Data compression
This page needs a recent browser (with SharedArrayBuffer support). Please update Chrome, Edge, Firefox or Safari to the latest version. · Эта страница требует современного браузера (с поддержкой SharedArrayBuffer). Пожалуйста, обновите Chrome, Edge, Firefox или Safari до последней версии.
English
Why compress data
- Data takes up space to store and time to send.
- Compression makes a file smaller so it is cheaper to save and faster to share.
- There are two kinds: lossless and lossy.
Русский
Зачем нужно сжимать данные
- Данные занимают место при хранении и время при передаче.
- Сжатие делает файл меньше, что снижает стоимость хранения и ускоряет обмен файлами.
- Существуют два вида сжатия: без потерь и с потерями.
English
Lossless compression
- Lossless makes a file smaller but keeps every bit of the data.
- When you open the file, you get back the exact original.
- It works by finding patterns and writing them in a shorter way.
Русский
Сжатие без потерь
- Сжатие без потерь уменьшает размер файла, но сохраняет каждый бит данных.
- При открытии файла вы получаете точно исходное содержимое.
- Оно работает путем поиска паттернов и записи их более коротким способом.
Original: AAAAAAAA-BBB
Shorter: 8A-3B (8 A's, then 3 B's)
Open it: AAAAAAAA-BBB (exactly the same again)
English
Lossy compression
- Lossy makes a file much smaller by throwing away some data.
- It drops details that people can barely see or hear.
- You cannot get the exact original back — but it is "close enough".
Русский
Сжатие с потерями
- Сжатие с потерями значительно уменьшает размер файла за счет удаления некоторых данных.
- Оно отбрасывает детали, которые люди едва могут увидеть или услышать.
- Вы не сможете получить точный исходный файл обратно — но результат «достаточно близок».
Photo (large) --lossy--> Photo (small)
A few colors and fine details are gone,
but your eye hardly notices.
English
The trade-off: size vs quality
- Lossless keeps full quality, but the file stays larger.
- Lossy gives a much smaller file, but quality goes down a little.
- You choose based on what matters more: perfect data or small size.
Русский
Компромисс: размер против качества
- Сжатие без потерь сохраняет полное качество, но файл остается больше.
- Сжатие с потерями дает гораздо меньший файл, но качество немного снижается.
- Выбор зависит от того, что важнее: идеальные данные или маленький размер.
English
When to use each
- Use lossless when every detail must be exact.
- Use lossy when a small drop in quality is fine and small size matters.
Русский
Когда использовать каждый вид
- Используйте сжатие без потерь, когда каждое detail должно быть точным.
- Используйте сжатие с потерями, когда незначительное снижение качества приемлемо и важен маленький размер.
Lossless: text, code, a .zip file, a spreadsheet
Lossy: photos (JPEG), music (MP3), video
English
Key idea
- Compression trades size against quality (or against work to undo it).
- Lossless = smaller and perfect; lossy = much smaller but not exact.
- Good engineers pick the right kind for the job.
Русский
Ключевая идея
- Сжатие компромиссно между размером и качеством (или трудностями обратного преобразования).
- Без потерь = меньше и идеально; с потерями = намного меньше, но не точно.
- Хорошие инженеры выбирают подходящий тип для конкретной задачи.
English
Run-length encoding
- Run-length encoding (RLE) is a simple lossless method.
- A run is a stretch of the same character repeated. RLE stores a count instead of the repeats.
- We will store each run as a pair
[character, count]inside a list.
Русский
Кодирование длин серий (RLE)
- Кодирование длин серий (RLE) — простой метод без потерь.
- Серия — это участок одинаковых повторяющихся символов. RLE хранит количество вместо повторений.
- Мы будем хранить каждую серию в виде пары
[character, count]внутри списка.
"AAAB" -> [["A", 3], ["B", 1]] (3 A's, then 1 B)
[["A", 3], ["B", 1]] -> "AAAB" (decode it back — exact again)
English
Common mistakes
- Lossless compression can be reversed exactly; lossy throws away detail.
- More compression can mean lower quality.
Русский
Распространенные ошибки
- Сжатие без потерь можно полностью reversing; с потерями удаляет детали.
- Более сильное сжатие может привести к снижению качества.
English
Now you try
- Build RLE yourself: an encoder, a decoder, and a length helper.
- Each task checks your function on several inputs. Press Check answer.
Русский
Теперь попробуйте сами
- Создайте RLE самостоятельно: энкодер, декодер и вспомогательную функцию длины.
- Каждое задание проверяет вашу функцию на нескольких входных данных. Нажмите Проверить ответ.
Explore · Исследовать
Lossless compression
Run-length encoding replaces a run of repeats with count + symbol.
Write encode(text) for run-length encoding. Return a list of [character, count] pairs, one per run of repeats. Example: encode("AAAB") → [['A', 3], ['B', 1]]. For the empty string return [].
Click Run to see the output here. · Нажмите Запустить, чтобы увидеть результат здесь.
Write decode(pairs) that reverses the encoder: given a list of [character, count] pairs, rebuild the original string. Example: decode([['A', 3], ['B', 1]]) → 'AAAB'. For [] return ''.
Click Run to see the output here. · Нажмите Запустить, чтобы увидеть результат здесь.
Without decoding, write original_length(pairs) that returns how many characters the original text had — just add up the counts. Example: original_length([['A', 3], ['B', 1]]) → 4.
Click Run to see the output here. · Нажмите Запустить, чтобы увидеть результат здесь.