LZW-编码详解

合集下载

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

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(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）。

LZW编码(基于MATLAB)

%读取编码文件和输出文件fid_input = fopen('C:\Users\Administrator\Desktop\matlab\ssby.txt');%打开要编码的数据所在文件fid_output = fopen('C:\Users\Administrator\Desktop\matlab\shuchu.txt','w');%打开压缩后的数据所在文件D = fscanf(fid_input,'%c'); %读取数据D_Length = size(D,2); %获取数据长度zidian = ''; %字典changdu = 1; %字典长度zhizhen = 1; %字典位置指针mabiao = 256;%字典码表X1 = '';%要查找的新字符X = '';%当前字符weizifu = '';%尾字符duqu = D(1);%读入一个新字符weizifu = duqu;X = weizifu;for i = 2:D_Lengthduqu = D(i);%读入一个新字符weizifu = duqu;X1=[X,weizifu];if i > 2for i1 = 1:changduif strcmp(zidian(i1),X1) == 1%字典中已有W1Find_W1 = 1;%字典中找到W1break;%弹出endFind_W1 = 0;endif Find_W1 == 1 || size(X1,2) == 1 %字典中找到W1，做一下W和W1的变换则返回X = X1;continue;endend%输出Wa = dec2hex(0);if i == 2temp = dec2hex(abs(X));shuchu = [a,temp];endif i > 2if size(X,2) == 1 %如果得到是一个字符temp = dec2hex(abs(X));shuchu = [shuchu,a,temp];elsefor i2 = 1:changduif strcmp(zidian(i2),X) == 1%找到字典中的Wshuchu = [shuchu,dec2hex(mabiao(i2))];break;%弹出endendendend%保存W1到字典里if i == 2zidian = [{X1}];%初始化字典changdu = 1;Dict_CodeTable = 256;elsezidian = [zidian,X1];mabiao = [mabiao,mabiao(changdu) + 1];changdu = changdu + 1;endX = duqu;end%输出最后一个Wif size(X,2) == 1 %如果得到是一个字符temp = dec2hex(abs(X));shuchu = [shuchu,a,temp];elsefor i2 = 1:changduif strcmp(zidian(i2),X) == 1%找到字典中的Wshuchu = [shuchu,dec2hex(mabiao(i2))];break;%弹出endendendfprintf(fid_output,shuchu);fclose(fid_input);fclose(fid_output);。

数据结构与算法――电文的编码和译码

数据结构与算法――电文的编码和译码电文的编码和译码在信息传输中起着重要的作用。

在传统的通信方式中，电文的编码和译码主要通过人工来完成，但是随着科技的发展，自动编码和译码系统也逐渐应用到各个领域中。

本文将介绍电文的编码和译码的常用算法和数据结构。

1.ASCII编码ASCII（American Standard Code for Information Interchange）编码是一种常用的字符编码方案，其中规定了128个常用字符的编码方式。

在ASCII编码中，每个字符用一个8位的二进制数表示，所以可以表示的字符范围是0-127、比如字符“A”的ASCII编码是65，字符“a”的ASCII编码是97、ASCII编码采用定长编码方式，编码的长度总是8位。

ASCII编码的优点是简单明了，但是只适用于表示英文字符。

2. Huffman编码Huffman编码是一种可变长度编码方式。

它根据字符出现的频率来进行编码，出现频率高的字符编码短，出现频率低的字符编码长。

Huffman编码的原理是通过构建Huffman树来实现的。

首先统计字符出现的频率，然后根据频率构建Huffman树，最后根据Huffman树生成字符的编码。

Huffman编码的长度不固定，根据字符的出现频率进行变长编码，可以更高效地利用存储空间。

Huffman编码广泛应用于无损压缩算法中。

3.LZW编码LZW（Lempel-Ziv-Welch）编码是一种基于字典的压缩算法，它通过将输入的字符序列映射为更短的编码来实现压缩。

LZW编码的原理是建立一个字典，在字典中存储常用的字符序列和对应的编码。

开始时，字典只包含单个字符；然后，从输入的字符序列中读取字符，查找是否存在字典中；如果存在，继续读取下一个字符并拼接到当前编码后面，然后继续查找；如果不存在，将当前编码输出，并将当前字符作为新的编码插入字典中。

LZW编码可以根据输入的字符序列动态生成字典，可以适用于任意类型的数据。

LZW编码

4）如果字典中已有W1，则将W1作为当前单词W，返回第三步。如果字典中没有W1(发现一个新单词)；先将原单词W的序号输出，再加新单词W1增加到字典中，然后把刚刚读入的字符CH作为当前单词W，返回第三步；
5）结束程序。
四、实验目的：
(1)进一步熟悉Huffman编码过程；(2)掌握C语言递归程序的设计和调试技术。以巩固课堂所学编码理论的相关知识。
2）动态数据初始化：初始化新单词存放位置指针P。将它指向字典的第一个位置。例如P 256(即0X100)，读入被压缩文件的第一个字符cha，作为待处理单词W。单词的前缀Q为空，即Q 4095，尾字符就是cha，码字就是cha的序号；
3）如果文件中再没有字符了，输出当前单词W的序号。编码结束。如果文件中还有字符，把当前单词W作为前缀，再从被压缩文件中读入一个字符CH，把CH作为尾字符，得到一个单词W1；
将压缩文件中所有使用到的单字节字符放入字典中为了压缩任何类型的文件可以将字典的前256个位置0x000到0x0ff依次分配给0x000到0x0ff的256个单字节字符
实验４：LZW编码
学生姓名：
学号：
一、实验室名称：信息与编码课程组
二、实验项目名称：LZW编码
三、实验原理：
1）字典初始化：将压缩文件中所有使用到的单字节字符放入字典中，为了压缩任何类型的文件，可以将字典的前256个位置(0X000到0X0FF)依次分配给0X000到0X0FF的256个单字节字符；
五、实验内容：
对于给定的信源符号序列AB CA，利用LZW编码方法编出其中一种定长码。
六、实验器材（设备、元器件）：
PC机一台，装有VC++6.0或其它C语言集成开发环境。
七、实验步骤及操作：

多媒体技术编码

LZW（Lempel-Ziv-Welch Encoding）编码LZW压缩编码是一种字典式无损压缩编码，主要用于图像数据的压缩，是由Lemple、Ziv 和Welch三人共同创造，并用其名字命名。

1977年以色列的Abraham.Lempel教授和Jacob.Ziv教授提出了查找冗余字符和用较短的符号标记替代冗余字符的概念，将之称为Lempel-ziv压缩技术。

后来由美国人Welch在1985年将Lempel-ziv压缩技术从概念阶段发展到运用阶段，并命名为Lempel-zivＷelch压缩技术，简称LZW技术，该技术被广泛应用于图像压缩领域。

它采用了一种先进的串表压缩，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，压缩文件只存贮数字，不存贮串，从而使图像文件的压缩效率得到较大的提高。

LZW算法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算法也在压缩文本和程序数据的压缩技术中唱主角，原因之一在于它的压缩率高。

在无失真压缩法中，LZW的压缩率是出类拔萃的。

另一个重要的特点是LZW压缩处理所化费的时间比其他方式要少。

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。

LZW编码算法的具体执行步骤如下：步骤1 将所有单个字符存入串表并标号，读入第一个输入字符并将其作为前缀串w（作为词头prefix）。

步骤2 读入下一个输入字符k（如果没有字符K，则输出结束），组成w.k形式词组。

c语言lzw编码解码

LZW（Lempel-Ziv-Welch）是一种无损数据压缩算法。

以下是一个简单的C语言实现的LZW编码和解码示例：```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>#define MAX_CODE_SIZE 128typedef struct {int code;char ch;} Code;void init_codes(Code codes[]) {for (int i = 0; i < MAX_CODE_SIZE; i++) {codes[i].code = i;codes[i].ch = i;}}int next_code(Code codes[], char ch) {for (int i = 0; i < MAX_CODE_SIZE; i++) {if (codes[i].ch == ch) {return codes[i].code;}}return -1;}void compress(char *input, char *output) {Code codes[MAX_CODE_SIZE];init_codes(codes);int input_len = strlen(input);int output_index = 0;int current_code = 256;int current_len = 1;int max_len = 1;int next_index = 0;output[output_index++] = codes[current_code].ch;for (int i = 1; i < input_len; i++) {next_index = next_code(codes, input[i]);current_len++;if (next_index != -1) {current_code = next_index;} else {current_code = codes[current_code].code;codes[current_code].ch = input[i];current_code++;current_len = 1;}if (current_len > max_len) {max_len = current_len;}if (current_len == max_len && current_code < MAX_CODE_SIZE) { output[output_index++] = codes[current_code].ch;current_code++;current_len = 0;max_len = 1;}}output[output_index] = '\0';}void decompress(char *input, char *output) {Code codes[MAX_CODE_SIZE];init_codes(codes);int input_len = strlen(input);int output_index = 0;int current_code = 0;int current_len = 0;int max_len = 0;int next_index = 0;while (input[current_code] != '\0') {current_len++;next_index = next_code(codes, input[current_code]);if (next_index != -1) {current_code = next_index;} else {codes[current_code].ch = input[current_code];current_code++;current_len = 1;}if (current_len > max_len) {max_len = current_len;}if (current_len == max_len && current_code < MAX_CODE_SIZE) {output[output_index++] = codes[current_code].ch;current_code++;current_len = 0;max_len = 0;}}output[output_index] = '\0';}int main() {char input[] = "ABABABABA";char output[256];compress(input, output);printf("Compressed: %s", output);char decompressed[256];decompress(output, decompressed);printf("Decompressed: %s", decompressed);return 0;}```这个示例中，`init_codes`函数用于初始化编码表，`next_code`函数用于查找下一个编码，`compress`函数用于压缩输入字符串，`decompress`函数用于解压缩输出字符串。

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。
Page 15
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
Page
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。
Page
12
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）。
Page
16
谢谢各位！
数据流
编码器译码器
编码流
字典
Page 13
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（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（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

21
贪婪分析算法
• LZW采用greedy parsing algorithm
– 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。 – 判断新的串是否在词典中
12
LZ78编码算法
• 步骤1：将词典和当前前缀P都初始化为空。 • 步骤2：当前字符C:=字符流中的下一个字符。 • 步骤3：判断P＋C是否在词典中 • （1）如果“是”，则用C扩展P，即让P:=P＋C，返回到步骤2。 • （2）如果“否”，则输出与当前前缀P相对应的码字W和当前字符C，即（W，C）； • 将P＋C添加到词典中； • 令P:=空值，并返回到步骤2
吃葡萄不吐葡萄皮，不吃葡萄倒吐葡萄皮。
2
LZ77算法
• 第一类词典编码里：所指的“词典”是指用以前处理过的数据来表示编码过程中遇到的重复部分。 • 这类编码中的所有算法都是以Abraham Lempel和 Jakob Ziv在1977年开发和发表的称为LZ77算法为基础的 • Jacob Ziv, Abraham Lempel, A Universal Algorithm for Sequential Data Compression, IEEE Transactions on Information Theory, 23(3):337-343, May 1977.
11
在介绍LZ78算法之前，首先说明在算法中用到的几个术语：
字符流(Charstream)：待编码的数据序列。字符(Character)：字符流中的基本数据单元。前缀(Prefix)：在一个字符之前的字符序列。缀-符串(String)：前缀＋字符。码字(Code word)：码字流中的基本数据单元，代表词典中的一串字符。码流(Codestream)：码字和字符组成的序列，是编码器的输出。词典(Dictionary)：缀-符串表。按照词典中的索引号对每条缀-符串(String)指定一个码字(Code word)。当前前缀(Current prefix)：在编码算法中使用，指当前正在处理的前缀，用符号P表示。当前字符(Current character)：在编码算法中使用，指当前前缀之后的字符，用符号C表示。当前码字(Current code word)：在译码算法中使用，指当前处理的码字，用W 表示当前码字，String.W表示当前码字的缀-符串。

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。

lzw编码原理

lzw编码原理
LZW（Lempel-Ziv-Welch）编码是一种无损数据压缩算法，它基于字典的概念来实现压缩。

LZW编码算法的原理如下：
1. 初始化字典：首先，创建一个初始字典，其中包含所有可能的单个输入符号（例如，字母、数字和符号）。

2. 获取输入符号：从输入数据中读取第一个输入符号作为当前字串。

3. 处理输入符号：检查当前字串是否存在于字典中：
- 如果存在，将下一个输入符号添加到当前字串末尾，以获得一个更长的字串。

然后返回到第3步，继续处理新的当前字串。

- 如果不存在，将当前字串的编码（即其在字典中的索引）输出，并将当前字串及其下一个输入符号添加到字典中。

然后返回到第2步，从下一个输入符号开始处理。

4. 重复步骤2和3，直到所有输入符号都被处理完。

5. 输出编码：输出所有处理过的编码，即压缩后的数据。

LZW编码算法的关键是利用字典来存储已经出现过的字串及其对应的编码。

通过在压缩过程中动态更新字典，LZW可以利用重复出现的字串来节约存储空间。

解压缩过程与压缩过程相反，通过对压缩后的编码逐个解码，然后动态构建字典来重构原始数据。

LZW编码的优势在于对于包含重复出现的字串的数据可以实现较高的压缩比率。

然而，它也可能由于字典的不断增长导致压缩后的数据比原始数据更大。

因此，在实际应用中，LZW
编码通常与其他压缩算法结合使用，例如在GIF图像压缩中的应用。

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编码实现实验报告

LZW编码的C/C++编码实现实验报告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。

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。

编码的部分算法如下：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。

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。

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。