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編者按：本文來自微信公眾號“程序人生”（ID:coder_life），整理：蘇宓，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。 近日，國際電氣與電子工程學(xué)會（Institute of Electrical and Electronics Engineers，簡稱 IEEE）宣布，授予 IEEE 終身 Fellow Jacob Ziv 2021 年度 IEEE 榮譽(yù)勛章。 Jacob Ziv 這位如今已 90 歲的前輩，是一位以色列科學(xué)家，他開發(fā)了通用無損壓縮算法 lempel-Ziv，為后來的 GIF、PNG 和 ZIP 文件的開發(fā)奠定了堅實(shí)的基礎(chǔ)。 無損壓縮算法發(fā)展史20 世紀(jì) 70 年代，隨著互聯(lián)網(wǎng)及 PC 時代的來臨，如何在有限內(nèi)存空間的設(shè)備上節(jié)省出更多的空間，并減少對帶寬的占用，讓文件在較低的網(wǎng)絡(luò)帶寬下實(shí)現(xiàn)更快的傳輸，成為彼時 IT 行業(yè)亟需解決的一大難題。 正因此，數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)也從背后逐漸走入大眾視野，并開始在計算機(jī)領(lǐng)域扮演重要角色。 現(xiàn)如今，想必很多人都知道，數(shù)據(jù)壓縮主要有兩種類型：一種是有損壓縮，一種是無損壓縮。 所謂有損壓縮，主要是利用了人類對圖像或聲波中的某些頻率成分不敏感的特性，允許壓縮過程中損失一定的信息，日常生活中，我們常見的語言、圖像、視頻壓縮其實(shí)都是有損壓縮的方式。 與有損壓縮相比，無損壓縮要更為復(fù)雜一些，對此，IEEE 官方使用了「魔術(shù)」一詞來形容這門技術(shù)，其中原因主要是因?yàn)闊o損壓縮技術(shù)是利用數(shù)據(jù)的統(tǒng)計冗余進(jìn)行壓縮，在解壓之后，可完全恢復(fù)原始數(shù)據(jù)而不引起任何失真。這就像一位魔術(shù)師拿著魔術(shù)棒一揮，手中的東西不見了，再一揮，又原封不動地出現(xiàn)了，無損壓損技術(shù)就像表演魔術(shù)一樣。 而 Jacob Ziv 就是這位在數(shù)據(jù)壓縮領(lǐng)域拿著魔術(shù)棒的大師。 不過，在 Jacob Ziv 這位魔術(shù)師帶來奇特的魔術(shù)之前，壓縮算法也經(jīng)歷了百年的發(fā)展歷程（http:///History_of_Lossless_Data_Compression_Algorithms）：
1977 年，來自以色列的 Jacob Ziv 和 Abraham Lempel 兩位技術(shù)大神打破傳統(tǒng)的設(shè)計思想，創(chuàng)造出一種哈夫曼編碼更有效的壓縮算法，并以兩個人名字來命名。同時，他們還發(fā)表了一篇名為《A Universal Algorithm for Sequential Data Compression》（順序數(shù)據(jù)壓縮的一個通用算法 ，https://www2.cs./courses/spring03/cps296.5/papers/ziv_lempel_1977_universal_algorithm.pdf）的論文，揭曉了獨(dú)創(chuàng)的 LZ77 算法，這也是第一個使用字典來壓縮數(shù)據(jù)的算法。 次年，Jacob Ziv 和 Abraham Lempel 再次發(fā)表一篇改進(jìn)版的論文（《Compression of Individual Sequences via Variable Rate Coding》），并帶來了 LZ78 的壓縮算法。與 LZ77 不同，LZ78 解析輸入數(shù)據(jù)，生成一個靜態(tài)字典，不像 LZ77 動態(tài)產(chǎn)生。該算法成為 80 年代初使用的 Unix 壓縮程序的基礎(chǔ)；影響了 90 年代的 WinZip 和 Gzip，為 GIF、TIFF 圖片格式的開發(fā)帶來了一定的指引。 如果沒有這些算法的存在，現(xiàn)在的我們不一定能夠使用更為便捷的網(wǎng)絡(luò)就可以發(fā)送大型數(shù)據(jù)文件，或還停留在將大型數(shù)據(jù)文件拷貝到光盤上進(jìn)行傳輸時代；聽音樂時，還有可能需要 CD 而不是通過流式傳輸...... Ziv 的過往經(jīng)歷這一切都需要感謝 Jacob Ziv 和 Abraham Lempel。 "LZ 算法是第一個成功的通用壓縮算法"，一位支持 Ziv 獲獎的工程師如是說。這些算法以及 Jacob Ziv 對它們的分析，為后續(xù)關(guān)于通用算法的大多數(shù)工作奠定了基礎(chǔ)。 回顧 Ziv 的過往經(jīng)歷，其跨越了半個世紀(jì)，將自己全身心地投入到壓縮算法領(lǐng)域中。 1931 年，出生在當(dāng)時由英國統(tǒng)治的巴勒斯坦城市 Tiberias（現(xiàn)屬于以色列）的 Ziv，在很小的時候，Ziv 就對電力和電子產(chǎn)品有著濃厚的興趣，譬如，在練習(xí)小提琴的時候，他會嘗試把樂譜架變成一盞燈。此外，他還試圖用鋼琴彈奏的金屬零件制作一個馬可尼發(fā)射機(jī)。 1948 年，第一次阿以戰(zhàn)爭爆發(fā)時他在讀高中，后來被征召到前線短暫地服過役。由于一群母親組織抗議，他才從前線回到了后方，在空軍受訓(xùn)擔(dān)任雷達(dá)技師。戰(zhàn)爭結(jié)束后，他進(jìn)入以色列理工學(xué)院學(xué)習(xí)電氣工程。 在 1955 年完成碩士學(xué)位后，Ziv 重返國防界，并加入了以色列國防研究實(shí)驗(yàn)室（現(xiàn)為拉斐爾先進(jìn)防御系統(tǒng)），開發(fā)用于導(dǎo)彈和其他軍事系統(tǒng)的電子元件。 1959 年，Ziv 被選為以色列國防實(shí)驗(yàn)室為數(shù)不多的出國留學(xué)的研究人員之一。那時，Ziv 計劃繼續(xù)從事通信工作，但他不再只對硬件感興趣。偶然機(jī)遇之下，他閱讀了《信息理論》（Prentice-Hall，1953年）的書籍，他決定將信息理論作為他關(guān)注的焦點(diǎn)。然而，除了麻省理工學(xué)院之外，還有什么地方可以研究信息理論呢？ 當(dāng)然還是麻省理工！于是，1960 年，Ziv 進(jìn)入 MIT 讀博，在信息理論方面深造，在畢業(yè)返回以色列后進(jìn)入了國防部擔(dān)任通信部門主管。 1968 年，他返回美國，進(jìn)入了貝爾實(shí)驗(yàn)室。 兩年后，Ziv 和幾個同事一起加入了以色列理工學(xué)院。就是在這里，他遇到了 Abraham Lempel，兩個人共同討論了如何改進(jìn)無損數(shù)據(jù)壓縮。 Ziv 和 Lempel 都想知道他們是否可以開發(fā)一種無損數(shù)據(jù)壓縮算法，該算法適用于任何類型的數(shù)據(jù)，不需要預(yù)處理，并且能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的最佳壓縮，這個目標(biāo)被稱為 Shannon 熵的對象定義。在設(shè)想時，他們并不清楚是否可以實(shí)現(xiàn)他們的目標(biāo)。于是，他們決定找出答案。 在深入研究幾年后，隨著 LZ77 和 LZ78 的出現(xiàn)，代表了其研究成功。Ziv 和 Lempel 開創(chuàng)了通用源編碼，一系列無需知道固有信息壓縮數(shù)據(jù)的算法，減少了從不失真和失真數(shù)據(jù)重建圖像所需的數(shù)據(jù)率。 對此，斯坦福大學(xué)從事信息理論的電氣工程教授 Tsachy Weissman 表示："在他們發(fā)表作品時，算法清晰優(yōu)雅，易于實(shí)現(xiàn)，計算復(fù)雜度低，這一事實(shí)幾乎無關(guān)緊要。更多的是關(guān)于理論結(jié)果，為接下來的研究帶來重要意義。" 另外，Ziv 還促成了錯誤校正代碼的低計算復(fù)雜性解碼理論。并于：
如今，憑借「其對信息理論和數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)的重要貢獻(xiàn)和杰出的研究領(lǐng)導(dǎo)地位」，被授予 2021 年度 IEEE 榮譽(yù)勛章，可謂實(shí)至名歸，向依舊奮戰(zhàn)在研究一線的前輩致敬！ 參考 https://spectrum./the-institute/ieee-member-news/ieee-medal-of-honor-goes-to-data-compression-pioneer-jacob-ziv https://spectrum./geek-life/profiles/from-winzips-to-cat-gifs-jacob-zivs-algorithms-have-powered-decades-of-compression 該文觀點(diǎn)僅代表作者本人，36氪系信息發(fā)布平臺，36氪僅提供信息存儲空間服務(wù)。 |
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