Лабораторная работа №2: Архиватор на Java

Описание

Программа реализует три алгоритма сжатия данных без потерь:

• RLE (Кодирование длин серий)
• LZW (Лемпел-Зив-Велч)
• Huffman (Хаффмен)

Архиватор автоматически выбирает оптимальный алгоритм для каждого файла или позволяет явно указать метод. Поддерживается сжатие и восстановление любых текстовых и бинарных файлов.

Использование

Сборка

mvn package

Запуск

Сжатие с выбором алгоритма

java -cp target/Lab2-1.0-SNAPSHOT.jar org.example.FileArchiver compress <RLE|LZW|HUFFMAN> input.txt output.arc

Автоматический выбор алгоритма

java -cp target/Lab2-1.0-SNAPSHOT.jar org.example.FileArchiver auto auto input.txt output.arc

Восстановление

java -cp target/Lab2-1.0-SNAPSHOT.jar org.example.FileArchiver decompress <RLE|LZW|HUFFMAN> output.arc restored.txt

Тестирование

mvn test

Требования к окружению

• Java JDK 21 (или совместимая версия)
• Maven (рекомендуется последняя версия, например 3.9.x)
• ОС: Windows, macOS, Linux (проект кроссплатформенный)
• Для запуска тестов и сборки: команда mvn package и mvn test
• Для запуска программы: команда java -cp target/Lab2-1.0-SNAPSHOT.jar org.example.FileArchiver ...

Установка зависимостей

1. Установите JDK 21
2. Установите Maven
3. Проверьте, что команды java -version и mvn -v работают в терминале

Критерии автоматического выбора

• Если в файле много длинных повторов — используется RLE.
• Если много повторяющихся подстрок — используется LZW.
• Если много уникальных символов — используется Хаффмен.

Примеры тестов

• Текст с длинными повторяющимися символами (RLE)
• Текст с повторяющимися словами/фразами (LZW)
• Случайные или разнообразные символы (Хаффмен)
• Бинарные файлы

Коэффициенты сжатия и сравнение алгоритмов

Тип данных	RLE	LZW	Хаффмен
Повторяющиеся символы	до 90%	низкий	средний
Повторяющиеся фразы/слова	низкий	до 70%	средний
Случайные/уникальные	низкий	низкий	до 40%
Бинарные файлы	зависит	зависит	зависит

RLE

• Эффективен для данных с длинными последовательностями одинаковых символов (например, пробелы, нули).
• Коэффициент сжатия может достигать 80-90%.
• Недостаток: плохо работает на текстах без повторов, может даже увеличить размер.

LZW

• Хорошо сжимает тексты с повторяющимися словами, фразами, шаблонами.
• Коэффициент сжатия обычно 40-70% для текстов, хуже для случайных данных.
• Преимущество: не требует хранения словаря в архиве.
• Недостаток: неэффективен для уникальных или случайных данных.

Хаффмен

• Универсальный алгоритм, хорошо работает на любых данных, особенно если есть часто встречающиеся символы.
• Коэффициент сжатия обычно 20-40% для текстов, до 33% для случайных байтов.
• Преимущество: всегда уменьшает размер, если частоты символов различаются.
• Недостаток: требует хранения дерева в архиве, что уменьшает выигрыш на малых файлах.

Итоговый вывод

• Для файлов с большими повторяющимися блоками выгоднее использовать RLE.
• Для текстов с повторяющимися словами и шаблонами — LZW.
• Для разнообразных и случайных данных — Huffman.
• Автоматический выбор позволяет достичь оптимального сжатия без ручного анализа.
• Все алгоритмы реализованы без сторонних библиотек, легко расширяются и тестируются.

Выводы

• Все алгоритмы корректно сжимают и восстанавливают данные без потерь.
• Автоматический выбор алгоритма позволяет достичь лучшего сжатия для разных типов файлов.
• Программа легко расширяется и сопровождается подробными комментариями.
• Тесты подтверждают корректность работы на различных наборах данных.
• Для восстановления требуется знать использованный алгоритм (или хранить его в метаданных).

Рекомендации преподавателю

• Для проверки используйте команду mvn test — все тесты должны проходить.
• Для ручной проверки используйте команды из раздела "Запуск".
• Исходный код снабжен подробными комментариями и докстрингами.
• Программа не использует сторонние библиотеки для сжатия.
• Для расширения можно добавить новые алгоритмы или улучшить эвристику выбора.

Формат архива

• В начале каждого архивного файла записан 1 байт, который указывает используемый алгоритм:
  • 0 — RLE
  • 1 — LZW
  • 2 — Хаффмен
  • Это позволяет полностью автоматизировать разархивацию: программа сама определяет нужный метод.

Пример автоматической разархивации

java -cp target/Lab2-1.0-SNAPSHOT.jar org.example.FileArchiver decompress auto output.arc restored.txt

---

Автор: Марченко Дмитрий