍具体的压缩算法时，我发现自己已经做好了充分的理解准备。书中对每个算法的讲解，都非常到位。它不仅会告诉你算法的原理和步骤，更会深入分析算法的优势和劣势，以及它在不同场景下的适用性。我特别欣赏书中对“字典编码”的解释，它用一个非常生动的例子，描述了如何通过建立一个编码字典来压缩数据，让我对LZ系列算法有了更深刻的理解。而且，这本书并没有止步于理论，它还会穿插很多关于实际应用的讨论，比如在图像压缩、音频压缩中，是如何运用这些原理的。这种理论与实践相结合的讲解方式，让我觉得这本书的学习价值非常高，而且能够引发我很多思考。

评分☆☆☆☆☆

我本以为这本关于“数据压缩”的书，会充斥着我望而生畏的数学公式和晦涩难懂的专业术语。但令我惊喜的是，这本书的语言风格极其平易近人，作者的表达方式非常清晰且富有条理，即便是我这样对计算机科学不是特别精通的读者，也能轻松地跟上他的思路。书中对每一个概念的引入，都是在一个非常自然的语境下进行的。比如，在开始讲解压缩算法之前，作者会先从“为什么我们需要压缩数据”这个最根本的问题入手，然后逐步引申到数据的本质、冗余性，以及信息论的基础。这种“追本溯源”的讲解方式，让我对整个数据压缩领域有了更宏观的认识，而不只是停留在对某个具体算法的了解。我尤其欣赏书中在解释算法时，会采用多种方式进行阐释。有时候是纯粹的数学推导，有时候是流程图，有时候又是非常形象的比喻，让我能够从不同的角度去理解同一个概念。我记得书中在讲解“变换编码”时，用了一个非常巧妙的比喻，将数据想象成一堆杂乱无章的积木，而变换编码的目的就是将这些积木重新排列组合，使其更容易被打包和运输。这种生动的比喻，让我能够瞬间抓住算法的核心思想。而且，这本书并没有回避算法的实际应用，它会提及很多我们日常生活中常见的压缩技术，比如JPEG、MP3等，并对它们背后的原理进行深入剖析。这种将理论知识与实际应用紧密结合的方式，让我觉得这本书的学习体验非常好，而且学到的知识也更加扎实。

评分☆☆☆☆☆

我原本以为这本书会是那种干巴巴的技术手册，看完之后可能只能对某些算法有个大概的印象，但这本书的解读方式，简直就像是一位经验丰富的老师，带着你一步步探索这个复杂的世界。它不是直接抛给你一个算法，然后让你去背诵它的步骤，而是会先为你描绘出这个算法出现的背景，它解决了当时哪些具体的问题，它的设计理念是什么。然后，它会非常耐心地解释算法的每一个核心思想，用各种各样不同的角度去阐释，有时候是用数学上的抽象概念，有时候又是用更贴近生活的比喻。我印象最深刻的是，在讲解某个特定的压缩算法时，书中反复强调了“冗余”的概念，并且通过各种示例，让我看到了数据中隐藏的各种冗余形式，从重复出现的字符，到模式化的字节序列。它不只是告诉你“这个算法能压缩”，更重要的是让你理解“为什么它能压缩”。这本书的结构也很棒，它不是线性地堆砌知识点，而是会根据不同的压缩技术，比如熵编码、字典编码、变换编码等等，将它们进行分类和比较，让你能清晰地看到它们之间的联系和区别，以及各自的优缺点。而且，作者在阐述每个概念时，都会引用大量的实例，这些实例不仅仅是简单的文本文件，还包括了图像、音频、视频等多种数据类型，这让我意识到数据压缩的应用场景是多么广泛。更难得的是，这本书并没有只停留在理论层面，它还会穿插一些关于实际应用中的考量，比如压缩速度、解压速度、资源占用等等，这些都是在真实世界中非常重要的因素，而这些细节，往往是在很多技术书籍中会被忽略的。

评分☆☆☆☆☆

我本以为这本书会是一本严肃的技术指南，但它却以一种出人意料的“亲和力”来展现其内容。作者的文笔流畅自然，仿佛在与一位老朋友娓娓道来。即便是涉及到一些稍显复杂的数学概念，作者也能够用一种非常生动、形象的比喻来解释，让我这个非数学专业背景的读者也能轻松理解。我印象特别深刻的是，书中在介绍“哈夫曼编码”的时候，并没有直接丢给我一大堆编码表和公式，而是先从一个假设的场景出发，比如如何用最少的字母来表示一个语料库，然后逐步引出哈夫曼编码的构建过程。这种“由浅入深，由具体到抽象”的讲解方式，让我对这个曾经觉得非常“高冷”的算法，有了全新的认识。更让我欣赏的是，这本书在探讨不同压缩算法的优劣时，展现出一种非常“客观”的态度。它不会一味地推崇某一种算法，而是会详细地分析每种算法的特点，比如它的压缩效率、压缩速度、解压速度，以及它对计算资源的需求等等。并且，它还会结合实际的应用场景，来分析哪种算法更适合什么样的情况。我记得书中有一段对“Lempel-Ziv”算法族的分析，让我对其中的 LZ77 和 LZ78 的核心思想有了非常清晰的理解，以及它们如何在实际应用中得到改进和发展。这种深入浅出的分析，让我不仅仅是记住了几个算法的名字，更是理解了它们的设计哲学和背后的思考。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像是一次深度的数据“解剖”课，让我看到了隐藏在海量数据背后的规律和奥秘。作者的叙述逻辑非常清晰，他并没有急于抛出复杂的算法，而是循序渐进，从基础概念开始，逐步深入。我尤其喜欢他在讲解“无损压缩”和“有损压缩”时所采用的方法。他不仅仅是定义了这两个概念，更是深入地分析了它们各自的适用场景、优缺点，以及它们对数据质量的影响。我记得书中有一个关于“比特率”和“失真度”的讨论，让我对有损压缩的权衡有了更清晰的认识。他会用非常生动的例子，比如人耳对声音频率的敏感度，人眼对图像色彩的感知，来解释为什么在某些情况下，丢失部分信息并不会对用户体验造成太大影响，反而能够显著提高压缩率。这种从人类感知出发的解释，让我觉得这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本充满了智慧的书。而且，在介绍各种压缩算法时，作者会详细地分析它们的数学原理和设计思路，让我能够真正理解“为什么”这样设计，而不是仅仅停留在“怎么样”的层面。我印象特别深刻的是，书中对“差分编码”的解释，让我理解了如何利用数据之间的相似性来减少冗余。这种对细节的关注和深入的剖析，让这本书的含金量非常高。

评分☆☆☆☆☆

读这本书的过程，就像是进行了一次系统性的“数据思考”训练。在阅读之前，我对“数据”的理解，可能还停留在文件、信息这些比较表面的层面，而这本书则让我开始深入地去审视数据的本质。它会从最基础的单位，比如比特、字节开始，逐步引导你理解数据是如何被编码、如何被组织、以及其中蕴含的规律。然后，它会非常清晰地阐述，为什么这些规律能够被利用来达到压缩的目的。我被书中对“信息熵”的解释深深吸引，它用一种非常直观的方式，解释了信息的“不确定性”和“压缩空间”之间的关系，让我豁然开朗。之后，当它引入不同的压缩算法时，我就能够很容易地理解，这些算法是如何巧妙地利用了数据中的这种“可预测性”或者说“冗余度”来实现压缩的。让我感到惊喜的是，这本书不仅仅是停留在理论层面，它还会穿插很多实际的应用案例，从最常见的ZIP文件，到图像压缩（JPEG），音频压缩（MP3），甚至是视频压缩。它会告诉你，在这些看似复杂的应用背后，究竟运用了哪些数据压缩的原理。这种将理论与实践紧密结合的方式，让我对数据压缩的理解不再是孤立的知识点，而是形成了一个完整的体系。我发现，我开始习惯性地去观察生活中的数据，思考它们的可压缩性，以及背后可能运用的压缩技术。这种思维方式的转变，可以说是这本书给我带来的最大收获之一。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在IT行业摸爬滚打多年的从业者，我接触过不少技术书籍，但这本书给我的感觉非常特别。它没有那种“王婆卖瓜，自卖自夸”的浮夸，也没有那种“一本正经地胡说八道”的空洞。相反，它呈现出一种非常务实、严谨的态度，但同时又不失深度和广度。书里对于一些关键技术点的讲解，是那种能让你拍案叫绝的“醍醐灌顶”。我之前可能对某个压缩算法的原理有个模糊的认识，但看了这本书之后，我才真正理解了它背后的数学原理和逻辑推导。它不会回避那些稍显复杂的数学公式，但它会用一种非常清晰、有条理的方式去呈现，并且会在公式的旁边配以详尽的解释，告诉你这个公式的每一部分代表什么意义，以及它在整个算法中扮演的角色。我特别欣赏它在讲解过程中，会穿插一些关于“为什么”的讨论。比如，为什么某种编码方式能够更好地捕捉数据的统计特性？为什么某种变换能够将数据更好地分解成易于压缩的成分？这种追根溯源式的讲解，让我不仅仅是学会了一个技术，更是理解了技术背后的思想。而且，这本书在对比不同技术的时候，非常有见地。它不会简单地说“A比B好”，而是会分析A和B各自的优势和劣势，以及它们在不同场景下的适用性。这种客观、全面的分析，让我能够根据实际需求，做出更明智的技术选择。我甚至觉得，这本书不仅仅是关于数据压缩的技术，它更像是一本关于“如何学习技术”的教材，它教会了我如何去深入理解一个技术，如何去批判性地思考，以及如何去融会贯通。

评分☆☆☆☆☆

我原本对“数据压缩”这个主题并没有太大的兴趣，觉得它可能只是关于文件大小的优化。但这本书彻底改变了我的看法。作者的文笔非常优美，而且叙述的角度也很独特，他并没有把数据压缩描绘成一堆枯燥的算法，而是将其呈现为一门关于“认识数据”、“理解数据”的艺术。我特别欣赏书中对“信息论”的引入，它用一种非常通俗易懂的方式，解释了信息、熵、编码等基本概念，让我对数据有了全新的认识。作者没有回避数学，但他善于用比喻和类比来解释复杂的公式，比如在讲解“香农编码定理”时，他用了一个非常形象的比喻，让我瞬间明白了理论上的极限压缩率是怎么一回事。之后，书中对各种压缩算法的介绍，也都非常精彩。比如，他详细解释了“游程编码”、“字典编码”、“熵编码”等，并且会穿插很多实际的应用案例，比如ZIP、JPEG、MP3等。我印象特别深刻的是，书中在讨论“预测编码”时，用了一个非常巧妙的例子，描述了如何根据历史数据来预测未来的数据，从而实现压缩。这种将理论与实践紧密结合的方式，让我觉得这本书的学习体验非常好，而且学到的知识也更加扎实。更重要的是，这本书让我开始思考，如何在生活中运用这些数据压缩的思维方式，去优化我处理信息的方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的感受是，它成功地将“数据压缩”这个听起来有些冷冰冰的技术，赋予了生命和温度。作者的叙述方式非常独特，不是那种枯燥的算法堆砌，而是充满了人文关怀和故事性。它会从历史的角度去追溯数据压缩的发展脉络，让我们了解那些为这个领域做出贡献的科学家们，以及他们是如何一步步突破技术瓶颈的。我记得书中有一段关于“游程编码”（Run-Length Encoding）的介绍，用了一个非常生动的例子，比如如何描述一串重复的颜色块，来解释游程编码的核心思想。这种将抽象概念与具体场景相结合的讲解，让我在理解算法的同时，也感受到了技术背后的创造力和智慧。而且，书中在讲解一些复杂的概念时，会反复运用不同的比喻和类比，确保读者能够真正理解。例如，在解释“熵编码”的时候，它不仅仅是讲解了“信息熵”的概念，还会用“预测”和“意外”来形容编码的过程，让我能够从更深层次去理解编码的本质。我尤其喜欢的是，这本书在讨论“有损压缩”的时候，并没有回避它带来的信息损失问题，而是从人类感知的角度去解释，为什么在某些情况下，轻微的信息损失是可以被接受的，甚至是可以提升用户体验的。这种平衡理论与实际，兼顾技术与用户体验的讲解方式，让我觉得这本书的价值远不止于技术本身。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆