Algorithms For Dummies

  Compressing Data 

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Choosing between lossless and lossy compression is important. Discarding details 

is a good strategy for media, but it doesn’t work so well with text, because losing 

words or letters may change the meaning of the text. (Discarding details doesn’t 

work for programming languages or computer instructions for the same reason.) 

Even though lossy compression is an effective compression solution when details 

aren’t as important, it doesn’t work in situations in which precise meaning must 

be retained.

Choosing a particular kind of compression

Lossless algorithms simply compress data to reduce its size and decompress it to 

its original state. Lossless algorithms have more general applications than lossy 

compression because you can use them for any data problem. (Even when using 

lossy compression, you remove some detail and further compress what remains 

using lossless compression.) Just as you can find many lossy algorithms that are 

specialized for use with different media, so can you find many lossless algorithms, 

each  one  adept  at  exploiting  some  data  characteristics.  (To  get  an  idea  of  how 

large  the  lossless  algorithm  family  is,  read  more  details  at 

http://ethw.org/ 

History_of_Lossless_Data_Compression_Algorithms

).

It’s essential to remember that the goal of both lossy and lossless compression is 

to  reduce  the  redundancy  contained  in  data.  The  more  redundancies  the  data 

 contains, the more effective the compression.

Chances are that you have many lossless data compression programs installed on 

your computer that output files such as ZIP, LHA, 7-Zip, and RAR, and you aren’t 

sure which one is better. A “best” option may not exist, because you can use bit 

sequences in many different ways to represent information on a computer; also,