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// डेल्टा एन्कोडिंग – पूर्ण मानों की जगह अंतर सहेजें

[SEQUENTIAL]

सीक्वेंशियल डेटा

ऐसे डेटा के लिए अनुकूलित जिसमें लगातार मानों के बीच बदलाव बहुत छोटे हों।

[VARIANTS]

कई वैरिएंट

Simple, XOR और ZigZag डेल्टा एन्कोडिंग मेथड्स उपलब्ध हैं।

[EFFICIENT]

स्पेस एफिशिएंट

सीक्वेंशियल डेटा के लिए आवश्यक बिट-विथ को कम करता है।

>> टेक्निकल जानकारी

डेल्टा एन्कोडिंग कैसे काम करती है:

डेल्टा एन्कोडिंग पहले मान को सहेजती है और उसके बाद हर लगातार मान के बीच का अंतर स्टोर करती है। इससे धीरे-धीरे बदलने वाले डेटा को छोटे अंकों में बदला जाता है जिन्हें अच्छी तरह कंप्रेस किया जा सकता है। XOR डेल्टा घटाव की जगह बिट-स्तर पर XOR का उपयोग करता है। ZigZag एन्कोडिंग signed integers को unsigned में मैप करती है ताकि कंप्रेशन बेहतर हो सके।

डेल्टा उदाहरण:

सिंपल डेल्टा: [100, 102, 107, 110, 108] → [100, 2, 5, 3, -2] XOR डेल्टा: [15, 14, 12, 8, 0] → [15, 1, 2, 4, 8] ZigZag डेल्टा: [10, 8, 12, 9] → [10, -2, 4, -3] → [10, 3, 8, 5] (एन्कोडेड)

डेल्टा एन्कोडिंग कब उपयोगी है:

  • >टाइम-सीरीज़ कंप्रेशन
  • >सेंसर डेटा स्टोरेज
  • >ऑडियो/वीडियो एन्कोडिंग
  • >डेटाबेस कंप्रेशन
  • >नेटवर्क प्रोटोकॉल

>> अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

डेल्टा एन्कोडिंग क्या है?

डेल्टा एन्कोडिंग एक डेटा कंप्रेशन तकनीक है जो कच्चे मानों की जगह लगातार मानों के बीच के अंतर को स्टोर करती है। यह तब सबसे प्रभावी होती है जब आस-पास के मान एक-दूसरे से मिलते-जुलते हों, क्योंकि अंतर छोटे होते हैं और उन्हें कम बिट की जरूरत होती है।

Simple बनाम XOR डेल्टा?

सिंपल डेल्टा घटाव (वर्तमान − पिछला) का उपयोग करता है, जबकि XOR डेल्टा बिट-स्तर पर XOR ऑपरेशन का उपयोग करता है। XOR डेल्टा बिना ओवरफ्लो की चिंता के रिवर्स किया जा सकता है और समान बिट-पैटर्न वाले डेटा पर अच्छा काम करता है। सिंपल डेल्टा संख्यात्मक सीक्वेंस के लिए अधिक सहज होता है।

ZigZag एन्कोडिंग क्या है?

ZigZag एन्कोडिंग signed integers को ऐसे unsigned मानों में मैप करती है जो छोटे परिमाण को बनाए रखते हैं। यह -1 को 1, 1 को 2, -2 को 3 इत्यादि के रूप में एन्कोड करती है, ताकि छोटे नकारात्मक मान भी छोटे पॉज़िटिव मानों जितने ही अच्छी तरह कंप्रेस हो सकें।

डेल्टा एन्कोडिंग कब सबसे प्रभावी है?

डेल्टा एन्कोडिंग sorted लिस्ट, टाइम-सीरीज़ डेटा, क्रमिक ID, धीरे-धीरे बदलती सेंसर रीडिंग, ऑडियो सैंपल और किसी भी ऐसे डेटा के लिए अच्छी तरह काम करती है जहाँ आस-पास के मान आपस में संबंधित हों।

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