توابع فشرده‌سازی

مقدمه

در دنیای رمزنگاری و به ویژه در معاملات فیوچرز رمزنگاری، تحلیل داده‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است. حجم عظیم داده‌های تولید شده توسط بازارهای مالی، اعم از داده‌های قیمتی، حجمی، دفترچه سفارشات و غیره، نیازمند روش‌هایی برای پردازش و تحلیل کارآمد است. یکی از ابزارهای کلیدی در این زمینه، استفاده از توابع فشرده‌سازی است. این توابع به ما امکان می‌دهند تا اطلاعات مهم را از داده‌های خام استخراج کرده و حجم داده‌ها را کاهش دهیم، بدون اینکه اطلاعات ضروری از دست برود. در این مقاله، به بررسی عمیق توابع فشرده‌سازی، انواع آن‌ها، کاربردها در معاملات فیوچرز رمزنگاری و نکات مهم در استفاده از آن‌ها خواهیم پرداخت.

فشرده‌سازی داده‌ها چیست؟

فشرده‌سازی داده‌ها به فرآیندی گفته می‌شود که در آن، حجم یک مجموعه داده کاهش می‌یابد تا فضای ذخیره‌سازی کمتری اشغال کند و انتقال آن سریع‌تر انجام شود. این فرآیند می‌تواند به دو صورت کلی انجام شود:

**فشرده‌سازی بدون اتلاف (Lossless Compression):** در این روش، داده‌ها به گونه‌ای فشرده می‌شوند که پس از بازگشت به حالت اولیه، هیچ اطلاعاتی از دست نرود. این روش برای داده‌هایی که حفظ تمام اطلاعات آن‌ها ضروری است، مانند متون، تصاویر پزشکی و فایل‌های اجرایی، استفاده می‌شود. نمونه‌هایی از الگوریتم‌های فشرده‌سازی بدون اتلاف عبارتند از LZ77، LZ78 و Deflate.
**فشرده‌سازی با اتلاف (Lossy Compression):** در این روش، برخی از اطلاعات غیرضروری از داده‌ها حذف می‌شوند تا حجم آن‌ها به طور قابل توجهی کاهش یابد. این روش برای داده‌هایی که تحمل از دست دادن مقداری اطلاعات را دارند، مانند تصاویر و صدا، استفاده می‌شود. نمونه‌هایی از الگوریتم‌های فشرده‌سازی با اتلاف عبارتند از JPEG برای تصاویر و MP3 برای صدا.

در معاملات فیوچرز رمزنگاری، معمولاً از فشرده‌سازی بدون اتلاف استفاده می‌شود، زیرا حفظ تمام اطلاعات قیمتی و حجمی برای تحلیل دقیق ضروری است.