第一百四十二章 更多问题(1 / 3)

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向山大概听明白了。

或者说,唯一让向山懵逼了一瞬间的,也就是英格丽德举出的那个例子。

他没想到会在这种场合听到这种……奇怪的例子。

但是,除此之外,好像并没有什么更有价值的东西。

只能说,任何专业人士,在超出自己专业领域之后, 就不比一般人更加智慧吧。

虽然在英格丽德眼中,这些外星人的书写方式有趣极了,但归根结底,这就是一种压缩算法。

而这无法解释向山现在在琢磨的问题。

“所有外星机械的设计图纸、装配工艺、材料制造的参数,再加上它们自身运行的ai,加在一块,是如何压缩到两三百mb这个水平的”。

外星人使用了两种压缩算法。

一种大致可以称作“字典算法”, 即“将高频出现的排列组合用, 做成对应字典, 然后用字典内编号代码来替代该组合”。这种手段人类也在使用。当然,如果“字典”做得很大,那么数据本体就可以压缩得很小。但有些时候,又会形成“字典比数据本体还要大”的情况。

外星人大概是选择了一个恰好的数值,保证“本体+字典”的大小最小。

另外就是英格丽德所说的这种二维的符号矩阵。

但不管怎么样,信息的无损压缩一定是有极限的。

而这种二维矩阵的算法,不管外星人将读取规则设计得怎样花里胡哨,它都存在一个“上限”的。

就如英嘉所说,如果多增加一个“下一个终止/方向符号无效”的符号,固然可以增加读取路线的数量,但是却会导致符号之中混入大量除了表示“下一个终止/方向符号无效”之外没有其他任何意义的符号, “字典”的集合之中也要增加项目。

“读取路线”的增加,会导致“掺杂过多只与读取规则有关的符号”以及“字典”的膨胀。

同字典算法一样, 到最后, 同样也会出现“读取规则”大小大于数据本体大小的问题。

这里面同样存在一个平衡点。

按照向山估计, 关于读取规则的符号可能也就那么几个, 不会太多。

而二维的符号矩阵也存在另一个问题。就好像“填字游戏”一样,