LZW编码算法

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数据压缩算法LZLZ和LZW的原理与实现

数据压缩算法LZLZ和LZW的原理与实现

数据压缩算法LZLZ和LZW的原理与实现在计算机科学领域,数据压缩算法是一种用于减小数据文件大小的方法。

其中,LZLZ和LZW是两种常见的数据压缩算法。

本文将详细介绍这两种算法的原理和实现。

一、LZLZ算法LZLZ算法是一种基于字典的数据压缩算法。

该算法的原理是将连续出现的重复字符序列替换为较短的标记。

具体实现过程如下:1. 初始化字典,将所有可能的字符序列添加到字典中。

2. 从输入数据中读取字符序列,并查找字典中是否存在相同的序列。

3. 如果找到匹配的序列,则将其替换为字典中对应的标记,并将序列长度增加1。

4. 如果未找到匹配的序列,则将当前字符添加到字典中,并输出该字符。

5. 重复步骤2至4,直到处理完所有输入数据。

通过将重复的序列替换为较短的标记,LZLZ算法可以有效地减小数据文件的大小。

二、LZW算法LZW算法也是一种基于字典的数据压缩算法,与LZLZ算法类似,但存在一些差异。

下面是LZW算法的原理和实现过程:1. 初始化字典,将所有可能的单字符添加到字典中。

2. 从输入数据中读取字符序列,并根据当前已读的序列来搜索字典。

3. 如果找到匹配的序列,则将已读的序列继续扩展一个字符,并重复步骤2。

4. 如果未找到匹配的序列,则将字典中最长的已读序列对应的标记输出,并将已读的序列和下一个字符添加到字典中。

5. 重复步骤2至4,直到处理完所有输入数据。

LZW算法通过动态扩展字典,可以更好地利用数据的重复性。

相比于LZLZ算法,LZW算法通常能够达到更高的压缩率。

三、LZLZ和LZW的比较LZLZ算法和LZW算法在原理上有相似之处,都是通过字典来实现数据压缩。

然而,两者之间存在一些差异。

首先,LZLZ算法使用固定长度的标记,这使得算法相对简单,但可能导致压缩率较低。

与之相反,LZW算法可以根据需要动态扩展字典,以适应不同类型的数据,从而获得更高的压缩率。

其次,LZLZ算法的字典只包含单个字符和字串,而LZW算法的字典可以包含任意长度的序列。

LZW编码

LZW编码

• 前缀(Prefix):也是一个字符串,不过通常用在 另一个字符的前面,而且它的长度可以为0;根 (Root):一个长度的字符串;编码(Code):一 个数字,按照固定长度(编码长度)从编码流中取 出,编译表的映射值;图案:一个字符串,按不定 长度从数据流中读出,映射到编译表条目.
LZW编码算法基本原理 • 提取原始文本文件数据中的不同字符,基于这 些字符创建一个编译表,然后用编译表中的字符的 索引来替代原始文本文件数据中的相应字符,减少 原始数据大小。 看起来和调色板图象的实现原理差不多,但是 应该注意到的是,我们这里的编译表不是事先创建 好的,而是根据原始文件数据动态创建的,解码时 还要从已编码的数据中还原出原来的编译表.
LZW编码举例
输入数据流: 位置 1
字符
2 3 4 5 6 7 8 9
编码过程:
步骤AB源自B 码字1 2 3
A
B
A 词典
A B C AB BB BA ABA ABAC
B
A 输出
C
位置
1 2 3 4 5
2014-5-16
1 2 3 4 6
4 5 6 7 8
1 2 2 4 7 3
6
LZW解压算法
解压步骤如下: (1)译码开始时Dictionary包含所有的根。 (2)读入在编码数据流中的第一个码字 cW(它表示一个Root)。 (3)输出String.cW到字符数据流Charstream。 (4)使pW=cW 。 (5)读入编码数 据流 的下一个码字cW 。 (6)目前在字典中有String.cW吗? 如果是:1)将String.cW输出给字符数据流; 2)使P=String.pW; 3)使C=String.cW的第一个字符; 4)将字符 串P+C添 加进Dictionray。 如果否: 1)使P=String.pW ; 2)使C=String.pW的第一个字符; 3)将字符串P+C输出到字符数据流并将其添加进Dictionray(现在它与cW相一致)。 (7)在编码数据 流中还有Codeword吗? 如果是:返回(4)继 续进行 译码 。 如果否:结束译码 。

LZW-编码详解

LZW-编码详解
采用算术编码每个符号的平均编码长度 可以为小数。
待编码的数据序列为“dacab”,信源中各符号出现的概 率依次为P(a)=0.4,P(b)=0.2,P(c)=0.2, P(d)=0.2。
数据序列中的各数据符号在区间[0, 1]内的间隔(赋 值范围)设定为:
a=[0, 0.4) b=[0.4, 0.6) c=[0.6, 0.8) d=[0.8, 1.0 ]
8)读入code=3H,解码完毕。
解码过程
行号
1 2 3 4 5 6 7 8
输入数据 code 2H 0H 0H 1H 6H 4H 6H 3H
新串
aa ab bb bba aab
输出结果 oldcode 生成新字 符及索引
a
0H
a
0H aa<4H>
b
1H ab<5H>
bb
6H bb<6H>
aa
4H bba<7H>
输出S1=“aa”在字串表中的索引4H,并在字符串表末尾
为S1+S2=“aab”添加索引8H,且S1= S2=“b”
序号 输入数据 S1+S2 输出结果 S1
生成新字符及索引
S2
1 NULL
NULL 2H
NULL
2a
a
a
3a
aa
0H
a
aa<4H>
4b
ab
0H
b
ab<5H>
5b
bb
1H
b
bb<6H>
6b
4)读入code=1H,输出“b”,然后将 oldcode=0H所对应的字符串“a”加上 code=1H对应的字符串的第一个字符”b”, 即”ab”添加到字典中,其索引为5H,同 时oldcode=code=1H

LZW编码算法详解

LZW编码算法详解

LZW编码算法详解LZW(Lempel-Ziv & Welch)编码又称字串表编码,是Welch将Lemple和Ziv所提出来的无损压缩技术改进后的压缩方法。

GIF图像文件采用的是一种改良的LZW 压缩算法,通常称为GIF-LZW压缩算法。

下面简要介绍GIF-LZW的编码与解码方程解:例现有来源于二色系统的图像数据源(假设数据以字符串表示):aabbbaabb,试对其进行LZW编码及解码。

1)根据图像中使用的颜色数初始化一个字串表(如表1),字串表中的每个颜色对应一个索引。

在初始字串表的LZW_CLEAR和LZW_EOI分别为字串表初始化标志和编码结束标志。

设置字符串变量S1、S2并初始化为空。

2)输出LZW_CLEAR在字串表中的索引3H(见表2第一行)。

3)从图像数据流中第一个字符开始,读取一个字符a,将其赋给字符串变量S2。

判断S1+S2=“a”在字符表中,则S1=S1+S2=“a”(见表2第二行)。

4)读取图像数据流中下一个字符a,将其赋给字符串变量S2。

判断S1+S2=“aa”不在字符串表中,输出S1=“a”在字串表中的索引0H,并在字串表末尾为S1+S2="aa"添加索引4H,且S1=S2=“a”(见表2第三行)。

5)读下一个字符b赋给S2。

判断S1+S2=“ab”不在字符串表中,输出S1=“a”在字串表中的索引0H,并在字串表末尾为S1+S2=“ab”添加索引5H,且S1=S2=“b”(见表2第四行)。

6)读下一个字符b赋给S2。

S1+S2=“bb”不在字串表中,输出S1=“b”在字串表中的索引1H,并在字串表末尾为S1+S2=“bb”添加索引6H,且S1=S2=“b”(见表2第五行)。

7)读字符b赋给S2。

S1+S2=“bb”在字串表中,则S1=S1+S2=“bb”(见表2第六行)。

8)读字符a赋给S2。

S1+S2=“bba”不在字串表中,输出S1=“bb”在字串表中的索引6H,并在字串表末尾为S1+S2=“bba”添加索引7H,且S1=S2=“a”(见表2第七行)。

无损压缩算法的比较和分析

无损压缩算法的比较和分析

无损压缩算法的比较和分析无损压缩算法是一种将文件或数据压缩成较小体积,而又能保持原始数据完整性的技术。

在实际应用中,有多种无损压缩算法可供选择,每种算法都有其独特的优点和适用场景。

以下是对三种常见的无损压缩算法,LZ77、LZ78和LZW算法,的比较和分析。

1.LZ77算法LZ77算法是一种基于滑动窗口的算法,通过将数据中的重复片段替换为指向该片段的指针,来实现数据压缩。

该算法具有简单高效的特点,适用于具有较多重复片段的数据。

LZ77算法在处理图片、视频等文件时表现出色,能够对重复的像素块进行有效压缩,但对于无重复的文件压缩效果较差。

2.LZ78算法LZ78算法是一种基于前缀编码的算法,通过构建一个字典来记录文件中的重复字串,并用索引指向字典中的相应位置,从而实现数据压缩。

与LZ77算法相比,LZ78算法在处理无重复文件时表现更好,由于引入了字典的概念,能够较好地处理无重复字串的情况。

然而,LZ78算法的压缩率相对较低,在对具有大量重复片段的文件进行压缩时,效果不如LZ77算法。

3.LZW算法LZW算法是一种基于字典的算法,与LZ78算法类似,通过构建字典来实现数据压缩。

LZW算法利用一个初始字典来存储单个字符,并逐渐增加字典的大小,以适应不同长度的字串。

该算法具有较好的压缩率和广泛的应用领域,可适用于文本、图像、音频等各类型文件的压缩。

然而,LZW算法的缺点是需要事先构建和传递字典,增加了存储和传输的复杂性。

综上所述,无损压缩算法的选择应考虑文件的特点和需求。

对于具有大量重复片段的文件,LZ77算法能够实现较好的压缩效果;对于无重复文件,LZ78算法表现更佳;而LZW算法则具有较好的通用性,适用于各类型文件的压缩。

当然,还有其他无损压缩算法可供选择,如Huffman编码、Arithmetic编码等,根据实际情况选用最适合的算法能够达到更好的压缩效果。

C语言数据压缩哈夫曼编码和LZW算法

C语言数据压缩哈夫曼编码和LZW算法

C语言数据压缩哈夫曼编码和LZW算法C语言数据压缩——哈夫曼编码与LZW算法在计算机科学中,数据压缩是一种重要的技术,它可以有效地减少数据的存储空间和传输带宽。

本文将介绍两种常用的数据压缩算法,分别是哈夫曼编码和LZW算法,并给出它们在C语言中的实现方法。

一、哈夫曼编码1. 哈夫曼编码的原理哈夫曼编码是一种前缀编码方法,它根据字符出现的频率构建一棵表示编码的二叉树,频率越高的字符离根节点越近。

通过将二叉树的左、右分支分别标记为0和1,可以得到每个字符的唯一编码。

2. 实现哈夫曼编码的步骤(1)统计字符频率:遍历待压缩的数据,统计每个字符出现的频率。

(2)构建哈夫曼树:根据字符频率构建哈夫曼树,使用优先队列或堆来实现。

(3)生成哈夫曼编码表:通过遍历哈夫曼树,从根节点到各个叶子节点的路径上的0、1序列构建编码表。

(4)进行编码:根据生成的哈夫曼编码表,将待压缩数据转换为对应的编码。

(5)进行解码:利用哈夫曼树和生成的哈夫曼编码表,将编码解析为原始数据。

二、LZW算法1. LZW算法的原理LZW算法是一种字典压缩算法,它不需要事先进行字符频率统计,而是根据输入数据动态构建一个字典。

将输入数据中的序列与字典中的条目逐一匹配,若匹配成功则继续匹配下一个字符,若匹配失败则将当前序列加入字典,并输出该序列的编码。

2. 实现LZW算法的步骤(1)初始化字典:将所有可能的单字符作为字典的初始条目。

(2)读入输入数据:依次读入待压缩的数据。

(3)匹配字典:将读入的字符与字典中的条目逐一匹配,直到无法匹配成功。

(4)输出编码:将匹配成功的条目对应的编码输出。

(5)更新字典:若匹配失败,则将当前序列添加到字典中,并输出前一个匹配成功的条目对应的编码。

(6)重复步骤(3)至(5),直到输入数据全部处理完毕。

三、C语言实现1. 哈夫曼编码的C语言实现```c// TODO:哈夫曼编码的C语言实现```2. LZW算法的C语言实现```c// TODO:LZW算法的C语言实现```四、总结本文介绍了C语言中两种常用的数据压缩算法——哈夫曼编码和LZW算法。

实用的无失真信源编码之LZW压缩编码讲述

实用的无失真信源编码之LZW压缩编码讲述

数据流
A A C D B B A A C D D B
1 A 2 AC 3 D 4 B 5 BA 6 ACD 7 DB
编码流
0A 1C 0D 0B 4A 2D 3B
码字=前缀的段号+结束符号,对于单 符号的短语,相应的段号为0。
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三、LZW编码特点
无损压缩,适合压缩文本和程序代码 压缩率高,在无损压缩方法中出类拔萃 不需要预先扫描数据 对反复使用具有相同文字记录和图形的文 件很有效
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7
1977 年,以色列人Ziv 和 Lempel提出了 全新的一个压缩技术被称为 LZ77 算法。 1985年由美国人Welch在LZ77算法基础上提 出LZW编码算法并进入实用阶段。 它们的思路和字典颇为相似,因此,人 们将基于这一思路的编码方法称作字典式 编码。其在压缩效果上大大超过了霍夫曼 编码,其压缩和解压缩的速度也异常惊人 ,打破了霍夫曼编码一统天下的局面。
(271,13)(213,8)
牛津词典共1354页,每页不超过64字,页 码用11位二进制数表示,每页第几个用6位二 进制数表示,则2个单词用34位数据表示。而 原始数据若用8位ASCII码表示,数据为 16*8=128位。压缩比为128/34=3.8倍。
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2、LZW编码方法
LZW压缩有三个重要的对象:数据流、 编码流和字典(编译表)。
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16
谢谢各位!
数据流
编码器 译码器
编码流
字典
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字典的产生 字典不是事先创建好的,而是根据原始 文件数据动态创建的。提取原始文本文件 数据中的不同字符,分成一段一段。将这 些段存入字典,然后用字典中段的索引来 替代原始文本文件数据中的相应分段,减 少原始数据大小。

JPEG压缩原理LZW算法

JPEG压缩原理LZW算法

JPEG压缩原理LZW算法JPEG(Joint Photographic Experts Group)是一种常用的图像压缩格式,常用于对数字图像的有损压缩。

JPEG压缩算法的原理主要包括色彩空间转换、离散余弦变换、量化和熵编码等步骤。

本文将重点介绍JPEG压缩中的熵编码步骤,即LZW(Lempel-Ziv-Welch)算法。

LZW算法是一种无损压缩算法,由Abraham Lempel、Jacob Ziv和Terry Welch于1977年提出。

它通过利用数据中重复出现的模式来压缩数据,将重复的模式用较短的编码表示,从而减小数据的存储空间。

LZW算法的基本思想是建立一个编码字典,将数据中的模式映射到特定的编码。

算法逐个读取输入的数据字符,将字符与之前已经出现的模式进行匹配。

如果匹配成功,则继续读取下一个字符,与之前的模式再进行匹配。

如果匹配失败,则将之前匹配成功的模式的编码输出,并将当前字符及其前缀添加到字典中作为新的模式。

这样,压缩数据中的重复模式就可以用更短的编码表示,实现数据的压缩。

在JPEG压缩中,LZW算法主要应用于熵编码步骤,用于对离散余弦变换后的图像的系数进行压缩。

具体步骤如下:1.构建初始的编码字典,包含0到255的所有灰度级作为初始编码。

2.遍历离散余弦变换后的图像系数,将系数分组为一个个的模式。

每个模式可以是一系列连续的系数,可以是独立的一个系数。

3.逐个读取模式,检查字典中是否存在该模式。

-如果存在,继续读取下一个系数,并将当前模式与读取的系数连接形成新的模式。

-如果不存在,将之前匹配成功的模式的编码输出,并将当前模式及其前缀添加到字典中作为新的模式。

4.重复步骤3,直到遍历完所有的模式。

5.将最后一个匹配成功的模式的编码输出。

通过LZW算法,离散余弦变换后的图像系数可以用较短的编码表示,从而实现对图像数据的压缩。

在解码时,可以根据压缩数据中的编码,将编码解析为相应的系数。

总结起来,LZW算法是JPEG压缩中的一种熵编码方法,通过利用数据中的重复模式进行压缩,将重复的模式用较短的编码表示。

lzw编码原理

lzw编码原理

lzw编码原理
LZW(Lempel-Ziv-Welch)编码是一种无损压缩算法,基于字典的压缩算法。

它的原理如下:
1. 初始化字典:创建一个初始字典,其中包含所有单个输入符号(字符)作为键,对应的编码为它们的ASCII码值。

2. 分割输入:将输入字符串分割为一个个输入符号的序列。

3. 初始化缓冲区:将第一个输入符号加入到缓冲区中。

4. 处理输入序列:从第二个输入符号开始,重复以下步骤直到处理完所有输入符号:
- 将当前输入符号与缓冲区中的符号连接,得到一个新的符号。

- 如果新的符号在字典中存在,则将其加入到缓冲区中,继续处理下一个输入符号。

- 如果新的符号不在字典中,则将缓冲区中的符号编码输出,将新的符号添加到字典中,并将新的符号作为下一个缓冲区。

5. 输出编码:当所有输入符号处理完后,将缓冲区中的符号(不包括最后一个输入符号)编码输出。

LZW编码的核心思想是使用字典记录出现过的符号及其编码,以减少编码的长度。

在处理输入序列时,如果新的符号在字典中存在,则将其添加到缓冲区,并继续处理下一个输入符号;如果新的符号不在字典中,则将缓冲区中的符号编码输出,并将新的符号添加到字典中。

由于LZW编码使用了字典记录已编码的符号,因此在解码时只需根据字典中的编码逆向查找对应的符号即可恢复原始输入序列。

LZW算法

LZW算法
成Ix,并把Ix存入下一个可用的字典项中; (3)然后把I重置为J,开始下一步解码。 作为举例,对经过LZW编码的字符串“sirsir”
进行解码,过程如下表:
“sirsir”的解码过程
输入代 输出字 Ix

符串
115
s
s
105
i
si
114
r
ir
256
si
rs
114
r
sir
eof sirsir
新词条
从结果可见压缩原理:原始数据中一般单字符 用8位二进制数表示,若代码长度取9位二进制 数(即字典可包含约29个词条),则占用48位 的字符串“sirsir”可以用共45位长的5个代码表 示,可以看到实现了压缩。
3.LZW解码
解码原理:解码器输入的是代码流,输出的是 字符串。解码器首先初始化串表,然后读取输 入代码流,根据输入代码查找自己的串表后输 出字符串,同时采用和编码器相应的方式扩展 自己的串表。
压缩前的大 压缩后的大 小(字节) 小(字节)
114
83
114
137
压缩比
72.8% 120%
LZW算法对包含较多重复字符串的文件压 缩效果更好。
用12位、16位码长分别压缩较大文件:
项目
码长 12位 16位
压缩前的大 压缩后的大 小(字节) 小(字节)
89460 89460
81303 55226
256(si) 257(ir) 258(rs) 259(sir)
4.LZW算法特点
LZW算法适于压缩包含较多重复字符串的数据。 LZW算法串表容量或代码长度的选择对压缩效
果有明显的影响。
LZW压缩仿真
用代码长度为12位的LZW算法分别对文本1.txt和文本 2.txt进行编码。

LZW编码

LZW编码

实验2 用C语言实现LZW编码1.实验目的1)通过实验进一步掌握LZW编码的原理2)能正确C语言实现LZW编、解码2.实验要求给出字符,能正确输出编码,并能进行译码3.实验内容1)编码过程LZW编码是围绕称为词典的转换表来完成的。

这张转换表用来存放称为前缀(Prefix)的字符序列,并且为每个表项分配一个码字(Code word),或者叫做序号,如表6所示。

这张转换表实际上是把8位ASCII字符集进行扩充,增加的符号用来表示在文本或图像中出现的可变长度ASCII字符串。

扩充后的代码可用9位、10位、11位、12位甚至更多的位来表示。

Welch的论文中用了12位,12位可以有4096个不同的12位代码,这就是说,转换表有4096个表项,其中256个表项用来存放已定义的字符,剩下3840个表项用来存放前缀(Prefix)。

表6 词典LZW编码器(软件编码器或硬件编码器)就是通过管理这个词典完成输入与输出之间的转换。

LZW编码器的输入是字符流(Charstream),字符流可以是用8位ASCII字符组成的字符串,而输出是用n位(例如12位)表示的码字流(Codestream),码字代表单个字符或多个字符组成的字符串。

LZW编码器使用了一种很实用的分析(parsing)算法,称为贪婪分析算法(greedy parsing algorithm)。

在贪婪分析算法中,每一次分析都要串行地检查来自字符流(Charstream)的字符串,从中分解出已经识别的最长的字符串,也就是已经在词典中出现的最长的前缀(Prefix)。

用已知的前缀(Prefix)加上下一个输入字符C也就是当前字符(Current character)作为该前缀的扩展字符,形成新的扩展字符串——缀-符串(String):Prefix.C。

这个新的缀-符串(String)是否要加到词典中,还要看词典中是否存有和它相同的缀-符串String。

如果有,那么这个缀-符串(String)就变成前缀(Prefix),继续输入新的字符,否则就把这个缀-符串(String)写到词典中生成一个新的前缀(Prefix),并给一个代码。

无损压缩算法的比较和分析

无损压缩算法的比较和分析

无损压缩算法的比较和分析常见的无损压缩算法包括LZ77、LZ78、LZW、Huffman编码、算术编码等。

下面对这些算法进行比较和分析。

1.LZ77LZ77算法是一种字典编码方法,通过寻找重复出现的数据片段,并用指针和长度来表示这些片段,从而实现无损压缩。

与其他算法相比,LZ77算法在压缩速度方面较快,但压缩率相对较低。

2.LZ78LZ78算法是一种基于字典编码的压缩算法,它将重复出现的片段替换为对应的指针,并在字典中新增新的片段。

与LZ77相比,LZ78算法具有更好的压缩效果,但压缩和解压缩的速度较慢。

3.LZWLZW算法是LZ78的改进版本,也是一种字典编码方法。

LZW算法通过将重复出现的片段编码为对应的指针,并将这些片段以及对应的指针存储在字典中,来实现压缩。

与LZ78相比,LZW算法在压缩效果上更好,但对字典的管理较复杂,导致压缩和解压缩速度较慢。

4. Huffman编码Huffman编码是一种基于字符出现频率的编码算法。

它通过统计字符出现的频率来构建一个最优前缀编码的树结构,从而实现无损压缩。

Huffman编码的压缩率较高,但压缩和解压缩的速度相对较慢。

5.算术编码算术编码是一种基于字符出现概率的编码算法。

它通过使用一个区间来表示整个数据流,将出现频率较高的字符用较短的区间表示,从而实现无损压缩。

算术编码的压缩率通常比Huffman编码更高,但压缩和解压缩的速度更慢。

综合比较上述算法,可以得出以下结论:1.LZ77和LZ78算法适用于实时压缩,因为它们在压缩和解压缩的速度方面较快,但压缩率较低。

2.LZW算法在压缩效果上较好,但对字典的管理较复杂,导致压缩和解压缩的速度较慢。

3. Huffman编码和算术编码在压缩率上较高,但压缩和解压缩的速度相对较慢。

根据具体需求,可以选择适合的无损压缩算法。

如果需要更快的压缩和解压缩速度,可以选择LZ77或LZ78算法;如果需要更好的压缩效果,可以选择LZW算法、Huffman编码或算术编码。

实验二 LZW编码算法的实现

实验二 LZW编码算法的实现

实验二LZW编码算法的实现一、实验目的1、学习Matlab软件的使用和编程2、进一步深入理解LZW编码算法的原理二、实验内容阅读Matlab代码,画原理图。

三、实验原理LZW算法中,首先建立一个字符串表,把每一个第一次出现的字符串放入串表中,并用一个数字来表示,这个数字与此字符串在串表中的位置有关,并将这个数字存入压缩文件中,如果这个字符串再次出现时,即可用表示它的数字来代替,并将这个数字存入文件中。

压缩完成后将串表丢弃。

如"print"字符串,如果在压缩时用266表示,只要再次出现,均用266表示,并将"print"字符串存入串表中,在图象解码时遇到数字266,即可从串表中查出266所代表的字符串"print",在解压缩时,串表可以根据压缩数据重新生成。

四、LZW编码的Matlab源程序及运行结果function lzw_test(binput)if(nargin<1)binput=false;elsebinput=true;end;if binputn=0;while(n==0)P=input('please input a string:','s')%提示输入界面n=length(P);end;else%Tests the special decoder caseP='Another problem on long files is that frequently the compression ratio begins...';end;lzwInput=uint8(P);[lzwOutput,lzwTable]=norm2lzw(lzwInput);[lzwOutput_decode,lzwTable_decode]=lzw2norm(lzwOutput);fprintf('\n');fprintf('Input:');%disp(P);%fprintf('%02x',lzwInput);fprintf('%s',num2str(lzwInput));fprintf('\n');fprintf('Output:');%fprintf('%02x',lzwOutput);fprintf('%s',num2str(lzwOutput));fprintf('\n');fprintf('Output_decode:');%fprintf('%02x',lzwOutput);fprintf('%s',num2str(lzwOutput_decode));fprintf('\n');fprintf('\n');for ii=257:length(lzwTable.codes)fprintf('Output_encode---Code:%s,LastCode%s+%s Length%3d\n',num2str(ii), num2str(lzwTable.codes(ii).lastCode),...num2str(lzwTable.codes(ii).c),lzwTable.codes(ii).codeLength)fprintf('Output_decode---Code:%s,LastCode%s+%s Length%3d\n',num2str(ii), num2str(lzwTable_decode.codes(ii).lastCode),...num2str(lzwTable_decode.codes(ii).c),lzwTable_decode.codes(ii).codeLength) end;function[output,table]=lzw2norm(vector,maxTableSize,restartTable)%LZW2NORM LZW Data Compression(decoder)%For vectors,LZW2NORM(X)is the uncompressed vector of X using the LZW algorithm. %[...,T]=LZW2NORM(X)returns also the table that the algorithm produces.%%For matrices,X(:)is used as input.%%maxTableSize can be used to set a maximum length of the table.Default%is4096entries,use Inf for ual sizes are12,14and16%bits.%%If restartTable is specified,then the table is flushed when it reaches%its maximum size and a new table is built.%%Input must be of uint16type,while the output is a uint8.%Table is a cell array,each element containig the corresponding code.%%This is an implementation of the algorithm presented in the article%%See also NORM2LZW%$Author:Giuseppe Ridino'$%$Revision:1.0$$Date:10-May-200414:16:08$%How it decodes:%%Read OLD_CODE%output OLD_CODE%CHARACTER=OLD_CODE%WHILE there are still input characters DO%Read NEW_CODE%IF NEW_CODE is not in the translation table THEN%STRING=get translation of OLD_CODE%STRING=STRING+CHARACTER%ELSE%STRING=get translation of NEW_CODE%END of IF%output STRING%CHARACTER=first character in STRING%add translation of OLD_CODE+CHARACTER to the translation table%OLD_CODE=NEW_CODE%END of WHILE%Ensure to handle uint8input vector and convert%to a rowif~isa(vector,'uint16'),error('input argument must be a uint16vector')Endvector=vector(:)';if(nargin<2)maxTableSize=4096;restartTable=0;end;if(nargin<3)restartTable=0;end;function code=findCode(lastCode,c)%Look up code value%if(isempty(lastCode))%fprintf('findCode:----+%02x=',c);%else%fprintf('findCode:%04x+%02x=',lastCode,c);%end;if(isempty(lastCode))code=c+1;%fprintf('%04x\n',code);return;Elseii=table.codes(lastCode).prefix;jj=find([table.codes(ii).c]==c);code=ii(jj);%if(isempty(code))%fprintf('----\n');%else%fprintf('%04x\n',code);%end;return;end;Endfunction[]=addCode(lastCode,c)%Add a new code to the tablee.c=c;%NB using variable in parent to avoid allocation coststCode=lastCode;e.prefix=[];e.codeLength=table.codes(lastCode).codeLength+1;table.codes(table.nextCode)=e;table.codes(lastCode).prefix=[table.codes(lastCode).prefix table.nextCode];table.nextCode=table.nextCode+1;%if(isempty(lastCode))%fprintf('addCode:----+%02x=%04x\n',c,table.nextCode-1);%else%fprintf('addCode:%04x+%02x=%04x\n',lastCode,c,table.nextCode-1);%end;Endfunction str=getCode(code)%Output the string for a codel=table.codes(code).codeLength;str=zeros(1,l);for ii=l:-1:1str(ii)=table.codes(code).c;code=table.codes(code).lastCode;end;Endfunction[]=newTable%Build the initial table consisting of all codes of length1.The strings%are stored as prefixCode+character,so that testing is very quick.To%speed up searching,we store a list of codes that each code is the prefix%for.e.c=0;stCode=-1;e.prefix=[];e.codeLength=1;table.nextCode=2;if(~isinf(maxTableSize))table.codes(1:maxTableSize)=e;%Pre-allocate for speedElsetable.codes(1:65536)=e;%Pre-allocate for speedend;for c=1:255e.c=c;stCode=-1;e.prefix=[];e.codeLength=1;table.codes(table.nextCode)=e;table.nextCode=table.nextCode+1;end;End%%Main loop%e.c=0;stCode=-1;e.prefix=[];e.codeLength=1;newTable;output=zeros(1,3*length(vector),'uint8');%assume compression of33%outputIndex=1;lastCode=vector(1);output(outputIndex)=table.codes(vector(1)).c;outputIndex=outputIndex+1;character= table.codes(vector(1)).c;、、tic;for vectorIndex=2:length(vector),%if mod(vectorIndex,1000)==0%fprintf('Index:%5d,Time%.1fs,Table Length%4d,Complete%.1f%%\n', outputIndex,toc,table.nextCode-1,vectorIndex/length(vector)*100);%*ceil(log2(size(table, 2)))/8);%tic;%end;element=vector(vectorIndex);if(element>=table.nextCode)%add codes not in table,a special case.str=[getCode(lastCode)character];else,str=getCode(element);Endoutput(outputIndex+(0:length(str)-1))=str;outputIndex=outputIndex+length(str);if((length(output)-outputIndex)<1.5*(length(vector)-vectorIndex))output=[output zeros(1,3*(length(vector)-vectorIndex),'uint8')];end;if(length(str)<1)keyboard;end;character=str(1);if(table.nextCode<=maxTableSize)addCode(lastCode,character);if(restartTable&&table.nextCode==maxTableSize+1)%fprintf('New table\n');newTable;end;end;lastCode=element;end;output=output(1:outputIndex-1);table.codes=table.codes(1:table.nextCode-1);Endfunction[output,table]=norm2lzw(vector,maxTableSize,restartTable)%NORM2LZW LZW Data Compression Encoder%For vectors,NORM2LZW(X)is the compressed vector of X using the LZW algorithm. %[...,T]=NORM2LZW(X)returns also the table that the algorithm produces.%For matrices,X(:)is used as input.%maxTableSize can be used to set a maximum length of the table.Default%is4096entries,use Inf for ual sizes are12,14and16%bits.%If restartTable is specified,then the table is flushed when it reaches%its maximum size and a new table is built.%Input must be of uint8type,while the output is a uint16.%Table is a cell array,each element containing the corresponding code.%This is an implementation of the algorithm presented in the article%See also LZW2NORM%$Author:Giuseppe Ridino'$%$Revision:1.0$$Date:10-May-200414:16:08$%Revision:%Change the code table structure to improve the performance.%date:22-Apr-2007%by:Haiyong Xu%Rework the code table completely to get reasonable performance.%date:24-Jun-2007%by:Duncan Barclay%How it encodes:%STRING=get input character%WHILE there are still input characters DO%CHARACTER=get input character%IF STRING+CHARACTER is in the string table then%STRING=STRING+character%ELSE%output the code for STRING%add STRING+CHARACTER to the string table%STRING=CHARACTER%END of IF%END of WHILE%output the code for STRING%Ensure to handle uint8input vector and convert%to a double row to make maths workif~isa(vector,'uint8'),error('input argument must be a uint8vector')Endvector=double(vector(:)');if(nargin<2)maxTableSize=4096;restartTable=0;end;if(nargin<3)restartTable=0;end;function code=findCode(lastCode,c)%Look up code value%if(isempty(lastCode))%fprintf('findCode:----+%02x=',c);%else%fprintf('findCode:%04x+%02x=',lastCode,c);%end;if(isempty(lastCode))code=c+1;%fprintf('%04x\n',code);return;Elseii=table.codes(lastCode).prefix;jj=find([table.codes(ii).c]==c);code=ii(jj);%if(isempty(code))%fprintf('----\n');%else%fprintf('%04x\n',code);%end;return;end;code=[];return;Endfunction[]=addCode(lastCode,c)%Add a new code to the tablee.c=c;%NB using variable in parent to avoid allocation coststCode=lastCode;e.prefix=[];e.codeLength=table.codes(lastCode).codeLength+1;table.codes(table.nextCode)=e;table.codes(lastCode).prefix=[table.codes(lastCode).prefix table.nextCode];table.nextCode=table.nextCode+1;%if(isempty(lastCode))%fprintf('addCode:----+%02x=%04x\n',c,table.nextCode-1);%else%fprintf('addCode:%04x+%02x=%04x\n',lastCode,c,table.nextCode-1);%end;Endfunction[]=newTable%Build the initial table consisting of all codes of length1.The strings%are stored as prefixCode+character,so that testing is very quick.To%speed up searching,we store a list of codes that each code is the prefix%for.e.c=0;stCode=-1;e.prefix=[];e.codeLength=1;table.nextCode=2;if(~isinf(maxTableSize))table.codes(1:maxTableSize)=e;%Pre-allocate for speedElsetable.codes(1:65536)=e;%Pre-allocate for speedend;for c=1:255e.c=c;stCode=-1;e.prefix=[];e.codeLength=1;table.codes(table.nextCode)=e;table.nextCode=table.nextCode+1;end;End%%Main loop%e.c=0;stCode=-1;e.prefix=[];e.codeLength=1;newTable;output=vector;outputIndex=1;lastCode=[];tic;for index=1:length(vector),%if mod(index,1000)==0%fprintf('Index:%5d,Time%.1fs,Table Length%4d,Ratio%.1f%%\n',index,toc, table.nextCode-1,outputIndex/index*100);%*ceil(log2(size(table,2)))/8);%tic;%end;code=findCode(lastCode,vector(index));if~isempty(code)lastCode=code;Elseoutput(outputIndex)=lastCode;outputIndex=outputIndex+1;%fprintf('output****:%04x\n',lastCode);if(table.nextCode<=maxTableSize)addCode(lastCode,vector(index));if(restartTable&&table.nextCode==maxTableSize+1)%fprintf('New table\n');newTable;end;end;lastCode=findCode([],vector(index));end;end;output(outputIndex)=lastCode;output((outputIndex+1):end)=[];output=uint16(output);table.codes=table.codes(1:table.nextCode-1);End五、运行结果1、请写下实验结果Input:111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111 Output:?????????????????????????????Input:123123123123123123123123123123123123123123123123123123123123123123123 Output:?????????????????????????????2、请在实验代码中加入计算压缩比例的代码,并显示上述两种输入的不同压缩比。

4.3.5________LZW编码

4.3.5________LZW编码

LZW 编码特点
无损压缩,适于压缩/解压文本和程序 压缩率高,在无损压缩法中,LZW方式 的压缩率出类拔萃 不需事先扫描数据 使用可变长代码 对反复使用具有相同文字记录和图形的 文件很有效
LZW 算法思想
将原始。 算法基于一个转换表或字串表, 它将输入字符映象到编码中,使用 可变长代码,最大代码长度为 12 位。
4.3.5 LZW 编码
(Lempel – Zev & Welch Encoding)
1977年,两位以色列教授发明了 Lempel – Zev 压缩技术,介绍了查找冗余字符串和将此字符串用 较短的符号标记替代的技术,并对原先设想的字符 串为基础的压缩技术做了实验工作。1985年,美国 的 Welch 将此技术实用化,取得了 LZW 专利。 LZW 算法在压缩文本和程序数据的压缩技术中 唱主角,成为 Winzip、Zip/unzip 等主要压缩程序 Winzip、 的核心算法。

lzw和霍夫曼编码

lzw和霍夫曼编码

lzw和霍夫曼编码LZW(Lempel-Ziv-Welch)编码和Huffman编码是常见的无损数据压缩算法。

它们可以将数据以更高效的方式表示,并减少数据所占用的存储空间。

虽然两种编码算法有一些相似之处,但它们的工作原理和实施方法略有不同。

1.LZW编码:LZW编码是一种基于字典的压缩算法,广泛应用于文本和图像等数据的压缩。

它的工作原理是根据已有的字典和输入数据,将连续出现的字符序列转换为对应的索引,从而减少数据的存储空间。

LZW编码的过程如下:•初始化字典,将所有可能的字符作为初始词条。

•从输入数据中读取字符序列,并检查字典中是否已有当前序列。

•如果字典中存在当前序列,则继续读取下一个字符,将该序列与下一个字符连接成一个长序列。

•如果字典中不存在当前序列,则将当前序列添加到字典中,并输出该序列在字典中的索引。

•重复以上步骤,直到输入数据全部编码完成。

LZW编码的优点是可以根据实际数据动态更新字典,适用于压缩包含重复模式的数据。

2.霍夫曼编码:霍夫曼编码是一种基于频率的前缀编码方法。

它根据字符出现的频率构建一个最优二叉树(霍夫曼树),将出现频率较高的字符用较短的二进制码表示,出现频率较低的字符用较长的二进制码表示。

霍夫曼编码的过程如下:•统计输入数据中各个字符的频率。

•使用字符频率构建霍夫曼树,频率较高的字符在树的较低层,频率较低的字符在树的较高层。

•根据霍夫曼树,为每个字符分配唯一的二进制码,保持没有一个字符的编码是另一个字符编码的前缀。

•将输入数据中的每个字符替换为相应的霍夫曼编码。

•输出霍夫曼编码后的数据。

霍夫曼编码的优点是可以根据字符频率进行编码,使高频字符的编码更短,适用于压缩频率差异较大的数据。

总的来说,LZW编码和霍夫曼编码都是常见的无损数据压缩算法,用于减少数据的存储空间。

它们的选择取决于具体的场景、数据特点和应用需求。

多媒体技术LZW编码实验报告(word文档良心出品)

多媒体技术LZW编码实验报告(word文档良心出品)

多媒体技术LZW编码实验报告班级姓名学号实验名称:LZW算法的编程实现实验内容:用C++语言编写程序来实现LZW算法一、LZW定义:LZW就是通过建立一个字符串表,用较短的代码来表示较长的字符串来实现压缩. 字符串和编码的对应关系是在压缩过程中动态生成的,并且隐含在压缩数据中,解压的时候根据表来进行恢复,算是一种无损压缩.在本次实验中我们就进行了LZW编码以及译码简单算法的编写。

LZW编码又称字串表编码,是无损压缩技术改进后的压缩方法。

它采用了一种先进的串表压缩,将每个第一次出现的串放在一个串表当中,用一个数字来表示串,压缩文件只进行数字的存贮,则不存贮串,从而使图像文件的压缩效率得到了较大的提高。

LZW编码算法的原理是首先建立一个词典,即跟缀表。

对于字符串流,我们要进行分析,从词典中寻找最长匹配串,即字符串P在词典中,而字符串P+后一个字符C不在词典中。

此时,输出P对应的码字,将P+C放入词典中。

经过老师的举例,我初步知道了对于一个字符串进行编码的过程。

二、编码的部分算法与分析如下:首先根据需要得建立一个初始化词典。

这里字根分别为 A B C。

具体的初始化算法如下:void init()//词典初始化{dic[0]="A";dic[1]="B";dic[2]="C";//字根为A,B,Cfor(int i=3;i<30;i++)//其余为空{dic[i]="";}}对于编码算法的建立,则需先建立一个查找函数,用于查找返回序号:int find(string s){int temp=-1;for(int i=0;i<30;i++){if(dic[i]==s) temp=i+1;}return temp;}接下来就可以编写编码算法了。

void code(string str){init();//初始化char temp[2];temp[0]=str[0];//取第一个字符temp[1]='\0';string w=temp;int i=1;int j=3;//目前字典存储的最后一个位置cout<<"\n 编码为:";for(;;){char t[2];t[0]=str[i];//取下一字符t[1]='\0';string k=t;if(k=="") //为空,字符串结束{cout<<" "<<find(w);break;//退出for循环,编码结束}if(find(w+k)>-1){w=w+k;i++;}else{cout<<" "<<find(w);string wk=w+k;dic[j++]=wk;w=k;i++;}}cout<<endl;for(i=0;i<j;i++){cout<<setw(45)<<i+1<<setw(12)<<dic[i]<<endl;}cout<<endl;}三、译码是编码的逆过程:在译码中根缀表仍为A,B,C。

LZW编码算法详解

LZW编码算法详解

LZW编码算法详解LZW是一种字典压缩算法,用于无损数据压缩。

它是由Terry Welch在1977年提出的,主要用于无损压缩图像和文本数据。

LZW算法的特点是算法实现简单,压缩率高效。

LZW算法的基本原理是利用字典来存储已出现的文本片段,并使用字典中的索引来替代重复出现的片段。

初始时,字典中包含所有的单个字符。

算法从输入数据的第一个字符开始,不断扩充字典,直到处理完完整的数据流。

具体来说,LZW算法的编码流程如下:1.创建一个空字典,初始化字典中包含所有的单个字符。

2.读取输入数据流的第一个字符,将其作为当前字符。

3.从输入数据流中读取下一个字符,将其与当前字符进行拼接,得到当前字符串。

4.检查当前字符串是否在字典中,如果在字典中,则将当前字符串作为新的当前字符串,并继续读取下一个字符。

5.如果当前字符串不在字典中,将当前字符串的索引输出,并将当前字符串添加到字典中作为新的条目。

6.重复步骤3-5,直到处理完整的输入数据流。

LZW算法的解码流程与编码流程相似,但需要注意解码时字典的初始化方式。

解码时,初始字典只包含单个字符,不包含任何字符串。

解码算法的具体流程如下:1.创建一个空字典,初始化字典中包含所有的单个字符。

2.从输入编码流中读取第一个索引值,并将其作为上一个索引值。

3.在字典中找到当前索引值所对应的字符串,并输出。

4.如果已经读取完整个编码流,则解码结束。

5.否则,从输入编码流中读取下一个索引值,并将其作为当前索引值。

6.检查当前索引值是否在字典中,如果在字典中,则将上一个索引值和当前索引值对应的字符串进行拼接,得到新的解码字符串,并将其输出。

7.如果当前索引值不在字典中,将上一个索引值对应的字符串和上一个索引值拼接,得到新的解码字符串,并将其输出。

然后将新解码字符串添加到字典中作为新的条目。

8.将当前索引值作为上一个索引值,并继续重复步骤4-7,直到解码完成。

LZW算法的优点是能够在保持数据完整性的同时,显著减小数据的大小。

LZW编码算法

LZW编码算法

班级 __ __ 学号__姓名 __ ___评分__________1.实验名称LZW编码与解码算法2.实验目的2.1通过实验进一步掌握LZW编码的原理;2.2 用C/C++等高级程序设计语言实现LZW编码。

3.实验内容步骤或记录(包括源程序或流程和说明等)3.1 实验原理(1)在压缩过程中动态形成一个字符列表(字典)。

(2)每当压缩扫描图像发现一个词典中没有的字符序列,就把该字符序列存到字典中,并用字典的地址(编码)作为这个字符序列的代码,替换原图像中的字符序列,下次再碰到相同的字符序列,就用字典的地址代替字符序列3.2实验步骤LZW编码算法的具体执行步骤如下:步骤1:开始时的词典包含所有可能的根(Root),而当前前缀P是空的;步骤2:当前字符(C) :=字符流中的下一个字符;步骤3:判断缀-符串P+C是否在词典中(1) 如果“是”:P := P+C // (用C扩展P) ;(2) 如果“否”①把代表当前前缀P的码字输出到码字流;②把缀-符串P+C添加到词典;③令P := C //(现在的P仅包含一个字符C);步骤4:判断码字流中是否还有码字要译(1) 如果“是”,就返回到步骤2;(2) 如果“否”①把代表当前前缀P的码字输出到码字流;②结束。

3.3 源程序#include<iostream>#include<string>using namespace std;const int N=200;class LZW{private: string Dic[200];//存放词典int code[N];//存放编码过的码字public: LZW(){//设置词典根Dic[0]='a';Dic[1]='b';Dic[2]='c';string *p=Dic;//定义指针指向词典中的字符} void Bianma(string cs[N]);//进行编码int IsDic(string e);//判断是否在词典中int codeDic(string f);void display(int g);//显示结果};void LZW::Bianma(string cs[N]){string P,C,K;P=cs[0];int l=0;for(int i=1;i<N;i++){C=cs[i];//当前字符(C) :=字符流中的下一个字符 K=P+C;if(IsDic(K)) P=K;//P+C在词典中,用C扩展P else{//P+C不在词典中code[l]=codeDic(P);Dic[3+l]=K;//将P+C加入词典P=C;l++;}if(N-1==i)//如果字符流中没有字符需要编码code[l]=codeDic(P);}display(l);}int LZW::IsDic(string e){//如果字符流中还有字符需要编码for(int b=0; b<200; b++){ if(e==Dic[b]) return 1; }return 0;}int LZW::codeDic(string f){int w=0;for(int y=0;y<200;y++)if(f==Dic[y]){w=y+1;break;}return w;}void LZW::display(int g){cout<<"经过LZW编码后的码字如下:"<<endl;for(int i=0;i<=g;i++)cout<<code[i];cout<<endl;cout<<"经LZW编码后的词典如下:"<<endl;for(int r=0;r<g+3;r++)cout<<r+1<<Dic[r]<<endl;}int main(){LZW t;string CSstream[N];// 存放要进行LZW编码的字符序列int length;// 要进行LZW编码的字符序列长度cout<<"请输入所求码子序列的长度:";cin>>length;while(length>=N){cout<<"该长度太长,请重新输入:";cin>>length;}cout<<"请输入要进行LZW编码的字符序列:"<<endl; for(int a=0;a<length;a++)cin>>CSstream[a];t.Bianma(CSstream);return 0;}4.实验环境(包括软、硬件平台)硬件:装有32M以上内存MPC;软件:Windows XP操作系统、Visual C++高级语言环境。

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班级 __ __ 学号__姓名 __ ___评分__________1.实验名称LZW编码与解码算法2.实验目的2.1通过实验进一步掌握LZW编码的原理;2.2 用C/C++等高级程序设计语言实现LZW编码。

3.实验内容步骤或记录(包括源程序或流程和说明等)3.1 实验原理(1)在压缩过程中动态形成一个字符列表(字典)。

(2)每当压缩扫描图像发现一个词典中没有的字符序列,就把该字符序列存到字典中,并用字典的地址(编码)作为这个字符序列的代码,替换原图像中的字符序列,下次再碰到相同的字符序列,就用字典的地址代替字符序列3.2实验步骤LZW编码算法的具体执行步骤如下:步骤1:开始时的词典包含所有可能的根(Root),而当前前缀P是空的;步骤2:当前字符(C) :=字符流中的下一个字符;步骤3:判断缀-符串P+C是否在词典中(1) 如果“是”:P := P+C // (用C扩展P) ;(2) 如果“否”①把代表当前前缀P的码字输出到码字流;②把缀-符串P+C添加到词典;③令P := C //(现在的P仅包含一个字符C);步骤4:判断码字流中是否还有码字要译(1) 如果“是”,就返回到步骤2;(2) 如果“否”①把代表当前前缀P的码字输出到码字流;②结束。

3.3 源程序#include<iostream>#include<string>using namespace std;const int N=200;class LZW{private: string Dic[200];//存放词典int code[N];//存放编码过的码字public: LZW(){//设置词典根Dic[0]='a';Dic[1]='b';Dic[2]='c';string *p=Dic;//定义指针指向词典中的字符} void Bianma(string cs[N]);//进行编码int IsDic(string e);//判断是否在词典中int codeDic(string f);void display(int g);//显示结果};void LZW::Bianma(string cs[N]){string P,C,K;P=cs[0];int l=0;for(int i=1;i<N;i++){C=cs[i];//当前字符(C) :=字符流中的下一个字符 K=P+C;if(IsDic(K)) P=K;//P+C在词典中,用C扩展P else{//P+C不在词典中code[l]=codeDic(P);Dic[3+l]=K;//将P+C加入词典P=C;l++;}if(N-1==i)//如果字符流中没有字符需要编码code[l]=codeDic(P);}display(l);}int LZW::IsDic(string e){//如果字符流中还有字符需要编码for(int b=0; b<200; b++){ if(e==Dic[b]) return 1; }return 0;}int LZW::codeDic(string f){int w=0;for(int y=0;y<200;y++)if(f==Dic[y]){w=y+1;break;}return w;}void LZW::display(int g){cout<<"经过LZW编码后的码字如下:"<<endl;for(int i=0;i<=g;i++)cout<<code[i];cout<<endl;cout<<"经LZW编码后的词典如下:"<<endl;for(int r=0;r<g+3;r++)cout<<r+1<<Dic[r]<<endl;}int main(){LZW t;string CSstream[N];// 存放要进行LZW编码的字符序列int length;// 要进行LZW编码的字符序列长度cout<<"请输入所求码子序列的长度:";cin>>length;while(length>=N){cout<<"该长度太长,请重新输入:";cin>>length;}cout<<"请输入要进行LZW编码的字符序列:"<<endl; for(int a=0;a<length;a++)cin>>CSstream[a];t.Bianma(CSstream);return 0;}4.实验环境(包括软、硬件平台)硬件:装有32M以上内存MPC;软件:Windows XP操作系统、Visual C++高级语言环境。

5.实验结果(截图)及分析6.实验存在问题和解决方法在设计过程中,设计LZW编码的算法比较复杂,不能很快地将编码思想转化为具体的编程语言,仔细地看过书上的相关介绍并通过上网参考才完成。

7.实验思考题7.1、分析LZW编码算法的优缺点。

LZW的优点是逻辑简单,实现速度快。

缺点是字典的生成和查找是基于顺序插入和检索模式,需要处理的数据量较大时会降低查找效率。

7.2、试编写LZW解码算法。

void update_wordlist(int*input){int i=0;int m;k=0;word*rear,*now,*current,*next;wordlist* wl_out,*wl_pre;wl_pre=NULL;//起始时先前前缀为空while(i<l){wl_out=wl_head;for(m=1;m<input[i];m++)wl_out=wl_out->next; //在词典中找待译码字对应的前缀if(wl_out!=NULL)//如果词典中有码字对应的前缀{now=wl_out->w_head;while(now!=NULL)//将此前缀存入到输出字符串中{output[k]=now->letter;now=now->next;k++;}if(wl_pre!=NULL)//先前前缀不空即不是译第一个码字时{current=new word;//将当前前缀的第一个字符取出current->letter=wl_out->w_head->letter;current->next=NULL;wl_rear=new wordlist;//在词典末尾存入新的前缀wl_now->next=wl_rear;wl_now=wl_rear;wl_rear->w_head=NULL;wl_rear->next=NULL;next=wl_rear->w_head;now=wl_pre->w_head;while(now!=NULL){if(next==NULL)//存入第一个字符与存入其他字符{//操作不同rear=new word;rear->letter=now->letter;rear->next=NULL;wl_rear->w_head=rear;next=wl_rear->w_head;}else{rear=new word;rear->letter=now->letter;rear->next=NULL;next->next=rear;next=rear;}now=now->next;}next->next=current;//将当前前缀的第一个字符加到新前缀}}else//词典中不含待译码字对应的前缀时{now=wl_pre->w_head;//将先前前缀的第一个字符取出current=new word;current->letter=now->letter;current->next=NULL;wl_rear=new wordlist;//在词典末尾存入新前缀wl_now->next=wl_rear;wl_now=wl_rear;wl_rear->next=NULL;wl_rear->w_head=NULL;next=wl_rear->w_head;while(now!=NULL){if(next==NULL)//存入第一个字符与存入其它字符{//操作不同rear=new word;rear->letter=now->letter;rear->next=NULL;wl_rear->w_head=rear;next=wl_rear->w_head;}else{rear=new word;rear->letter=now->letter;rear->next=NULL;next->next=rear;next=rear;}now=now->next;}next->next=current;//将先前前缀的第一个字符wl_out=wl_rear;//存入到新前缀末尾now=wl_rear->w_head;while(now!=NULL)//将新前缀存入到输出字符串{output[k]=now->letter;now=now->next;k++;}}wl_pre=wl_out;//当前前缀赋给先前前缀i++;}8.实验心得和建议通过这次实验,我们对LZW编码的思想和具体实现有了更深刻的了解。

我们不仅仅局限于简单的书面运算,编程上的实现对很多细节有着更多的要求。

这次实验锻炼了思考问题和解决问题的能力。

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