数字技术科普系列五：数字魔法

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压缩魔法
在数码世界中，容量和速度总是紧缺资源，我们总是希望能用尽量少的字节，装下更多的内容；我们的硬盘总是不够用；我们的网络总是不够快。这一切，都需要使用一些数字魔法来帮助我们——压缩算法。
通用压缩算法原理
如何用尽量少的空间来存放尽量多的信息，这个问题一直是所有软件工程师都希望解决的。因此，首先有一些通用的压缩方法被提出来，虽然这些算法被应用的非常广泛，但是其原理确实非常简单的。我们常用的压缩软件，比如ZIP/RAR都会用到；我们上网的时候，传输的数据也大多数都经过压缩。
第一个要介绍的压缩方法叫RLF，说起来也很简单，其实就针对那些“连续重复”的信息做压缩。比方说有一串数字1,2,3,4,4,4,4,4,4,5，如果要压缩它，最容易发现的是这串数字中的数字4重复了很多遍，因此我们可以用0,4,6这三个数字来代表4,4,4,4,4,4，这里的0,4,6，表示的意思是：0-从这里开始有重复数字；4-这个是重复的数字；6-重复了6次。这样压缩之后的数字就是1,2,3,0,4,6,5这样一串数字。从10个数字就压缩成了7个数字，如果重复的内容越长，压缩率越高。这种依赖连续重复的算法是不是很简单呢？
第二个要介绍的方法叫哈夫曼算法，这个算法简单来说，就是查字典。举个例子，我如果要压缩一片文章，那么我可以找一本《现代汉语词典》，然后把文章中的每个词，都改写成它在《现代汉语词典》中的序号，最后改写完，把词典和文章一起打包就可以了。这种算法在我们的软件中使用的非常广泛，但是也有很大的缺点，就是那个压缩的词典可能会很大，因为文章中可能重复的词汇只有2处，但就需要占用一个词典中的条目，在压缩和解压的过程中，查询一个巨大的词典很耗费时间。
由于哈夫曼算法有上面的缺点，人们发明了另外一种算法，叫LZ77，这种算法改进了哈夫曼算法，它并不把整个压缩内容的词汇都编到一个词典里面。而是使用一段固定长度的词典，这段词典的内容就是刚刚处理被压缩后的原文。比如我们要压缩abcdbbccaa abaeaaabaee这样一串数字，前面的abcdbbccaa是已经被压缩处理过的文字，它们会用来作为处理后面字符的字典。当我们压缩abaeaaabaee的时候，我们发现第一个和第二字母ab是可以从字典abcdbbccaa中匹配到头两个字符的，所以就可以记录成：0,2,a。意思是匹配了字典的第0个字符后2个字符，匹配完的下个字符是a。后续的压缩就是不断的移动压缩的位置和字典的位置，就能形成一个压缩串，这个串既带了表示重复字符的数字，也包含了字典的内容，而字典则是固定长度的。这种算法的好处是压缩和解压的速度都比较快，如果要增加压缩比，就要增加字典的长度就可以了，是一种可以调节压缩比的算法。
 通用压缩算法基本上都是一个原理，就是减少重复部分。思想其实是非常简单的，但是为了更好的识别出重复的部分，以及减少压缩、解压时间的消耗，使用了很多复杂的方法。

图形压缩
图形文件一直是数码产品中占用容量的大户。为了降低图像信息的占用空间，人们发明了很多种方法。我们使用图像文件时，会发现有JPG/GIF/BMP/PNG/TIFF等很多种格式，这些格式往往都是对图像进行压缩的不同方案。
图像压缩技术一般分为两类，一类是有损压缩，原理是利用人眼不够犀利的特性，把图像中不太容易被关注的部分的信息去掉。一类是无损压缩，原理是针对图像的数据特点，来对数字信息进行压缩。一般来说有损压缩会损失画质，但是却能大幅度降低图像占用的空间；无损压缩对于某些特定图像的压缩效果可能很好，比如卡通画，但是对于照片这种没有什么特点的图像压缩效果可能很差。
先说说有损压缩，最简单的做法，就是把附近几个差不多的颜色的点，全部改成同样一个颜色的点。这样本来需要多个不同数字来表示不同的颜色，就全部变成了一个颜色，这样重复的数字就变多了，容量自然就能变小了。——这个只是个最简单的思路，真正的有损压缩算法比如JPEG，并不是简单的抹平成一种颜色，而是通过一种算法，来修改靠近的一小片8x8个像素的图像的颜色，让这些颜色数值的重复率变高而得到的。

下面说说无损压缩。无损压缩其中一个最简单的做法就是使用“调色板”，思路和通用压缩算法中的“查字典”是一样的。也就是把整个图像中所有的颜色都抽取出来编上号，然后重复颜色的点就可以用这个简单的编号来代替，而不需要具体记录红蓝绿三种色点的深浅了。这种算法对于颜色简单的图像非常有效，比如卡通画往往最大色彩只有256种，这样调色板之需要256个数字，也就是一个字节就能装下了。每个点记录色彩从12个字节直接降到了1个字节。容量一下就减少了十二分一。

视频压缩
说到视频压缩，大家最熟悉的就是MPEG这个名次，我们以前看的VCD就是MPEG算法做压缩的。那么他的原理是什么呢？说起来也非常简单。其实就是2个方面的压缩：
一个是所谓空间相关性：视频是由很多帧画面组成的一个动画片，每一帧画面里面，每一行之间的图像，都有一定的重复，所以对一个单独的画面，我们可以发现大量的靠近的、重复内容的点，这些重复的内容可以用来压缩。这和图像压缩的原理是一样的。
另外一个是所谓时间相关性：我们看的画面，每一帧之间变化的部分其实往往不是那么大，比如一个人说话的视频，大部分都是嘴巴部分的画面在动，其他部分的不动，我们就可以只记录那些有变化的部分，而不需要把每帧画面都完整的记录下来，这也可以大大减少需要记录的数据量。我们在看VCD的时候，有时候会卡顿，看到一堆马赛克。这个时候如果细心观察，你会发现，马赛克的位置往往是画面有变化的部位，这就是压缩算法只记录了变化部分的一个证明啦。

加密魔法
加密这个行当，在计算机诞生之前就已经存在了数千年。第一代的计算机，就是为了破解密码而产生的。现代，加密算法又成为了互联网世界中安全的基石，可以说是最重要的算法之一。
福尔摩斯和跳舞小人
《福尔摩斯》小说中曾经提到一个案子，内容说的是，有一天，一个人发现自己家里，到处被画上了很多跳舞小人，看的他毛骨悚然，于是请来了福尔摩斯破案。最后福尔摩斯看出了这些跳舞小人，其实是一段加密后的文字，每个小人都代表着一个字母。当福尔摩斯破解了这些小人的含义后，这些图画最后就能被解读成一段文字了。

其实这就是一种最简单的加密方法，又叫做罗马法加密。具体做法就是用一张不为人知的字母表（密码表），去改写现成的文字。由于拉丁文文字都是拼音文字，所以一张不大的密码表就可以用来改写任意的文字。罗马人是最早使用这种方法来加密军事情报的，他们的密码表当然不是这些怪模怪样的小人，而是一个打乱了顺序的罗马字母表。
举个例子，比如密码表中A对应正常字母表中F的位置，那么所有明文中的F都要写成A。解密的时候，再把密文中的A改写成F就可以看了。但是这种加密方法也很容易被破解，破解的方法叫做“词频分析法”，原理就是：在英文（或者其他拉丁语言）中，字母表中的各个字母的，在正常文章中，出现的频率是固定，比如大家都会发现字母S的频率出现很高，而Z的频率很低，因此我们可以通过统计密文中所有字符的频率，然后比对正常的字母的频率，从而猜出哪个密文字符是代表哪个明文字符。
为了改变加密字符的频率，后来的德国人发明了一种新的加密方法，就是动态的密码表，原理就是，每加密一个字符，密码表的顺序都会产生变化，一般变化是把密码表的顺序单向的增加。这样加密出来的每个字符，就算明文是一样的，其密文都可能不一样的。这种密文就无法简单的进行频率统计了。更有甚者还加上2套密码表嵌套使用，进一步打乱了字符的出现频率。
异或
我们知道，计算机处理的是数字信息，但是说到加密，计算机又是如何使用一段“密码表”来加密一段明文的呢？其实也非常简单，就是用到“异或”这个二进制算法。简单来说，“异或”的运算规则就是：对于第一个数来说，如果碰到第二个数字0就不变，碰到1就翻转。

异或用来做加密非常简单，如果把运算的一个数作为明文，另外一个数作为密码表，那么异或的运算结果就是密文，反过来则是解密的过程。我们可以把明文切成和密码表一样长度的数字串，然后一段段和密码表做异或操作，就能得到加密串了。当然，这个过程中，你还可以加入如修改密码表（也是一串数字）的字符顺序这种变化，就能得到类似德国人的循环加密机的效果。
由于这种加密算法，在加密和解密的时候，使用的是同一份密码表，所以被叫做对称加密法，英文缩写叫DES。这也是计算机中最常见的一种加密方法。
不对称加密
对称加密算法有一个缺点，就是密码表一旦泄露，获得密码表的人就可以使用这份密码表，冒充加密人来制造、串改密文。在互联网世界里，串改的数据往往比泄露的数据更可怕，这意味着可以冒充别人的身份。
因此，人们又发明出了“不对称加密”的算法。这种算法的密码表是分两套的，一份叫“公钥”，一份叫“私钥”。其中“公钥”是用来解密的，而“私钥”是用来加密的。你通过“公钥”是很难猜测出“私钥”的。这样，一份用来解密的公钥，就能成为证明这份密文出处的证明。这也是现代互联网中应用最广的一种的加密算法，英文叫做RSA加密。
当我们需要加密传输的时候，我们使用不同的密码表来进行加解密，可以让密文在解密端是安全的，因为公钥被知道的话，也仅仅是能解读内容，而不能生成内容。比如我们需要远程控制一台计算机，我们发出的指令就无法被伪造和串改，这对于互联网远程安全有至关重要的作用。
其他数字魔法
数字隐身术：隐写
我们在一些电视剧里面，往往会看到一些关于黑客的描述，比如一个普通的视频文件，经过特殊处理后，居然能出现一段隐藏的文字。就好像古老的谍战电影中，情报人员用特殊墨水来写信，需要用特殊的方法，比如泡水，才能看到内容。其实这种把信息隐藏起来的技术，在数码技术中，是非常容易做到的。最简单的是利用一种数字编码格式的去隐藏另外一种数字编码。比如我们可以把一段TXT文本编码数字，加到一张图片里面。如果这个图片的解像度非常高，这段TXT文本的数字，只是很不起眼的几个像素点而已。或者我们可以把一段文本信息的数字，变成某个视频点出现的频率，在一段视频里面，特定位置的点的变化频率更是难以用肉眼看到。可以说只要你了解一些数字编码规则，你都可以想办法隐藏一些信息。
数字封印术：校验
在数字技术中，我们还可以通过一些算法，来检查数据在传输、存储的过程中有没有出错。最普通的做法就是所谓奇偶校验。比如我们在磁盘存放了0100 1100八个位的数字，我们可以发现1的个数是3个，是奇数，我们在记录0100 1100 1这九个数字到磁盘。最后的1表示前面八个位中，1的格式是奇数。如果我们读取的时候读到0100 1000 1这九个数字，发现前八位中1只有2个，是偶数，和最后的1所代表的含义对不上，就知道出错了，可能需要重新读取一次，或者提示用户磁盘坏了。
另外一种校验算法，也可以用来快速的判断一段数据是否相同。它就是大名鼎鼎的md5算法。这种算法可以把任意长度的数字，运算出固定的一串16字节长的一个数字。这个16字节的数字，代表了被运算的原文的摘要信息，如果原文有一个位不一样，这个运算的结果，都会有非常大的差别（一半以上的位翻转）。我们在下载了一个大文件之后，往往可以用md5来校验一下，和原来的文件的md5运算结果是否一致，就知道这个文件有没有在下载过程中出错了。一般来说，我们很难通过修改预算的原文，来凑出一个自己想要的md5运算结果，所以很长一段时间内md5被认为是“单向”的算法。但是2009年谢涛和冯登国仅用了220.96的碰撞算法复杂度，破解了MD5的碰撞抵抗，该攻击在普通计算机上运行只需要数秒钟。
无限变大术：矢量图
一般来说，我们在存储图像的时候，都把图像分成很多个点，然后好像十字绣一样，拼成一个大的图像。但是这种图像在放大到一定程度之后，就看到一个个像素点，显得特别粗糙。因此有一些人另辟蹊径，他们在存储图像的时候，并不是拆分像素点，而是把图像中的线条，用数学公式来表达，创造出一种无论如何放大都不会“失真”的图像格式——矢量图格式。这种格式还有另外一个有点，就是容量大小也和解像度无关。不像一般的点阵图，解像度越大往往占用容量越大，而矢量图的容量大小仅仅和图像的线条复杂度有关，和解像度大小无关。因此在互联网上，矢量图和矢量动画更容易被下载，这也导致了FLASH格式的流行。
我们知道，数学函数是可以用图像来表达的，不同的函数可以构成不同弧度和变化的函数图像，而函数的内容本身，又可以控制函数图像的特征。因此，我们可以反过来，把图像“看成”是由一系列函数图像构成的，这样我们记录下这些函数，就能记录下图像本身了。而且由于函数本身和像素点无关，不过如何放大缩小（输入参数如何变化），图形都不会变化。

矢量图被广泛用于游戏、卡通片、LOGO设计、印刷出版等领域，由于不受分辨率影响，矢量图可以被完美的输出到各种媒介上。但是矢量图也有缺点，如果图像的轮廓线条非常复杂，比如照片，矢量图就需要大量复杂的数据结构才能表达，这导致了计算机处理能力的沉重负载。而且矢量图很难从类似照相机、扫描仪这类采集设备获得，基本上需要人工描画，这也让这种格式的图形难以被简单的使用。
这个系列到这里就结束了，虽然是科普系列，也是写了很久，感谢大家看到这里。如果有其他感兴趣的问题，欢迎留言，给我继续写这类文章提供一点启发。