# data[].attributes.headline
Використання стиснення даних без втрат у комп'ютерних системах

# data[].attributes.subject
Використання стиснення даних без втрат у комп'ютерних системах

# data[].attributes.body
- Стиснення даних — процес зменшення розміру файлів для ефективного зберігання та передачі.

- Поділ на два типи: стиснення з втратами та без втрат.

# data[].attributes.headline
Стиснення даних без втрат

# data[].attributes.subject
Стиснення даних без втрат

# data[].attributes.body
Стиснення даних без втрат-алгоритми, які зменшують обсяг даних без зміни чи втрати їхньої точності.

Приклад: ZIP, PNG, FLAC.

- Принцип роботи: Знаходження повторюваних патернів у даних для їх оптимізації.

# data[].attributes.headline
Основні алгоритми стиснення

# data[].attributes.subject
Основні алгоритми стиснення

# data[].attributes.body
- Huffman coding — кодування символів на основі частоти їх використання.

- Run-Length Encoding (RLE) — стискання шляхом кодування послідовностей однакових символів.

- Lempel-Ziv-Welch (LZW) — метод пошуку повторюваних фрагментів і заміна їх кодами.

# data[].attributes.headline
Застосування

# data[].attributes.subject
Застосування

# data[].attributes.body
- Використовується в архівах (ZIP, RAR), зображеннях (PNG), звуках (FLAC), та інших форматах, де важлива точність даних.

- Переваги: зменшення обсягу збережених або передаваних файлів без втрати інформації.

# data[].attributes.headline
Переваги та недоліки

# data[].attributes.subject
Переваги та недоліки

# data[].attributes.body
Переваги та недоліки

- Переваги: Висока точність, ефективне зберігання, відсутність втрати якості.

- Недоліки: Не завжди досягається значне скорочення розміру, складність обчислень.

# data[].attributes.body
- Стиснення без втрат грає важливу роль у зберіганні й передачі даних, особливо там, де критично важлива точність інформації.