почему используют и равномерные, и неравномерные коды?

Используют и равномерные (фиксированной длины), и неравномерные (переменной длины) коды, потому что у них разные сильные стороны и они решают разные практические задачи.

Зачем равномерные коды (фиксированная длина)

1. Простота и скорость обработки. Каждый символ занимает ровно ⌈log₂M⌉ бит (где M — размер алфавита). Легко адресоваться по позиции, параллелить, векторизовать и обрабатывать на «широких» шинах и SIMD.

2. Мгновенная и надёжная синхронизация. Границы кодовых слов заранее известны. Ошибка в одном слове не «сдвигает» разбор последующих.

3. Низкая задержка и предсказуемый битрейт. Удобно для каналов с жёсткими временными ограничениями и постоянной пропускной способностью (рамки протоколов, аппаратные интерфейсы).

4. Простое случайное чтение и индексация. В БД и индексах фиксированная длина ключей/полей облегчает бинарный поиск, пагинацию, паддинг и выравнивание в памяти.

5. Структурные коды для исправления ошибок. Большинство линейных блоковых кодов (например, (n, k)-коды), циклические коды, LDPC в декодере опираются на фиксированную длину блока.

Примеры: ASCII/ISO-8859 (фиксированная длина символа), фиксированные поля заголовков в сетевых протоколах, блоковые коды коррекции ошибок.

Зачем неравномерные коды (переменная длина)

1. Сжатие под реальную статистику. Если символы встречаются с разными вероятностями, присваиваем частым — короткие кодовые слова, редким — длинные. Это снижает среднюю длину сообщения вплоть до энтропии источника.

2. Гибкость под меняющееся распределение. Адаптивные схемы (адаптивный Хаффман, арифметическое кодирование) подстраиваются под поток данных.

3. Экономия хранения и трафика. В текстах, логах, мультимедиа это напрямую уменьшает размер файла/битрейт.

Классические примеры: префиксные коды Хаффмана, арифметическое кодирование, UTF-8 (частые в ASCII символы — 1 байт, редкие — 2–4).

Мини-пример выгоды: алфавит из 4 символов с вероятностями 0.5, 0.25, 0.125, 0.125.
Фиксированный код даст 2 бита/символ.
Хаффман присвоит длины 1, 2, 3, 3; средняя длина = 0.5·1 + 0.25·2 + 0.125·3 + 0.125·3 = 1.75 бита/символ.

Почему не используют что-то одно везде

• Компромисс «эффективность ↔ простота/устойчивость». Неравномерные коды уменьшают среднюю длину, но усложняют парсинг, аппаратную реализацию и делают поток чувствительнее к одиночным ошибкам (сдвиг границ). Равномерные коды наоборот — проще, стабильнее, но неэкономичны при неравной статистике.

• Требования к задержке и битрейту. В реальном времени (радиоинтерфейсы, индустриальные шины) важнее предсказуемость — берут фиксированные кадры. В офлайн-хранении и массовой передаче контента важнее размер — берут переменную длину.

• Доступ по случайному смещению. В архивах/контейнерах нередко смешивают: внешний слой с фиксированными заголовками и таблицами смещений, внутри — сжатые потоки переменной длины.

• Ошибки и ресинхронизация. В переменной длине нужны префиксность/уникально-декодируемость (границы находятся на лету) и периодические «якоря» (маркиры) для восстановления после ошибок. В фиксированной — всё проще.

• Аппаратные ограничения. Память, шина, ALU ориентированы на слова фиксированной ширины; это толкает к фикс-форматам там, где важна максимальная скорость.

Итого

• Неравномерные коды выбирают, когда ключевая цель — минимизировать среднюю длину и сэкономить место/трафик под реально неравномерные вероятности символов (текст, медиа, журналы событий).

• Равномерные коды выбирают, когда критичны простота, предсказуемость, синхронизация, параллелизм и устойчивость к ошибкам/потерям (протоколы, низкоуровневые интерфейсы, структуры данных, блоковые коды исправления ошибок).

На практике их комбинируют: фиксированные рамки и заголовки для структуры и синхронизации, а полезную нагрузку внутри сжимают неравномерным кодом ради эффективности.