前言
LZ77演算法是無損壓縮演算法,由以色列人Abraham Lempel發表於1977年。 LZ77是典型的基於字典的壓縮演算法,現在很多壓縮技術都是基於LZ77。鑑於其在資料壓縮領域的地位,本文將結合圖片和原始碼詳細介紹其原理。
原理介紹:
首先介紹幾個專業術語。
1.lookahead buffer(不知道怎麼用中文表述,暫時稱為待編碼區):
等待編碼的區域
2. search buffer:
已經編碼的區域,搜尋緩衝區
3.滑動視窗:
指定大小的窗,包含「搜尋緩衝區」(左) + 「待編碼區」(右)
接下來,介紹具體的編碼過程:
為了編碼待編碼區,編碼器在滑動視窗的搜尋緩衝區尋找直到找到符合的字串# 。匹配字串的開始字串與待編碼緩衝區的距離稱為“偏移值”,匹配字串的長度稱為“匹配長度”。編碼器在編碼時,會一直在搜尋區中搜索,直到找到最大匹配字串,並輸出(o, l ),其中o是偏移值, l是匹配長度。然後視窗滑動l,繼續開始編碼。如果沒有找到匹配字串,則輸出(0, 0, c),c為待編碼區下一個等待編碼的字符,視窗滑動「1」。演算法實作將類似下面的:
while( lookAheadBuffer not empty ) { get a pointer (position, match) to the longest match in the window for the lookAheadBuffer; output a (position, length, char()); shift the window length+1 characters along; }
主要步驟為:
1.設定編碼位置為輸入流的開始
2.在滑窗的待編碼區查找搜尋區中的最大匹配字串
3.如果找到字串,輸出(偏移值, 匹配長度), 視窗向前滑動「匹配長度」
4. 如果沒有找到,輸出(0, 0, 待編碼區的第一個字元),視窗向前滑動一個單位
5.如果待編碼區不為空,回到步驟2
描述實在是太複雜,還是結合實例來講解吧
實例:
現在有字串“AABCBBABC”,現在對其進行編碼。
一開始,視窗滑入如圖位置
由圖可見,待編碼緩衝區有「AAB」三個字符,此時搜尋緩衝區還是空的。所以編碼第一個字符,由於搜尋區為空,故找不到匹配串,輸出(0,0, A),視窗右移一個單位,如下圖
此時待編碼區有「ABC」。開始編碼。最先編碼”A”,在搜尋區找到”A”。由於沒有超過待編碼區,故開始編碼”AB”,但在搜尋區沒有找到匹配字串,故無法編碼。因此只能編碼”A」。
輸出(1, 1)。即相對於待編碼區,偏移一個單位,匹配長度為1。視窗右滑動匹配長度,即移動1個單位。如下圖
一樣,沒找到,輸出(0, 0, B),右移1個單號,如下圖
輸出(0, 0, C),右移1個單位,如下圖
#輸出(2, 1),右移1個單位,如下圖
輸出(3, 1),右移1個單位,如下圖
开始编码”A”,在搜索缓冲区查找到匹配字符串。由于待编码缓冲区没有超过,继续编码。开始编码”AB”,也搜索到。不要停止,继续编码“ABC”,找到匹配字符串。由于继续编码,则超过了窗口,故只编码“ABC”,输出(5, 3),偏移5,长度3。右移3个单位,如下图
此时待编码缓冲区为空,停止编码。
最终输出结果如下
python代码实现:
class Lz77: def init(self, inputStr): self.inputStr = inputStr #输入流 self.searchSize = 5 #搜索缓冲区(已编码区)大小 self.aheadSize = 3 #lookAhead缓冲区(待编码区)大小 self.windSpiltIndex = 0 #lookHead缓冲区开始的索引 self.move = 0 self.notFind = -1 #没有找到匹配字符串 #得到滑动窗口的末端索引 def getWinEndIndex(self): return self.windSpiltIndex + self.aheadSize #得到滑动窗口的始端索引 def getWinStartIndex(self): return self.windSpiltIndex - self.searchSize #判断lookHead缓冲区是否为空 def isLookHeadEmpty(self): return True if self.windSpiltIndex + self.move> len(self.inputStr) - 1 else False def encoding(self): step = 0 print("Step Position Match Output") while not self.isLookHeadEmpty(): #1.滑动窗口 self.winMove() #2. 得到最大匹配串的偏移值和长度 (offset, matchLen) = self.findMaxMatch() #3.设置窗口下一步需要滑动的距离 self.setMoveSteps(matchLen) if matchLen == 0: #匹配为0,说明无字符串匹配,输出下一个需要编码的字母 nextChar = self.inputStr[self.windSpiltIndex] result = (step, self.windSpiltIndex, '-', '(0,0)' + nextChar) else: result = (step, self.windSpiltIndex, self.inputStr[self.windSpiltIndex - offset: self.windSpiltIndex - offset + matchLen], '(' + str(offset) + ',' + str(matchLen) + ')') #4.输出结果 self.output(result) step = step + 1 #仅用来设置第几步 #滑动窗口(移动分界点) def winMove(self): self.windSpiltIndex = self.windSpiltIndex + self.move #寻找最大匹配字符并返回相对于窗口分界点的偏移值和匹配长度 def findMaxMatch(self): matchLen = 0 offset = 0 minEdge = self.minEdge() + 1 #得到编码区域的右边界 #遍历待编码区,寻找最大匹配串 for i in range(self.windSpiltIndex + 1, minEdge): #print("i: %d" %i) offsetTemp = self.searchBufferOffest(i) if offsetTemp == self.notFind: return (offset, matchLen) offset = offsetTemp #偏移值 matchLen = matchLen + 1 #每找到一个匹配串,加1 return (offset, matchLen) #入参字符串是否存在于搜索缓冲区,如果存在,返回匹配字符串的起始索引 def searchBufferOffest(self, i): searchStart = self.getWinStartIndex() searchEnd = self.windSpiltIndex #下面几个if是处理开始时的特殊情况 if searchEnd < 1: return self.notFind if searchStart < 0: searchStart = 0 if searchEnd == 0: searchEnd = 1 searchStr = self.inputStr[searchStart : searchEnd] #搜索区字符串 findIndex = searchStr.find(self.inputStr[self.windSpiltIndex : i]) if findIndex == -1: return -1 return len(searchStr) - findIndex #设置下一次窗口需要滑动的步数 def setMoveSteps(self, matchLen): if matchLen == 0: self.move = 1 else: self.move = matchLen def minEdge(self): return len(self.inputStr) if len(self.inputStr) - 1 < self.getWinEndIndex() else self.getWinEndIndex() + 1 def output(self, touple): print("%d %d %s %s" % touple) if name == "main": lz77 = Lz77("AABCBBABC") lz77.encoding()
只是简单的写了下,没有过多考虑细节,请注意,这不是最终的代码,只是用来阐述原理,仅供参考。输出结果就是上面的输出(格式由于坑爹的博客园固定样式,代码位置有偏移,请注意
以上是圖文詳解LZ77壓縮演算法編碼Python實作原理的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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