जावा: परीक्षण संपीड़न एल्गोरिदम - 16 फाइलें, 5 प्रकार

नमस्कार "HabraCommunity"!
मैं जावा के साथ मुख्य संपीड़न एल्गोरिदम की एक छोटी समीक्षा और परीक्षण के परिणाम पोस्ट करता हूं।
किसके लिए यह दिलचस्प है मैं कैट के तहत पूछता हूं, किससे नहीं - माइनस नहीं करने का अनुरोध करने और यह कहने के लिए कि विषय एक हबल के योग्य नहीं है - मैं मसौदा प्रतियों में निकाल दूंगा।

तो:

• SteriaLZH lzh एल्गोरिथ्म का कार्यान्वयन है, जो अब उस परियोजना में प्रासंगिक है जिस पर कंपनी काम कर रही है, और जिसकी वजह से सबसे अच्छा विकल्प खोजने का काम था।

• नहीं पाए गए सभी एल्गोरिदम का परीक्षण किया गया (फ़ाइल संपीड़न, डेटा का कार्यान्वयन)। उदाहरण के लिए, JCraft से JZip, और कुछ और, जो मैंने परीक्षण किया वह सब कुछ टैबलेट पर दिखाई देता है।

• केवल संपीड़न का परीक्षण किया गया था, विघटन का परीक्षण नहीं किया गया था।

• परीक्षण के दौरान, 5 मापदंडों की गणना की गई: संपीड़न दर, न्यूनतम समय [एमएस], औसत समय [एमएस], औसत समय [एमएस], अधिकतम समय [एमएस]।

• अच्छा कम्प्रेसर 1000 बार फाइलों को चलाता है, बहुत कम नहीं 10. नीचे एक प्लेट है कि क्या, कितना और क्यों।

• स्ट्रीम - कार्यान्वयन (एल्गोरिदम): फ़ाइल नाम को स्वीकार करें, फिर इनपुटस्ट्रीम में फ़ाइल को तदनुसार पढ़ें और आउटपुटस्ट्रीम का उपयोग करके इसे बनाएं (सहेजें)।

• ब्लॉक - कार्यान्वयन (एल्गोरिदम): हम फ़ाइल को बाइट के रूप में स्वीकार करते हैं [], हम संपीड़ित करते हैं, हम संकुचित बाइट को वापस लेते हैं []।

• स्ट्रीम कंप्रेशन के दौरान, संपीड़ित फ़ाइलों को पुनः बनाए जाने से पहले हटा दिया गया था।

• एक काम कर रहे लेनोवो थिंकपैड T420 (Intel Core i5-2540M, CPU 2.6GHz, 4 GR RAM), WinXP: SP3 पर परीक्षण किया गया।

प्लेट, क्या और कितनी बार चलाई गई:

Steria.LZH 100
java.util.zip.GZIP (धारा) 1000
java.util.zip.Deflater.BEST_COMPRESSION (ब्लॉक) 1000
java.util.zip.Deflater.BEST_SPEED (ब्लॉक) 1000
java.util.zip.Deflater.HUFFMAN_ONLY (ब्लॉक) 1000
apache.commons.compress.BZIP2 (स्ट्रीम) 10
apache.commons.compress.GZIP (धारा) 1000
apache.commons.compress.XZ (स्ट्रीम) 10
com.ning.LZF (ब्लॉक) 1000
com.ning.LZF (धारा) 10
क्विकएलजेड (ब्लॉक) 1000
org.xerial.snappy.Snappy (ब्लॉक) 1000

इस तरह माप किए गए।

कोड मेरी रचना है, प्रत्येक की अपनी शैली है। इसलिए मैं सवाल पूछता हूं कि ज्यादा चर्चा मत करो।

समय: प्रत्येक अलग-अलग एल्गोरिथ्म (कार्यान्वयन) के लिए एक सार्वजनिक समारोह के साथ एक वर्ग बनाया गया था जिसे मैं एक फाइल या बाइट के तर्क या पथ के रूप में कहता हूं और पारित करता हूं []।

start = System.nanoTime(); byte[] compressedArray = compressor.compressing(arrayToCompress); end = System.nanoTime(); resultTime = end - start; start = System.nanoTime(); compressor.compressing(fileToCompress); end = System.nanoTime(); resultTime = end - start; 

माप न्यूनतम समय [ms], औसत समय [ms], औसत समय [ms], अधिकतम समय [ms]: ArrayList में हमें एक निश्चित फ़ाइल के सभी मापा समय मान मिले।

 private void minMaxMedianAverCalculation(int element) { ResultsSaver resultsSaver = (ResultsSaver) compressorsResults.get(activeTest); ArrayList<Long> elementsList = new ArrayList<Long>(); for (int i = 0; i < TEST_COUNT; i++) { long timeElement = resultsSaver.getNanoSecondsTime(i, element); elementsList.add(timeElement); } Collections.sort(elementsList); this.min = (elementsList.get(0)) / 1000000; this.max = (elementsList.get(elementsList.size() - 1)) / 1000000; int elementsListLength = elementsList.size(); if (elementsListLength % 2 == 0) { int m1 = (elementsListLength - 1) / 2; int m2 = m1 + 1; this.median = ((elementsList.get(m1) + elementsList.get(m2)) / 2) / 1000000; } else { int m = elementsListLength / 2; this.median = elementsList.get(m) / 1000000; } long totalTime = 0; for (int i = 0; i < elementsListLength; i++) { totalTime += elementsList.get(i); } this.average = (totalTime / TEST_COUNT)/1000000; } 

स्ट्रीम संपीड़न दर माप:

 private void setStreamCompressionRatio(String toCompressFileName, String compressedFileName) { ResultsSaver resultsSaver = (ResultsSaver) compressorsResults.get(activeTest); File fileToCompress = new File(toCompressFileName); long fileToCompressSize = fileToCompress.length(); File compressedFile = new File(compressedFileName); long compressedFileSize = compressedFile.length(); double compressPercent = Math.round(((double) compressedFileSize * 100) / fileToCompressSize * 100) / 100.0d; resultsSaver.setCompressionRatio(compressPercent); } 

ब्लॉक संपीड़न दर माप:

 private void setBlockCompressionRatio(byte[] arrayToCompress, byte[] compressedArray) { ResultsSaver resultsSaver = (ResultsSaver) compressorsResults.get(activeTest); long arrayToCompressSize = arrayToCompress.length; long compressedArraySize = compressedArray.length; double compressPercent = Math.round(((double) compressedArraySize * 100) / arrayToCompressSize * 100) / 100.0d; resultsSaver.setCompressionRatio(compressPercent); } 

क्या संकुचित था:

TextDat_1Kb.txt कुछ विकिपीडिया लेख का सादा पाठ है।
TextDat_100Kb.txt - कुछ विकिपीडिया लेखों का एक सरल पाठ।
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PdfDat_200Kb.pdf - * .doc के रूप में ही परिवर्तित और फिट।
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DocDat_2000Kb.doc - विकिपीडिया के कई चित्रों (अंग्रेजी, जर्मन, स्पेनिश ..) के लेखों का पाठ।
HtmDat_30000Kb.htm - संख्याओं के साथ स्वरूपित पाठ और तालिकाएँ।

III, परिणाम: habrastorage.org - ऐसी तस्वीरें जारी की गईं, जो पूरी तरह से 1800 * 615 आकार की हैं, क्या कोई यह जान सकता है कि क्लिक करके वृद्धि कैसे की जाए?

...

मैंने इसे सही किया, सही नहीं - मुझे आशा है कि यह सही है, लेकिन मैंने किया! जिस किसी के पास कोई विचार है, आलोचना करने के लिए तैयार है! फैल गया - शायद कोई काम आएगा।

मेरे लिए कुछ परिणाम अजीब हैं, लेकिन अंत में ऐसी संख्याएं निकलीं, और फिर टैबलेट पर दर्ज हुईं।

मुझे पता नहीं है कि क्या एक्सेल टेबल को सावधानीपूर्वक सम्मिलित करना संभव है, इसलिए मैं तस्वीरें खींचता हूं। अगर किसी को एक्सेल फाइल चाहिए, तो मैं उसे बिना किसी समस्या के अपलोड कर दूंगा।
पुनश्च आपका ध्यान के लिए धन्यवाद, मुझे खुशी है कि आप अंत तक पढ़ते हैं। :)