LZW算法论文
LZW压缩算法原理及其JAVA实现
LZW压缩算法原理及其JAVA实现LZW（Lempel-Ziv-Welch）是一种无损压缩算法，用于将文件或数据压缩以减小其占用的存储空间。
它是一种字典压缩算法，通过建立和更新一个用于存储常见字符串/符号的字典，从而实现压缩。
LZW算法的原理1.初始化字典：将所有单个字符（如'a'，'b'等）作为初始字典的项，并为每个字符分配一个唯一的编码。
例如，a对应0，b对应1，c对应2，以此类推。
2.遍历待压缩的数据，从左到右逐个字符进行处理。
3.维护当前字符串：初始为空字符串。
4.当前字符加入当前字符串。
5.检查当前字符串是否已经存在于字典中。
-如果存在，继续将下一个字符加入当前字符串，并重复此步骤。
-如果不存在，将当前字符串的编码输出，并将当前字符串加入字典中，并为其分配一个新的编码。
6.输出当前字符串的编码。
7.返回第4步，继续处理下一个字符。
LZW算法的Java实现下面是一个简单的Java代码示例，演示如何实现LZW压缩算法：```javaimport java.util.*;Map<String, Integer> dictionary = new HashMap<>(; for (int i = 0; i < 256; i++)dictionary.put("" + (char)i, i);}String current = "";List<Integer> result = new ArrayList<>(;for (char ch : data.toCharArray()} elseresult.add(dictionary.get(current));current = "" + ch;}}if (!current.equals(""))result.add(dictionary.get(current));}return result;}Map<Integer, String> dictionary = new HashMap<>(;for (int i = 0; i < 256; i++)dictionary.put(i, "" + (char)i);}StringBuilder result = new StringBuilder(current);String entry;if (dictionary.containsKey(code))entry = dictionary.get(code);} else if (code == dictionary.size()entry = current + current.charAt(0);} else}result.append(entry);dictionary.put(dictionary.size(, current + entry.charAt(0)); current = entry;}return result.toString(;}public static void main(String[] args)}```LZW压缩算法是一种流行且有效的压缩算法，广泛应用于多种应用领域。
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。
安全的LZW编码算法及其在GIF图像加密中的应用
收稿日期：2012-06-19；修回日期：2012-07-24。
基金项目：国家自然科学基金资助项目（61103211）；中国博士后科学基金特别资助项目（201104319）；中央高校基本科研业务经费面上项目（CDJZR10180020）。
作者简介：向涛（1980－），男，湖北荆门人，副教授，博士，主要研究方向：混沌密码学、多媒体安全；王安（1987－），男，山东菏泽人，硕士研究生，主要研究方向：数据压缩、信息安全。
文章编号：1001－9081（2012）12－3462－04doi ：10．3724/SP．J．1087．2012．03462安全的LZW 编码算法及其在GIF 图像加密中的应用向涛*，王安(重庆大学计算机学院，重庆400030)(*通信作者电子邮箱txiang@cqu．edu．cn)摘要：提出了一种安全的LZW 编码算法———SLZW 。
该算法在改进的LZW 编码过程中嵌入加密，从而能够同时完成压缩和加密。
SLZW 编码利用动态Huffman 树作为LZW 的字典，并且通过耦合映像格子（CML ）产生的密钥流对字典的构建和更新进行控制，编码输出进一步和密钥流进行异或后产生密文。
并且，该算法被应用于GIF 图像加密中，实验结果和分析表明，该算法不仅具有较好的安全性，同时也将标准LZW 算法的压缩效率提高了10%左右，具有广泛的实用性。
关键词：数据压缩；图像加密；Huffman 编码；耦合映像格子中图分类号：TP309文献标志码：ASecure LZW coding algorithm and its application in GIF image encryptionXIANG Tao *，WANG An(School of Computer Science，Chongqing University，Chongqing 400030，China )Abstract:This paper proposed a Secure LZW (SLZW)coding algorithm，where encryption was embedded into the improved LZW coding process，and SLZW can fulfill compression and encryption in a single step．In SLZW algorithm，dynamic Huffman tree was utilized to code the dictionary of LZW，and the initialization and updating of Huffman tree were controlled by a sequence of keystream generated by Coupled Map Lattcie (CML)．The code words were further XORed with the keystream to generate the ciphertext．The SLZW was applied to GIF image encryption．The experimental results and their analyses indicate that the proposed SLZW algorithm not only has good security，but can also improves the compression ratio by about 10%．Therefore，SLZW can find its wide applications in practice．Key words:data compression;image encryption;Huffman coding;Coupled Map Lattcie (CML)0引言随着信息的高度数字化，计算机需要处理越来越多的海量数据。
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。
LZW压缩算法介绍
LZW压缩算法介绍LZW (Lempel-Ziv-Welch) 压缩算法是一种基于字典的无损压缩算法。
它由Abraham Lempel、Jacob Ziv和Terry Welch于1977年共同开发，被广泛应用于无损图像压缩、文本压缩等领域。
在编码阶段中，首先通过初始化一个字典，其中包含了所有可能的输入符号，并将其索引与其对应编码值相对应。
算法从输入数据的第一个符号开始，将其添加到当前待编码的字符串中。
然后，它迭代地检查是否存在一个包含当前字符串和下一个符号的条目在字典中。
如果存在，则将当前字符串扩展为当前字符串加上下一个符号，并继续检查。
如果不存在，则将当前字符串的编码输出，并将当前字符串加上下一个符号添加到字典中。
此过程将重复，直到输入数据中的所有符号都编码为字典中的条目。
在解码阶段中，解码器初始化一个与编码过程使用相同的字典。
它从压缩数据流中读取编码值，并将其对应的字符串输出。
解码器在字典中根据编码值查找对应的字符串，然后将它添加到输出流中。
然后，解码器通过查找输出流尾部的条目，将一个新的编码加上条目的第一个符号创建一个新的条目，并将该新的条目添加到字典中。
这个过程将重复，直到所有编码值都被解码为对应的字符串。
LZW压缩算法的优点是它能够达到很高的压缩比。
由于它利用了字典中的重复条目，它可以将输入数据中的相同模式编码为较短的编码值。
此外，它还具有较快的压缩和解压缩速度，因为它只需要查找字典而不需要进行复杂的算术操作。
然而，LZW算法也有一些限制。
首先，它要求压缩器和解压器具有相同的初始化字典。
这使得在使用LZW算法进行数据传输时，压缩器和解压器必须事先共享相同的字典，否则解压得到的数据可能会不正确。
另外，由于字典的大小是固定的，当字典已满时，新的条目无法添加，这会限制算法的扩展性。
尽管有一些限制，LZW压缩算法仍然是一种经典且广泛使用的压缩算法。
它在图像、音频、视频以及文本等领域都有应用。
中文文本压缩的lzw算法
中文文本压缩的lzw算法
LZW（Lempel-Ziv-Welch）算法是一种字典式的文本压缩算法，它
可以用于中文文本的压缩，也可以用于其他语言的文本压缩。
算法的
核心思想是将文本中重复出现的子串用一个索引代替，并用索引对文
本进行压缩。
通过使用LZW算法可以将原始文本中的重复子串进行简化，从而实现文本的压缩。
LZW算法的实现需要用到一张字典表，该字典表用来存储文本中出
现的子串和相应的索引。
当算法开始运行时，该字典表中会包含所有
的字母，每个字母都有自己的索引。
接下来算法会遍历整个文本，依
次检查文本中每一个字符，并在字典表中查找该字符是否存在。
如果字典表中不存在该字符，则会新建一个索引，并将此字符加
入到字典表中，然后将该字符的索引追加到压缩文本之后。
如果字典
表中存在该字符，则会查找字典表中是否有以该字符开头的子串，如
果没有，则会新建一个索引，并将这个子串加入到字典表中；如果有，则会直接把该子串的索引追加到压缩文本之后，这就完成了一次文本
压缩。
重复以上步骤，直到遍历完整个文本为止，文本压缩完成。
LZW算法能够有效地实现文本压缩，使文本文件体积缩小。
同时，
速度很快，可以很快地进行文本压缩。
由于LZW算法涉及到文本的解析，因此针对中文文本还需要针对其特定的编码格式，如GBK、UTF-8
等来进行处理。
网络中的数据压缩与解压缩算法
网络中的数据压缩与解压缩算法随着互联网的迅猛发展，数据的传输成为当今社会的重要组成部分。
然而，海量的数据传输对网络带宽和存储资源提出了巨大的挑战。
为了解决这个问题，数据压缩与解压缩算法应运而生。
本文将探讨网络中常用的数据压缩与解压缩算法，并分析它们的特点和应用场景。
一、无损压缩算法1. 霍夫曼编码霍夫曼编码是一种经典的无损数据压缩算法。
它根据源数据的出现频率构建一颗二叉树，并将出现频率高的数据用较短的编码表示，出现频率低的数据用较长的编码表示。
通过这种方式，霍夫曼编码可以实现高效的数据压缩。
2. Lempel-Ziv-Welch (LZW) 算法LZW算法是一种基于字典的压缩算法，常用于无损压缩。
该算法通过在压缩和解压缩过程中动态构建字典，将输入数据替换为较短的编码。
由于LZW算法可以自适应地学习并更新字典，它能够在保证数据完整性的同时实现高效的压缩。
二、有损压缩算法1. JPEG (Joint Photographic Experts Group)JPEG是一种广泛应用于图像压缩的有损算法。
它利用图像的频域特性对图像进行分块，并对每个分块进行离散余弦变换(DCT)。
之后，通过量化和熵编码等技术，将图像压缩至较小的体积。
JPEG算法适用于对色彩细节要求相对较低的图像压缩，例如数字摄影。
2. MP3 (MPEG Audio Layer III)MP3是一种常用的音频压缩算法，通过消除人耳不易察觉的音频信号细节，将音频数据编码为更小的体积。
MP3算法主要包括声音分析、量化、频谱压缩和编码等步骤。
由于MP3算法实现了较高的音质压缩比，因此在音乐传输和存储领域广泛应用。
三、算法的应用场景1. 网络传输数据压缩在网络传输中起到了至关重要的作用。
通过对数据进行压缩，可以减少传输数据量，提高数据传输速度，降低网络带宽要求。
在网络视频、音频和图像等媒体传输中，常常使用有损压缩算法来降低传输带宽。
2. 存储空间优化数据压缩也被广泛应用于存储空间优化。
中文文本压缩的LZW算法
ＣＨ ｄ ｏ ｅ ｓ ｎ’ ｔ
ｎ ｅ ｅ ｄ ａ ｎ ｙ ｐ ｒ ｅ － ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ｗｏ ｒ ｋ ｏｒ ｆ ｔ ｈｅ ｃ ｏ ｍｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ｄ ａ ｔ ａ ． Ａｓ ａ ｓ ｉ ｎｇ ｌ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ，ＬＺＷ
—
ｄ ｅ ｍｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｓ ａ ｂ ｏ ｕ ｔ １ ９ ％ ｈ ｉ ｇ ｈｅ ｒ ｃ ｏ ｍｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｔ ｈａ ｎ ＬＺＷ １ ９’ Ｓ ｗｉ ｔ ｈ ａ ｌ ｍｏ ｓ ｔ ｔ ｈ ｅ ｓ ａ ｍｅ ｅ ｘ ｅ ｃ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｐｅ ｅ ｄ． ＬＺＷ
１ ． Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆＭ ａ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｔ ｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄ Ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ， Ｃｅ ｎ ｔ ｒ ａ ｌ Ｓ ｏ ｕ ｔ ｈ Ｕｎｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｃｈａ ｎ ｇ ｓ ｈ ａ ４１ ０ ０ ８ ３ ， Ｃｈ ｉ ｎ ａ ２ ． Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆＢｕ ｓ ｉ ｎ ｅ ｓ ｓ ， Ｃｅ ｎ ｔ ｒ ａ ｌ Ｓ ｏ ｕｔ ｈ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｃｈ ａ ｎ ｇ ｓ ｈ ａ ４１ ０ ０ ８ ３， Ｃｈ ｉ ｎ ａ
Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ Ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ 计算 机 工程 与应用
中文 文 本压 缩 的 Ｌ Ｚ Ｗ 算 法
陈庆辉 ， 陈 小松 ， 韩德 良
Ｃ ＨＥ Ｎ Ｑｉ ｎ ｇ ｈ ｕ ｉ 一 ， Ｃ ＨＥ Ｎ Ｘｉ ａ ｏ ｓ ｏ ｎ ｇ ， ＨＡ Ｎ Ｄｅ ｌ ｉ ａ ｎ ｇ １ ． 中南大学 数 学与统计学院 ， 长沙 ４ １ ０ ０ ８ ３ ２ ． 中南大学 商学院 ， 长沙 ４ １ ０ ０ ８ ３
压缩率高的压缩算法
压缩率高的压缩算法随着信息技术的不断发展，数据的存储和传输需求也越来越大。
为了更高效地利用存储空间和提高网络传输速度，压缩算法应运而生。
压缩算法是通过对数据进行编码和解码，以减少数据的存储空间和传输带宽的占用。
在众多压缩算法中，有一些算法以其高压缩率而著名。
一、LZ77压缩算法LZ77是一种基于字典的压缩算法，它通过利用重复出现的字符串来减少数据的存储空间。
该算法在编码过程中，将字符串分成固定大小的窗口，并在窗口内查找匹配的字符串。
编码时，将匹配的字符串用指针指向之前出现的位置，并记录匹配字符串之后的字符。
解码时，根据指针和记录的字符，可以还原出原始字符串。
LZ77算法在文本和图像等数据中具有较好的压缩效果，能够显著减少存储空间的占用。
二、哈夫曼编码哈夫曼编码是一种变长编码算法，它通过对频率较高的字符使用较短的编码，对频率较低的字符使用较长的编码，从而达到高压缩率的效果。
该算法首先统计字符出现的频率，然后根据频率构建哈夫曼树。
树的叶子节点表示字符，路径上的编码表示字符的编码。
编码时，将字符替换为对应的编码，解码时，根据编码树还原原始字符。
哈夫曼编码在文本和图像等数据中具有较高的压缩率，能够有效减少存储空间的占用。
三、算术编码算术编码是一种连续编码算法，它通过对数据中的每个符号进行编码，从而实现高压缩率的效果。
该算法将数据的范围映射到一个连续的区间，编码时，根据符号在区间中的位置来确定编码。
解码时，根据编码和区间映射关系还原原始数据。
算术编码在文本和图像等数据中具有较高的压缩率，能够极大地减少存储空间的占用。
四、LZW压缩算法LZW是一种基于字典的压缩算法，它通过建立字典来减少数据的存储空间。
该算法在编码过程中，将输入的字符串逐个字符地添加到字典中，并记录对应的编码。
当输入的字符串在字典中已经存在时，将其对应的编码输出，并将其与下一个字符组合成新的字符串添加到字典中。
解码时，根据编码和字典还原原始字符串。
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算法的PYTHON实现
LZW压缩算法的软件实现
毕业设计（论文）题目LZW压缩算法的软件实现学生姓名学号专业计算机科学与技术班级指导教师评阅教师完成日期2008 年5 月18 日LZW压缩算法的研究与实现摘要随着计算机技术和网络技术的发展，人们需要存储和传播的数据越来越多,因此我们可以通过压缩数据来提高数据存储与传播的效率。
本系统按照LZW算法压缩原理，使用Microsoft Visual C++ 6.0 进行了开发,完成了压缩函数和解压缩函数的编写，实现了文件的无损压缩和解压缩。
关键字无损压缩解压缩LZWResearching and Implementing of LosslessCompression AlgorithmsABSTRACTAlong with the development of computer technical and network technology, the data that people need to stock and propagate is more and more. These datas have occupied plenty of disk spaces and network bandwidthes. However in data, there is also a lot of redundancies, therefore we may decrease the disk space of data occupation and the bandwidth with network occupied on transmit through compress data to stock. Data compression divides into loss compression and lossless compression, data reconciles before reducing to reduce rear content the compression that does not occur any change is called as lossless compression.Through long development has arisen a lot of lossless data compressed algorithms, we have compare various relatively lossless compression algorithm, has reached the advantage and disadvantage of each kind of algorithm.This system is used Microsoft Visual C++ 6.0 developed. According to LZW algorithms, we have accomplished the Compresses function and Decompresses function, and realizes lossless compression and decompress file.Keyword: Lossless compression Decompress LZW目录摘要 (II)ABSTRACT ...................................................................................................... I II 引言 (1)第1章系统需求分析 (3)1.1功能需求 (3)1.2性能需求 (3)1.3无损压缩算法的简介和比较 (4)1.3.1 LZ77算法 (4)1.3.2 LZSS算法 (6)1.3.3 LZ78算法 (8)1.3.4 LZW算法 (11)1.3.5 各种算法的比较 (17)1.4本课题的目标 (19)1.5系统开发环境 (19)第2章系统设计 (20)2.1系统结构 (2)2.2压缩文件格式的设计 (22)2.3开发方法的说明 (22)2.4各模块设计 (23)2.5算法分析 (26)第3章系统的实现 (29)3.1系统界面和主要功能 (29)3.2测试 (35)第4章结论 (37)致谢 (39)参考文献 (39)附录：主要源程序 (40)引言21世纪是一个属于网络信息高速发展的世纪，随着人们对网络的使用频率迅速提升,网络所负载的信息压力也越来越大,这主要体现在人们需要存储和传输的数据会越来越多。
LZW算法的python实现
我希望通过本文的介绍，能给那些目前不太了解lzw算法和该算法在gif图像中应用，但渴望了解它的人一些启发和帮助。
抛砖引玉而已，更希望园子里面兄弟提出宝贵的意见。
1.LZW的全称是什么?Lempel-Ziv-Welch (LZW).2. LZW的简介和压缩原理是什么？LZW压缩算法是一种新颖的压缩方法，由Lemple-Ziv-Welch 三人共同创造，用他们的名字命名。
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中，用一个数字来表示串，压缩文件只存贮数字，则不存贮串，从而使图象文件的压缩效率得到较大的提高。
奇妙的是，不管是在压缩还是在解压缩的过程中都能正确的建立这个串表，压缩或解压缩完成后，这个串表又被丢弃。
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。
3.在详细介绍算法之前，先列出一些与该算法相关的概念和词汇1)'Character': 字符，一种基础数据元素，在普通文本文件中，它占用1个单独的byte，而在图像中，它却是一种代表给定像素颜色的索引值。
2)'CharStream'：数据文件中的字符流。
3)'Prefix':前缀。
如这个单词的含义一样，代表着在一个字符最直接的前一个字符。
一个前缀字符长度可以为0,一个prefix和一个character可以组成一个字符串(string),4)'Suffix': 后缀，是一个字符，一个字符串可以由(A,B)来组成，A是前缀,B是后缀,当A长度为0的时候，代表Root，根5)'Code:码,用于代表一个字符串的位置编码6)'Entry'，一个Code和它所代表的字符串(string)4.压缩算法的简单示例，不是完全实现LZW算法，只是从最直观的角度看lzw算法的思想对原始数据ABCCAABCDDAACCDB进行LZW压缩原始数据中，只包括4个字符(Character),A,B,C,D,四个字符可以用一个2bit的数表示，0-A,1-B,2-C,3-D,从最直观的角度看，原始字符串存在重复字符：AB CC A AB CDDAA CC DB，用4代表AB,5代表CC，上面的字符串可以替代表示为:45A4CDDAA5DB,这样是不是就比原数据短了一些呢！5.LZW算法的适用范围为了区别代表串的值(Code)和原来的单个的数据值(String)，需要使它们的数值域不重合，上面用0-3来代表A-D,那么AB就必须用大于3的数值来代替，再举另外一个例子，原来的数值范围可以用8bit来表示，那么就认为原始的数的范围是0～255，压缩程序生成的标号的范围就不能为0～255（如果是0-255，就重复了）。
lzw编码分析
LZW 编码分析导航L ZW 编码分析 (1)缘起： (1)名词规范： (1)本文完成的主要工作 (1)L ZW编码原理 (2)L ZW解码原理 (3)问题及改进： (4)算法实现及分析 (6)关于作业以外的延拓： (10)参考文献： (11)缘起：LZW 是一种无损数据压缩算法，是对1978 年发表的LZ78 的改进。
LZW应用于Unix 系统的标准工具、GIF图片格式以及TIFF格式等。
同时LZW压缩算法对于较大规模的英文文本的压缩具有良好的效果，一般可以压缩到原来大小的一半。
然而LZW的专利曾一度限制了其使用范围，不过，LZW专利于2003年过期。
对事物的好奇心驱使我深入学习LZW 压缩和解压缩算法。
本文绝大部分的陈述来自于Dobb博士的论文以及技术博客、论坛以及维基百科。
名词规范：码书编解码时供查询、插入的字符串和整数索引的集合{(STRING,INDEX)}文本需要进行编码的数据结构编码序列编码后的整数序列码字表示字符串及其索引值的一种数据结构(STRING,INDEX)本文完成的主要工作当码书很大时，查询和编码的效率将有所下降。
查询的效率可以很直观的理解，编码效率的下降是指编码的结果是整数序列，其中将会出现较大的整数，如果不进行后续处理，需要较多的比特才能对其进行编码。
本文将结合TIF格式中的压缩原理，对Dobb博士所提及的LZW算法进行适当的改进，即，当码书容量达到一个容限值时，比如4096 = 210(13bit)，清空码书，并在编码序列中插入清除标志CLEAR，为原始数据字长(255 = 28)加1，并插入结束标志END，其大小为清除标志CLEAR加1，然后重新构造码书。
LZW编码原理LZW压缩编码如下所示1.STRING = get input character2.WHILE there are still input characters DO3. CHARACTER = get input character4. IF STRING+CHARACTER is in the string table then5. STRING = STRING+character6. ELSE7. output the code for STRING8. add STRING+CHARACTER to the string table9.IF table size reaches up to the predetermined MAX_SIZE10. renew table and append CLEAN and END label to the output11.END of IF12. STRING = CHARACTER13. END of IF14.END of WHILE15.output the code for STRING其中9~11行根据TIF格式压缩原理而添加的步骤，图1是其编码示例，由于输入文本很短，不会导致码书容量达到上限值，因而不会运行9~11行所示代码。
基于LZW算法的声波测井数据压缩研究
第３ ７ 卷
第 ３ 期
测
井
技
术
Ｖｏ １ ． ３ ７ Ｎｏ ． ３
２ ０ １ ３ 年 ６月 文 章 编 号 ：１ ０ ０ ４ — １ ３ ３ ８ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ３ — ０ ２ ９ ４ — ０ ３
Ｗ ＥＬＬ Ｌ （ ） ＧＧＩ ＮＧ ＴＥＣＨＮ０ Ｌ （ ） ＧＹ
ｔ ｈ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｒ ｙ ａ ｖ ｅ ｒ ａ ｇ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｌ ｅ ｎ ｇ ｔ ｈ ｉ ｓ ｂ ｅ ｌ ｏ ｗ ２ ，ａ ｎ ｄ ｉ ｔ ’Ｓ ｅ ａ ｓ ｙ ｔ ｏ ｕ ｓ ｅ ｔ ｈ ｉ ｓ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｆ ｏ ｒ
ＬＺ Ｗ ｉ ｓ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ． Ａｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｎ ｗｅ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ Ｈａ ｓ ｈ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｒ ｙ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ． Ｔｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｉ ｓ ５ Ｏ ．１ ８ ，
LZW无损压缩算法在管道漏磁检测中的应用
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｍｅ ｃ ｈ ａ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ ｓ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ，Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｏ ｆ Ｃｈ ｉ ｎ ａ ，Ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ ｄ ｕ ６ １ １ ７ ３ １ ，Ｃｈ ｉ ｎ ａ ）
管道运 输是 国 民经 济综合 运输 的重要 组成部 分之
一
流行 的 ＷＩ ＮＺ Ｉ Ｐ压缩 包 。Ｌ Ｚ Ｗ 无 损 压 缩算 法 采 用 了
。
然而 ， 随着 管道 的长 期 运 行 ， 泄漏、 爆 炸 等 事 故频
ｌ ｅ ｓ ｓ ｃ ｏ ｍｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｗａ ｓ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｅ ｄ ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｉ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｆ Ｐ ＧＡ ａ ｎ ｄ Ｌ Ｚ Ｗ ． Ｔｏ ｕ ｓ ｅ ｔ ｈ ｅ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ Ｓ ｉ ｍ ｔ ｏ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｅ
Ｌ Ｚ Ｗ ｌ ｏ ｓ ｓ ｌ ｅ ｓ ｓ ｃ ｏ ｍｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｓ ｉ ｎ ｍａ ｇ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ｆ ｌ ｕ ｘ ｌ ｅ ａ ｋ ａ ｇ ｅ ｔ ｅ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｆ Ｐ ＧＡ
介 绍 了 一种 基 于 字典 存 储 技 术 的 Ｌ Ｚ Ｗ／ ￣ Ｌ 咖ｐ ｅ １ Ｚ ｉ ｖ Ｗｅ ｌ ｃ ｈ ） 无损压缩算法 ， 设 计 了 一个 基 于 Ｆ Ｐ Ｇ Ａ和 Ｉ Ｚ Ｗ 压 缩 技术 的 管 道漏 磁 数 据 无 损 压 缩 系 统 。通 过 调 用 Ｆ Ｐ ＧＡ 仿 真 软 件 Ｍｏ ｄ ｅ ｌ Ｓ ｉ ｍ 对 采 集 而 来 的 漏 磁 数 据 进 行 压
lzw算法的超声信号无损压缩方法和基于无线带宽的超声信号的传输方法
lzw算法的超声信号无损压缩方法和基于无线带宽的超
声信号的传输方法
LZW算法是一种常用的无损压缩算法，它可以将数据压缩到原始数据的较小部分，同时保持数据的完整性。
在超声信号处理中，LZW算法也被广泛应用于无损压缩。
超声信号是一种高频信号，其数据量较大，传输和存储成本较高。
因此，为了降低传输和存储成本，需要对超声信号进行压缩。
LZW算法是一种基于字典的压缩算法，它通过建立一个字典来存储已经出现的字符，然后将输入的数据分成一个个字符序列，查找字典中是否已经存在相同的字符序列，如果存在，则将其替换为字典中的索引值，如果不存在，则将其添加到字典中，并将其索引值输出。
这样，就可以将原始数据压缩到较小的空间中。
在超声信号的传输中，由于无线带宽的限制，需要采用一些方法来提高传输效率。
一种常用的方法是采用压缩传输，即在传输前对超声信号进行压缩，然后再进行传输。
这样可以大大降低传输的数据量，提高传输效率。
另外，还可以采用分包传输的方法，即将超声信号分成若干个小包进行传输。
这样可以避免数据包过大导致传输失败的情况发生，同时也
可以提高传输效率。
总之，LZW算法是一种常用的无损压缩算法，可以用于超声信号的压缩。
在超声信号的传输中，可以采用压缩传输和分包传输的方法来提高传输效率。
这些方法的应用可以大大降低超声信号的传输和存储成本，提高超声信号的处理效率。
JPEG压缩 原理 LZW算法
1 LZW算法的大体思想LZW是一种比较复杂的压缩算法，其压缩效率也比较高。
我们在这里只介绍一下它的基本原理：LZW把每一个第一次出现的字符串用一个数值来编码，在还原程序中再将这个数值还成原来的字符串。
例如：用数值0x100代替字符串“abccddeee”，每当出现该字符串时，都用0x100代替，这样就起到了压缩的作用。
至于0x100与字符串的对应关系则是在压缩过程中动态生成的，而且这种对应关系隐含在压缩数据中，随着解压缩的进行这张编码表会从压缩数据中逐步得到恢复，后面的压缩数据再根据前面数据产生的对应关系产生更多的对应关系，直到压缩文件结束为止。
LZW是无损的。
GIF文件采用了这种压缩算法。
要注意的是，LZW算法由Unisys公司在美国申请了专利，要使用它首先要获得该公司的认可。
2JPEG压缩编码标准JPEG是联合图象专家组(Joint Picture Expert Group)的英文缩写，是国际标准化组织(ISO)和CCITT联合制定的静态图象的压缩编码标准。
和相同图象质量的其它常用文件格式(如GIF，TIFF，PCX)相比，JPEG是目前静态图象中压缩比最高的。
我们给出具体的数据来对比一下。
例图采用Windows95目录下的Clouds.bmp，原图大小为640*480，256色。
用工具SEA(version1.3)将其分别转成24位色BMP、24位色JPEG、GIF(只能转成256色)压缩格式、24位色TIFF压缩格式、24位色TGA压缩格式。
得到的文件大小(以字节为单位)分别为：921,654，17,707，177,152，923,044，768,136。
可见JPEG比其它几种压缩比要高得多，而图象质量都差不多(JPEG处理的颜色只有真彩和灰度图)。
正是由于JPEG的高压缩比，使得它广泛地应用于多媒体和网络程序中，例如HTML语法中选用的图象格式之一就是JPEG(另一种是GIF)。
这是显然的，因为网络的带宽非常宝贵，选用一种高压缩比的文件格式是十分必要的。
LZW 压缩算法：
LZW 压缩算法：由Ziv, J. 和Lempel 在1977年提出Welch，T在1984年改进，并成为通用的压缩算法。
目前其专利属UniSys 公司。
LZW压缩算法是一种通用的数据压缩算法，无失真，完全可逆。
用于Gif, Tiff图像，以及ARC，LHA，PKZIP等压缩软件。
LZW的基本思路是来源于对字典的编码。
在字典中有许多相同的字符串，可以将一个串用一个码表示，而长的字符串可看成短串的组合。
通过串的组合，大大减少了待编码对象的个数。
基于此想法，可以构造LZW算法。
LZW算法要处理三种数据：即输入流，输出流和一张字符串表（字典）。
输入流即原始数据，输出流即压缩生成的代码流。
LZW的任务就是通过查字典将输入的原始数据转换成比原来短的代码，并放入串表。
在传送时只传送串表的地址指针。
为保证对所有的组合都能编码。
字符串表是可以动态添加的。
在实际压缩时只需要输出串表的位置码(地址指针)。
1.编码流程Array说明：a)串表长度大于单字总数之和，串表的长度可选。
如256灰度看成256单字，则串表长可取9Bit~12Bit（GIF），一般取为定长，并完全可译。
串表的位数要足够。
b)串表将满时，输出一个清除码，同时将串表前缀码和当前串都再次初始化，生成新的串表。
从而可以对很长的数据流编码。
c)串表中有清除码和结束码两项，在初始化时生成。
d)流程中新串的组成规则是："当前前缀码代表的字符＋输入字符"。
编码例：有8个像素，灰度分别为7，7，8，8，8，7，7，6，设图像有256级灰度，对像素作LZW编码：初始化串表：处理数据流：输入旧串新串输出新前缀码串表长度（＝前缀码代表的字符）（＝旧串＋输入字符）（前缀码）7 Null 7 Null 7 2577 7 77 77 2587 7 77 Null 258 2588 77 778 2588 2598 8 88 8 8 2607 8 87 8 7 2617 7 77 Null 258 2616 77 776 258 6 262结束 6 6 6结束码处理后串表内容：从上述处理可见：由于凡遇到在存储器中已经存在的字符串（如上表的7，77），就不会输出，也不会增加存储。
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LZW算法
一．LZW算法的形成历史：
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.
根据Lempel-Ziv-Welch Encoding ，简称LZW 的压缩算法，用任何一种语言来实现它.
LZW压缩算法[1]的基本概念：LZW压缩有三个重要的对象：数据流（CharStream）、编码流（CodeStream）和编译表（String Table）。
在编码时，数据流是输入对象（文本文件的据序列），编码流就是输出对象（经过压缩运算的编码数据）；在解码时，编码流则是输入对象，数据流是输出对象；而编译表是在编码和解码时都须要用借助的对象。
字符（Character）：最基础的数据元素，在文本文件中就是一个字节，在光栅数据中就是一个像素的颜色在指定的颜色列表中的索引值；字符串（String）：由几个连续的字符组成；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压缩算法[2]的基本原理：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.
二．LZW算法的实现方法：
LZW压缩算法
LZW算法流程图LZW算法[3]基于转换串表（字典）T，将输入字符串映射成定长（通常为12位）的码字。
在12位4096种可能的代码中，256个代表单字符，剩下3840给出现的字符串。
LZW字典中的字符串具有前缀性，即ωK∈T=>；ω∈T。
LZW算法流程：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。
LZW解压算法
具体解压步骤如下：(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?YES：1)将String．cW输出给字符数据流；2)使P=String.pW；3)使C=Srting.cW 的第一个字符；4)将字符串P+C添加进Dictionray。
NO ：1)使P=Srting.pW ；2)使C=Srting.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Dicti onray(现在它与cW相一致)。
(7)在编码数据流中还有Codeword吗?YES：返回(4)继续进行译码。
NO：结束译码。
LZW算法流程图：
开始
Tab_side=1021;codevalue()=0;Precode()
=0;
Appendcode()=0;Nextcode=255;
输入第一个字节给A;
P=A;
输出清空标志510；
是否结束？
P=Codevalue(Index) 输出下一个
输出P
字节给A
Index=((A<<1)和P
异或的值）输出结束标志
511
N Y
Index=0? 结束 Offset=Tab_size-Index Offset=1
Codevalue(Index)=0?
Precode(Index)=P 且 Appendcode(Index)=A?
Index=Index-Offset Index<0?
Index=Index+Tab_size
输出P
Nextcode>509? Code(Index)=Nextcode; Precode(Index)=P;
Appendcode(Index)=A; 字典清空初始化 Nextcode=Nextcode+1; 输出清空标志510
P=A Y Y N
N
N
Y Y N。