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ANS 的秘密武器：為什麼它比傳統算術編碼更高效？
在數據壓縮領域，需求的增加促使新的編碼技術不斷出現。自2014年起，由雅蓋隆大學的耶日（Jarek）杜達引入的非對稱數字系統（Asymmetric Numeral Systems, ANS）便成為了一種標誌性的編碼方式，其在性能上顯著優於傳統的算術編碼。這一新技術不僅提高了資料壓縮的效率，還在大多數現代應用中獲得了廣泛的應用，包括Facebook的Zstandard壓縮器、蘋果的LZFSE壓縮器以及NVIDIA的nvCOMP高效壓縮庫等。
ANS結合了算術編碼的高壓縮率與霍夫曼編碼的低處理成本，為數據壓縮提供了一個極具優勢的選擇。
傳統的算術編碼方法通常依賴於近似概率分佈來精確地進行數據的編碼。相比之下，ANS優化了這一過程，它將信息編碼為一個單一的自然數，這使得在處理復雜數據時能夠更高效地執行。
例如，假設我們面對一個只含有1個零和999個一的序列，傳統方法需要1000位來儲存這種信息。然而，透過ANS，我們只需編碼零的位置，實際上只需約10位進行存儲。這種方法在處理大數據集時可以節省大量的存儲空間，從而提升載入與處理的速度。
使用熵編碼的序列可以大大減少需要存儲的信息量，這不僅縮短了壓縮時間，還提升了解壓縮的速度。
那麼，ANS究竟是如何做到的呢？首先，ANS為任意符號集創建了一個概率分佈，不需要使用乘法運算。其tANS變體則透過構造有限狀態機來操作大型字母集，進一步提升處理效率。這使得無論是在操作系統、瀏覽器還是數據存儲解決方案中，ANS均能發揮出色的性能。
例如，許多現代圖像格式，如JPEG XL，及視頻遊戲中的紋理壓縮也開始採用ANS技術，顯示出其相當的靈活性與高效性。因為在這些應用中，數據的壓縮與解壓縮速度關乎整體用戶體驗，採用ANS能夠更快地響應用戶操作，並提高系統的整體性能。
對於處理不均衡的概率分佈，ANS能夠通過最佳化的代碼分配來有效地減少冗餘信息，這使得它成為一種無可替代的解決方案。
通過這些優勢，ANS技術越來越多地被採用於現代數據壓縮方案中。因此，那些熟悉數據壓縮和編碼的專業人士和開發者都在研究如何將這種技術納入自己的工作流程，以便獲得更快的數據傳輸與更高效的存儲解決方案。
最後，隨著數據量的持續增長，效率與性能之間的平衡將不斷受到考驗。ANS是否會成為未來數據壓縮的主流選擇，而替代傳統的算術編碼，讓我們拭目以待?
