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// Encodage delta – stocker les différences plutôt que les valeurs absolues
Données séquentielles
Optimisé pour les données présentant de faibles variations entre valeurs consécutives.
Plusieurs variantes
Prend en charge les méthodes d’encodage delta Simple, XOR et ZigZag.
Efficace en espace
Réduit la largeur de bit nécessaire pour les données séquentielles.
>> infos techniques
Comment fonctionne l’encodage delta:
L’encodage delta stocke la première valeur, puis les différences entre les valeurs consécutives. Il transforme ainsi des données changeant lentement en petits nombres qui se compressent bien. Le delta XOR utilise un XOR binaire au lieu d’une soustraction. L’encodage ZigZag mappe les entiers signés vers des entiers non signés pour améliorer la compression.
Exemples de delta:
Delta simple : [100, 102, 107, 110, 108] → [100, 2, 5, 3, -2] Delta XOR : [15, 14, 12, 8, 0] → [15, 1, 2, 4, 8] Delta ZigZag : [10, 8, 12, 9] → [10, -2, 4, -3] → [10, 3, 8, 5] (encodé)
Pourquoi utiliser l’encodage delta:
- >Compression de séries temporelles
- >Stockage de données de capteurs
- >Encodage audio/vidéo
- >Compression de bases de données
- >Protocoles réseau
>> questions fréquentes
Qu’est-ce que l’encodage delta ?
L’encodage delta est une technique de compression qui stocke les différences entre valeurs séquentielles plutôt que les valeurs brutes. Il est particulièrement efficace lorsque les valeurs consécutives sont proches, car les différences sont plus petites et nécessitent moins de bits.
Delta simple vs XOR ?
Le delta simple utilise la soustraction (valeur actuelle − précédente), alors que le delta XOR utilise un XOR binaire. Le delta XOR est réversible sans problèmes de dépassement et fonctionne bien pour des données aux motifs binaires similaires. Le delta simple est plus intuitif pour les suites numériques.
Qu’est-ce que l’encodage ZigZag ?
L’encodage ZigZag mappe les entiers signés vers des entiers non signés tout en préservant les petites valeurs absolues. Il encode -1 en 1, 1 en 2, -2 en 3, etc. Ainsi, les petits nombres négatifs se compressent aussi bien que les petits nombres positifs.
Quand l’encodage delta est-il efficace ?
L’encodage delta est particulièrement efficace pour les listes triées, les séries temporelles, les identifiants séquentiels, les mesures de capteurs qui évoluent progressivement, les échantillons audio, et plus généralement pour toute donnée où les valeurs adjacentes sont corrélées.