По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Алгоритм
– это набор четко сформулированных инструкций, который применяется для решения конкретной задачи. Эти задачи вы можете решать любым удобным для вас способом.
Это значит, что ваш метод, который вы используете для решения задачи, может отличаться от моего, но при этом мы оба должны получить один и тот же результат.
Так как способ решения одной и той же задачи может быть не один, то должен существовать и способ оценить эти решения или алгоритмы с точки зрения оптимальности и эффективности (время, которое требуется для запуска/выполнения вашего алгоритма, и общий объем потребляемой памяти).
Этот этап довольно важный для программистов. Его цель - помочь убедиться, что их приложения работают должным образом, и помочь написать чистый программный код.
И вот здесь на первый план выходит обозначение «О большое». «О большое» - это метрика, которая определяет эффективность алгоритма. Она позволяет оценить, сколько времени занимает выполнение программного кода с различными входными данными, и измерить, насколько эффективно этот программный код масштабируется по мере увеличения размера входных данных.
Что такое «О большое»?
«О большое» показывает сложность алгоритма для наихудшего случая. Для описания сложности алгоритма здесь используются алгебраические выражения.
«О большое» определяет время выполнения алгоритма, показывая, как будет меняться оптимальность алгоритма по мере увеличения размера входных данных. Однако этот показатель не расскажет вам о том, насколько быстро работает ваш алгоритм.
«О большое» измеряет эффективность и оптимальность алгоритма, основываясь на временной и пространственной сложности.
Что такое временная и пространственная сложность?
Один из самых основных факторов, который влияет на оптимальность и эффективность вашей программы – это оборудование, ОС и ЦП, которые вы используете.
Однако при анализе оптимальности алгоритма это не учитывается. Куда важнее учесть временную и пространственную сложность как функцию, которая зависит от размера входных данных.
Временная сложность алгоритма – это то, сколько времени потребуется для выполнения алгоритма в зависимости от размера входных данных. Аналогично пространственная сложность – это то, сколько пространства или памяти потребуется для выполнения алгоритма в зависимости от размера входных данных.
В данной статье мы рассмотрим временную сложность. Эта статья станет для вас своего рода шпаргалкой, которая поможет вам понять, как можно рассчитать временную сложность для любого алгоритма.
Почему временная сложность зависит от размера входных данных?
Для того, чтобы полностью понять, что же такое «зависимость от входных данных», представьте, что у вас есть некий алгоритм, который вычисляет сумму чисел, основываясь на ваших входных данных. Если вы ввели 4, то он сложит 1+2+3+4, и на выходе получится 10; если вы ввели 5, то на выходе будет 15 (то есть алгоритм сложил 1+2+3+4+5).
const calculateSum = (input) => {
let sum = 0;
for (let i = 0; i <= input; i++) {
sum += i;
}
return sum;
};
В приведенном выше фрагменте программного кода есть три оператора:
Давайте посмотрим на картинку выше. У нас есть три оператора. При этом, так как у нас есть цикл, то второй оператор будет выполняться, основываясь на размере входных данных, поэтому, если на входе алгоритм получает 4, то второй оператор будет выполняться четыре раза. А значит, в целом алгоритм выполнится шесть (4+2) раз.
Проще говоря, алгоритм будет выполняться input+2 раза; input может быть любым числом. Это говорит о том, что алгоритм выражается в терминах входных данных. Иными словами, это функция, которая зависит от размера входных данных.
Для понятия «О большое» есть шесть основных типов сложностей (временных и пространственных):
Постоянное время: O1
Линейное время: On
Логарифмическое время: On log n
Квадратичное время: On2
Экспоненциальное время: O2n
Факториальное время: On!
Прежде чем мы перейдем к рассмотрению всех этих временных сложностей, давайте посмотрим на диаграмму временной сложности «О большого».
Диаграмма временной сложности «О большого»
Диаграмма «О большого» - это асимптотические обозначение, которое используется для выражения сложности алгоритма или его оптимальности в зависимости от размера входных данных.
Данная диаграмма помогает программистам определить сценарий наихудшего случая, а также оценить время выполнения и объем требуемой памяти.
Следующий график иллюстрирует сложность «О большого»:
Глядя на приведенную выше диаграмму, можно определить, что O1 – постоянное время выполнения алгоритма, является наилучшим вариантом. Это означает, что ваш алгоритм обрабатывает только один оператор без какой-либо итерации. Дальше идет Olog n , что тоже является неплохим вариантом, и другие:
O1 – отлично/наилучший случай
Olog n – хорошо
On – удовлетворительно
On log n – плохо
On2, O2n, On! – ужасно/наихудший случай
Теперь вы имеете представление о различных временных сложностях, а также можете понять, какие из них наилучшие, хорошие или удовлетворительные, а какие плохие и наихудшие (плохих и наихудших временных сложностей следует избегать).
Следующий вопрос, который может прийти на ум: «какой алгоритм какую сложность имеет?» И это вполне логичный вопрос, ведь эта статья задумывалась как шпаргалка. ?
Когда ваши расчеты не зависят от размера входных данных, то это постоянная временная сложность - O1.
Когда размер входных данных уменьшается в два раза, например, при итерации, обработке рекурсии и т.д., то это логарифмическая временная сложность - Olog n .
Когда у вас один цикл в алгоритме, то это линейная временная сложность - On.
Когда у вас есть вложенные циклы, то есть цикл в цикле, то это квадратичная временная сложность - On2.
Когда скорость роста удваивается при каждом добавлении входных данных, то это экспоненциальная временная сложность - O2n.
Давайте перейдем к описанию временных сложностей. Для каждой будут приведены примеры. Отмечу, что в примерах я использовал JavaScript, но если вы понимаете принцип и что из себя представляет каждая временная сложность, то не имеет значения, какой язык программирования вы выберите.
Примеры временных сложностей «О большого»
Постоянное время: O1
Когда алгоритм не зависит от размера входных данных n, то говорят, что он имеет постоянную временную сложность порядка O1. Это значит, что время выполнения алгоритма всегда будет одним и тем же, независимо от размера входных данных.
Допустим, что задача алгоритма – вернуть первый элемент массива. Даже если массив состоит из миллиона элементов, временная сложность будет постоянной, если использовать следующий подход для решения задачи:
const firstElement = (array) => {
return array[0];
};
let score = [12, 55, 67, 94, 22];
console.log(firstElement(score)); // 12
Приведенная выше функция выполняет лишь один шаг, а это значит, что функция работает за постоянное время, и ее временная сложность O1.
Однако, как уже было сказано, разные программисты могут найти разные способы решения задачи. Например, другой программист может решить, что сначала надо пройти по массиву, а затем уже вернуть первый элемент:
const firstElement = (array) => {
for (let i = 0; i < array.length; i++) {
return array[0];
}
};
let score = [12, 55, 67, 94, 22];
console.log(firstElement(score)); // 12
Это просто пример – вряд ли кто-то будет решать эту задачу таким способом. Но здесь уже есть цикл, а значит алгоритм не будет выполняться за постоянное время, здесь в игру вступает линейное время с временной сложностью On.
Линейное время: On
Линейная временная сложность возникает, когда время работы алгоритма увеличивается линейно с размером входных данных. Когда функция имеет итерацию по входному значению n, то говорят, что она имеет временную сложность порядка On.
Допустим, алгоритм должен вычислить и вернуть факториал любого числа, которое вы введете. Это значит, что если вы введете число 5, то алгоритм должен выполнить цикл и умножить 1·2·3·4·5, а затем вывести результат – 120:
const calcFactorial = (n) => {
let factorial = 1;
for (let i = 2; i <= n; i++) {
factorial = factorial * i;
}
return factorial;
};
console.log(calcFactorial(5)); // 120
Тот факт, что время выполнения алгоритма зависит от размера входных данных, подразумевает наличие линейной временной сложности порядка On.
Логарифмическое время: Olog n
Это чем-то похоже на линейную временную сложность. Однако здесь время выполнения зависит не от размера входных данных, а от их половины. Когда размер входных данных уменьшается на каждой итерации или шаге, то говорят, что алгоритм имеет логарифмическую временную сложность.
Такой вариант считается вторым сверху списка лучших, так как ваша программа работает лишь с половиной входных данных. И при всем при этом, размер входных данных уменьшается с каждой итерацией.
Отличный пример – функция бинарного поиска, которая делит отсортированный массив, основываясь на искомом значения.
Допустим, что нам надо найти индекс определенного элемента в массиве с помощью алгоритма бинарного поиска:
const binarySearch = (array, target) => {
let firstIndex = 0;
let lastIndex = array.length - 1;
while (firstIndex <= lastIndex) {
let middleIndex = Math.floor((firstIndex + lastIndex) / 2);
if (array[middleIndex] === target) {
return middleIndex;
}
if (array[middleIndex] > target) {
lastIndex = middleIndex - 1;
} else {
firstIndex = middleIndex + 1;
}
}
return -1;
};
let score = [12, 22, 45, 67, 96];
console.log(binarySearch(score, 96));
Приведенный выше программный код демонстрирует бинарный поиск. Судя по нему, вы сначала получаете индекс среднего элемента вашего массива, дальше вы сравниваете его с искомым значением и, если они совпадают, то вы возвращаете этот индекс. В противном случае, если они не совпали, вы должны определить, искомое значение больше или меньше среднего, чтобы можно было изменить первый и последний индекс, тем самым уменьшив размер входных данных в два раза.
Так как на каждой такой итерации размер входных данных уменьшается в два раза, то данный алгоритм имеет логарифмическую временную сложность порядка Olog n .
Квадратичное время: On2
Когда в алгоритме присутствуют вложенные циклы, то есть цикл в цикле, то временная сложность уже становится квадратичной, и здесь нет ничего хорошего.
Представьте, что у вас есть массив из n элементов. Внешний цикл будет выполняться n раз, а внутрениий – n раз для каждой итерации внешнего цикла, и, соответственно, общее количество итераций составит n2. Если в массиве было 10 элементов, то количество итераций будет 100 (102).
Ниже приведен пример, где сравниваются элементы для того, чтобы можно было вывести индекс, когда найдутся два одинаковых:
const matchElements = (array) => {
for (let i = 0; i < array.length; i++) {
for (let j = 0; j < array.length; j++) {
if (i !== j && array[i] === array[j]) {
return `Match found at ${i} and ${j}`;
}
}
}
return "No matches found ?";
};
const fruit = ["?", "?", "?", "?", "?", "?", "?", "?", "?", "?"];
console.log(matchElements(fruit)); // "Match found at 2 and 8"
В этом примере есть вложенный цикл, а значит, здесь будет квадратичная временная сложность порядка On2.
Экспоненциальное время: O2n
Экспоненциальная временная сложность появляется, когда скорость роста удваивается с каждым добавлением входных данных n, например, когда вы обходите все подмножества входных элементов. Каждый раз, когда единицу входных данных увеличивают на один, то количество итераций, которые выполняет алгоритм, увеличиваются в два раза.
Хороший пример – рекурсивная последовательность Фибоначчи. Допустим, дано число, и необходимо найти n-ый элемент последовательности Фибоначчи.
Последовательность Фибоначчи – это математическая последовательность, в которой каждое число является суммой двух предыдущих; первые два числа – 0 и 1. Третье число – 1, четвертое – 2, пятое – 3 и т.д. (0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, …).
Соответственно, если вы введете число 6, то выведется 6-й элемент в последовательности Фибоначчи – 8:
const recursiveFibonacci = (n) => {
if (n < 2) {
return n;
}
return recursiveFibonacci(n - 1) + recursiveFibonacci(n - 2);
};
console.log(recursiveFibonacci(6)); // 8
Приведенный выше алгоритм задает скорость роста, которая удваивается каждый раз, когда добавляются входные данные. А значит, данный алгоритм имеет экспоненциальную временную сложность порядка O2n.
Заключение
Из данной статьи вы узнали, что такое временная сложность, как определить оптимальность алгоритма с помощью «О большого», а также рассмотрели различные временные сложности с примерами.
В сегодняшней статье, расскажем как установить последнюю версию операционной системы CentOS 7, в среде виртуализации Hyper-V, по средствам опции сетевой установки или Network Installation.
Примечание: В процессе сетевой установки, все файлы и пэкэджи, которые необходимы для операционной системы, будут скачиваться непосредственно из Интернета с зеркала, которое Вы укажете. Поэтому прежде чем воспользоваться данным методом, рекомендуем убедиться, что у Вас хорошее Интернет соединение.
Пошаговое видео
Подготовка
Первое, что необходимо сделать, это скачать специальный загрузочный образ CentOS 7. В зависимости от архитектуры Вашей ОС, он доступен по ссылкам ниже. Например, образ для 64-разрядной системы можно скачать по это ссылке
Выбираете любое понравившееся зеркало и открывайте список доступных файлов. Нам необходим образ CentOS 7 Netinstall ISO.
Образ для сетевой установки, Netinstall, имеет размер всего лишь приблизительно 386 Мегабайт, тогда как полный образ CentOS 7 весит порядка 4 Гигабайт.
Это связано с тем, что в образе Netinstall находятся только метаданные, позволяющие выбрать, с каким именно функционалом будет установлена операционная система.
Установка
Итак, давайте приступим к установке. Запускаем Hyper-V Manager и первое, что необходимо сделать это создать виртуальный свич. Для этого нажимаем Virtual Switch Manager → New virtual network switch → External и нажать Create Virtual Switch.
И выбираем сетевую карту, которую нужно использовать для подключения виртуальных машин к сети и кликаем OK.
Теперь приступим непосредственно к созданию виртуальной машины. Для этого нажимаем New → Virtual machine, задаём машине имя и кликаем Next.
Поколение (Generation) виртуальной машины оставляем первое - Generation 1
Далее нужно выделить объём оперативной памяти, которая будет использоваться данной виртуальной машиной. По умолчанию - это 1 гигабайт (1024 MB) и для наших целей этого вполне достаточно.
Далее необходимо выбрать виртуальный свич (Virtual Switch), который будет использоваться для подключения к сети нашей виртуальной машины. В нашем случае – это VSWITCH_1.
Далее создаём виртуальный жёсткий диск для установки на него операционной системы CentOS 7. Выберем размер 15 Гигабайт и укажем путь на нашем локальном компьютере, где будет храниться образ данного виртуального жесткого диска. Рекомендуем выбирать место на диске D://
Далее необходимо указать способ загрузки образа нашей виртуальной машиной. Выбираем Install an operating system from bootable CD/DVD ROM → Image file и указываем путь к нашему недавно скачанному образу CentOS7 Netinstall.
Итак, виртуальная машина создана. Подключаемся к ней и выбираем Install CentOS Linux 7
Через некоторое время, перед нами открывается помощник установки. Опции установщика разделяются на три части: Localization, Software и System.
В части Localization, настраивается системное время, раскладки клавиатуры и поддерживаемые языки.
В части Software, мы указываем источник, откуда будут загружаться файлы для нашей операционной системы и необходимый функционал.
И в части System настраиваем куда будет устанавливаться наша операционная система, политики безопасности и сетевые опции.
Поскольку в процессе сетевой установки все файлы для CentOS 7 будут скачиваться из Интернета, необходимо подключить наш виртуальный сервер с операционной системой к сети. Для этого выбираем Network and Hostname и “включаем” сеть, передвинув ползунок в положение ON. Тем самым мы задействовали наш виртуальный свич.
Теперь можно указывать путь к репозиторию, откуда мы хотим загружать файлы. Выбираем Installation Source и в появившемся окне указываем путь. Я укажу репозиторий CentOS - http://mirror.centos.org/centos/7/os/x86_64/
После этого, начнётся скачивание метаданных и спустя какое то время, источник будет выбран и мы увидим адрес репозитория, который указали.
В разделе Software Selection можно выбрать функционал, для целей которого будет использоваться сервер.
Теперь всё готово к установке, нажимаем Begin Installation.
Пока идёт установка, можно настроить пароль для root пользователя системы.
Процесс установки может занимать от 15 до 30 минут, это напрямую зависит от характеристик Вашего компьютера. Как только установка будет закончена, нам предложат перезапуститься. Нажимаем кнопку Reboot.
После перезагрузки, наш сервер на базе операционной системы CentOS 7 будет готов к использованию. Для доступа на сервер, необходимо ввести реквизиты доступа, которые мы вводили при создании root пользователя.
В данной статье мы рассмотрим такие вопросы как, копирование, перенос и удаление файлов. Копирование нескольких файлов и папок в том числе рекурсивно. Удаление файлов и папок в том числе рекурсивно. Использование групповых символов. Отбор файлов по типу, размеру, дате и.т.д. Утилиты tar, cpio и dd.
Исходя из обозначенных выше вопросов будем разбираться со следующим списком команд: cp, find, mkdir, mv, ls, rm, rmdir, touch, tar, cpio, dd, file, gzip, gunzip, bzip2, xz, file globbing.
А также захватим основные виды архиваторов и посмотрим, как с ними работать.
Команда touch
Данная команда меняет отметки времени файла. При помощи этой команды мы можем создавать новые файлы и менять время доступа к файлу.
Например, мы можем посмотреть, что в текущей директории нет текстовых фалов. Убедится мы можем командой ls, а посмотреть в какой директории pwd. Соответственно вводим touch 123.txt и файл появляется.
Есть так же другая команда для создания директорий mkdir. Описание можно по ней посмотреть, через ввод команды man mkdir. Данная команда создает директорию, например, mkdir folder1 создаст нам директорию folder1. Для просмотра используем команду ls. По данной команде мы тоже можем посмотреть мануал man ls. В описании написано, что показывает содержимое папки. Мы так же ее можем использовать с ключем –l, листинг, т.е в виде списка.
В таком формате мы можем увидеть, кто владелец папки или файла, группу права на папку или файл. Достаточно информативно получается использование данной команды.
Создадим еще один файл 456.txt и файл 1.txt в папке folder1
touch 456.txt
touch folder1/1.txt
и групповое создание файлов touch folder1/{2,3}.txt, а так же мы можем посмотреть, что у нас получилось в папке folder1.
Команда cp
Команда предназначена для копирования файлов и директорий.
Самый простой пример сделать копию: cp 123.txt copy123.txt. Можно скопировать директорию cp folder1 folder2. И команда откажется выполнятся, потому, что по умолчанию рекурсивно не работает. В папке folder1 находятся файлы. И если мы хотим это осуществить то используем ключ –r или –R.
Данная команда очень важна, т.к приходится использовать ее достаточно часто, например при настройке, какого–нибудь важного демона. Прежде чем вносить правки в файл конфигурации данного демона, оригинальный конфигурационный файл лучше всего скопировать.
Команда mv
Данная команда позволяет перенести файлы или папки, или переименовать (перенести данные из одного имени в другое). Для примера, скажем файл 456.txt перенести в файл something.txt, т.е mv 456.txt something.txt. Как мы видим файл 456 исчез, а появился something.txt
Данная команда можем переносить так же в другую папку, например, глубже
mv something.txt folder1/
Вот так будет выглядеть команда. А также можно вернуть его обратно, командой:
mv folder1/something.txt .
В конце знак точки выполняет функцию обозначения текущей папки. Аналогичные действия мы можем производить с папками. С помощью команд mv и cp.
Команда rm
Данная команда предназначена для удаления папок и файлов.
rm 123.txt - удаление файла
rm folder1 – удаление каталога, но команда выдает ошибку. Это происходит потому, что в папке находится файл. Если мы хотим удалить рекурсивно, то необходимо добавить ключ –r, а если без предупреждений и принудительно , то еще ключик –f. Итоговая команда будет выглядеть следующим образом.
rm –rf folder1
Есть еще одна команда которая удаляет непосредственно папки, называется она rmdir. Мануал посмотреть вы можете по ней командой man rmdir. Данная команда удаляет непосредственно пустые директории. Работает достаточно близко по функционалу к rm.
Команда file
Команда определяет тип файла. Перейдем в папку Folder.
cd folder
Попробуем определить тип файла file yandex.url, как мы можем убедится команда выдает, что данный файл является текстовым.
Если мы наберем, например, File *, то команда применится ко всем файлам в текущей директории и определит все типы файлов.
Важной частью работы с файлами и папками являются Групповые Символы.
* - все что угодно (заменяет любое количество символов)
? – любой символ (одиночный символ, ?? – два символа)
! – не (отрицание)
[ac] – a или с
[a-c] – a,b,c
Создал несколько новых файлов:
touch bag.txt
touch bat.txt
touch cat.txt
touch sat.txt
ls * - дает занимательную картинку, где видны файлы и папки.
Команда ls *.* нам покажет только те файлы которые имеют расширения. Первая звездочка, означает любое имя, вторая звездочка указывает на любое расширение. Мы можем указать на конкретное количество символов обозначив их знаками “?”. Например, ls *.??? – это означает, что подходят любые файлы, у которых расширение из 3-х любых символов. Знаки вопросов и звездочек, можно использовать с сочетаниями букв и других символов. Можно сказать, покажи нам все файлы, которые начинаются с букв a или b, команда ls [ab]*.
Также можно использовать конструкцию ls [a-m]*. Следовательно, работают все конструкции с групповыми символами.
Команда find
Данная команда будет осуществлять поиск файлов по иерархической структуре папок.
Попробуем найти в директории все файлы:
find * .
Получим вот такой ответ на данную команду. У данной команды очень много ключей. Можем для примера взять такую конструкцию find . –name “In*” . Данная конструкция обозначает поиск в текущей папке, по имени, которое начинается с In и имеет в имени любое количество символов. Данную команду можно использовать для поиска файлов например по размеру: find . –size +5M . Следовательно, данным запросом мы ищем все файлы в текущем каталоге с размером более 5 MB.
Команда cpio
Работа с архивами очень важная часть операций с файлами. Для того, чтобы разобраться в данном вопросе рассмотрим следующую команду.
Данная команда позволяет копировать файлы в архивы и из архивов. Данная команда позволяет работать с архивами, грубо говоря это двоичный архиватор. Смотрим, что есть в директории ls.
Далее даем вот такую команду: ls | cpio –o > ../test.cpio
В результате получили файл
Пояснения, что мы сделали. Мы взяли вывод команды ls по конвейеру передали на вход команды cpio с ключем –o, который создает архив и то, что должно получится мы указали папку .. т.е родительская директория и файл test.cpio. Команда выполнилась и вывела число блоков, сколько обработалось. И переместившись на уровень выше, в родительскую директорию мы можем увидеть, что файл появился.
А можем сделать следующую вещь: find . –name ”*.txt” | cpio –o > test2.cpio. Т.е мы можем выполнит поиск всех текстовых файлов в текущей директории и заархивировать, причем положить в текущую директорию.
Создадим папку mkdir extract. И перейдем в нее cd /root/extract. Теперь мы попробуем разархивировать cpio –id < .. / test2.cpio
Как мы видим все текстовые файлы появились. По сути, что мы сделали. Мы сказали команде cpio подняться на уровень выше взять test2.cpio и разархивировать в текущий каталог. Как видите там же попался каталог folder2, а попался т.к в нем тоже есть текстовые файлы. Напоминаю, что команда find работает так же со вложенными файлами, поэтому данный каталог и попал в архив.
Команда dd
Еще немного про архивы.
Конвертирует и копирует файлы. Данная команда умеет копировать, не части файловой системы, как файлы или папки, а умеет копировать блочные устройства или его части, например, диск. Для того, чтобы показать, как это работает я примонтировал еще один раздел на 5 ГБ.
Далее пишем следующее, находясь в директории cd /root/extract.
dd if=/dev/sdc of=drive.img
dd - сама команда
if (Input файл) - диск
of (Output файл) - путь куда положить.
Мы видим, что команда столько-то получила, столько-то отправила данных в файл.
Как можно увидеть, команда отработала. Следовательно, команда dd может сделать целиком резервную копию блочного устройства.
Команда gzip
Переходим непосредственно к архиваторам.
Утилита, которая позволяет разжимать и упаковывать файлы.
gzip drive.img
Получаем в итоге, что вместо drive.img гигантского, получился более компактный drive.img.gz т.е команда gzip не просто создает архив , но и убивает оригинальный файл. Соответственно если мы хотим его отзиповать, то используем команду gunzip drive.img.gz
Все архиваторы различаются по типу сжатия.
Команда bzip2
Данный архиватор уже работает с блоками. Если его запустить аналогичным образом предыдущему архиватору, то получим файл немного меньшего размера. Это значить, что данный архиватор работает более эффективно с данным типами файлов. Разархивация осуществляется так же аналогично.
Команда tar
Теперь посмотрим легендарный архиватор tar
Наиболее часто использующийся архиватор. С множеством функций и ключей. Пример использования.
tar cvf archive.tar folder2
Синтаксис простой, команда с – создать , v - показывать процесс, f - файл, archive.tar - путь к месту где создастся архив, folder2 папка которую архивируем.
Теперь мы можем подключить сжатие архиватора gzip, в опции надо добавить ключ “z” и выходной файл надо назвать archive.tar.gz.
Для разархивации мы указываем ключи xvf и путь до архива.