1.1.3 Measures of PerformanceA comp

1.1.3 Measures of Performance
A compression algorithm can be evaluated in a number of different ways. We could measure
the relative complexity of the algorithm, the memory required to implement the algorithm,
how fast the algorithm performs on a given machine, the amount of compression, and how
closely the reconstruction resembles the original. In this book we will mainly be concerned
with the last two criteria. Let us take each one in turn.
A very logical way of measuring how well a compression algorithm compresses a given
set of data is to look at the ratio of the number of bits required to represent the data before
compression to the number of bits required to represent the data after compression. This
ratio is called the compression ratio. Suppose storing an image made up of a square array of
256×256 pixels requires 65,536 bytes. The image is compressed and the compressed version
requires 16,384 bytes. We would say that the compression ratio is 4:1. We can also represent
the compression ratio by expressing the reduction in the amount of data required as a
percentage of the size of the original data. In this particular example the compression ratio
calculated in this manner would be 75%.

Kết quả (Việt) 1:

1.1.3 đo lường hiệu suấtMột thuật toán nén có thể được đánh giá trong một số cách khác nhau. Chúng tôi có thể đo lườngtương đối phức tạp của thuật toán, bộ nhớ cần thiết để thực hiện các thuật toán,làm thế nào nhanh chóng các thuật toán thực hiện trên một máy tính nhất định, lượng nén, và làm thế nàoviệc xây dựng lại khá giống với bản gốc. Trong cuốn sách này chúng tôi sẽ chủ yếu được quan tâmvới tiêu chí cuối hai. Hãy để chúng tôi có mỗi một lần lượt.Một cách rất hợp lý để đo tốt như thế nào một nén thuật toán nén một nhất địnhtập hợp các dữ liệu là để nhìn vào tỷ lệ số lượng bit cần thiết để đại diện cho các dữ liệu trước khinén với số lượng bit cần thiết để đại diện cho các dữ liệu sau khi nén. Điều nàytỷ lệ được gọi là tỉ lệ nén. Giả sử lưu trữ hình ảnh, tạo thành một mảng vuông256 × 256 điểm ảnh đòi hỏi 65,536 byte. Hình ảnh được nén và phiên bản nényêu cầu 16,384 byte. Chúng tôi sẽ nói rằng tỉ lệ nén là 4:1. Chúng tôi cũng có thể đại diện chotỉ lệ nén bằng cách thể hiện việc giảm số lượng dữ liệu cần thiết như là mộttỷ lệ phần trăm của các kích thước của các dữ liệu ban đầu. Trong ví dụ cụ thể này tỉ lệ néntính toán theo cách này sẽ là 75%.

Kết quả (Việt) 2:

1.1.3 Các biện pháp của Hiệu suất
thuật toán nén A có thể được đánh giá trong một số cách khác nhau. Chúng ta có thể đo lường
mức độ phức tạp tương đối của các thuật toán, bộ nhớ cần thiết để thực hiện các thuật toán,
cách nhanh chóng các thuật toán thực hiện trên một máy nhất định, số lượng nén, và làm thế nào
chặt chẽ việc xây dựng lại giống như ban đầu. Trong cuốn sách này, chúng tôi sẽ chủ yếu được quan tâm
với hai tiêu chí cuối cùng. Chúng ta hãy lấy mỗi một lần lượt.
Một cách rất logic đo như thế nào một thuật toán nén nén một định
tập hợp các dữ liệu là nhìn vào tỷ số giữa số bit cần thiết để đại diện cho dữ liệu trước khi
nén với số bit cần thiết để đại diện cho dữ liệu sau khi nén. Đây
Tỷ lệ này được gọi là tỷ lệ nén. Giả sử lưu trữ một hình ảnh tạo thành một mảng vuông
256 × 256 điểm ảnh đòi hỏi 65.536 byte. Các hình ảnh được nén và phiên bản nén
đòi hỏi 16.384 byte. Chúng tôi sẽ nói rằng tỉ lệ nén là 4: 1. Chúng tôi cũng có thể đại diện cho
tỷ lệ nén bằng cách thể hiện sự giảm số lượng dữ liệu được yêu cầu như là một
tỷ lệ kích thước của dữ liệu gốc. Trong ví dụ này, tỉ lệ nén
tính toán theo cách này sẽ là 75%.