LZ77壓縮演算法編碼Python實現原理圖解
前言
LZ77演算法是無失真壓縮演算法,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查詢直到找到匹配的字串。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尋,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元,視窗滑動“1”。演算法實現將類似下面的:
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詢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,還是結合例項來講解吧
例項:
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”三個字元,此時搜尋緩衝區還是空的。所以編碼第一個字元,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)。即為相對於待編碼區,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
開始編碼”A”,在搜尋緩衝區查詢到匹配字串。由於待編碼緩衝區沒有超過,繼續編碼。開始編碼”AB”,也搜尋到。不要停止,繼續編碼“ABC”,找到匹配字串。由於繼續編碼,則超過了視窗,故只編碼“ABC”,輸出(5, 3),偏移5,長度3。右移3個單位,如下圖
此時待編碼緩衝區為空,停止編碼。
最終輸出結果如下
python程式碼實現:
class Lz77: def __init__(self, inputStr): self.inputStr = inputStr #輸入流 self.searchSize = 5 #搜尋緩衝區(已編碼區)大小 self.aheadSize = 3 #lookAhead緩衝區(待編碼區)大小 self.windSpiltIndex = 0 #lookHead緩衝區開始的索引 self.move = 0 self.notFind = -1 #沒有找到匹配字串 #得到滑動視窗的末端索引 def getWinEndIndex(self): return self.windSpiltIndex + self.aheadSize #得到滑動視窗的始端索引 def getWinStartIndex(self): return self.windSpiltIndex - self.searchSize #判斷lookHead緩衝區是否為空 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.滑動視窗 self.winMove() #2. 得到最大匹配串的偏移值和長度 (offset, matchLen) = self.findMaxMatch() #3.設定視窗下一步需要滑動的距離 self.setMoveSteps(matchLen) if matchLen == 0: #匹配為0,說明無字串匹配,輸出下一個需要編碼的字母 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.輸出結果 self.output(result) step = step + 1 #僅用來設定第幾步 #滑動視窗(移動分界點) def winMove(self): self.windSpiltIndex = self.windSpiltIndex + self.move #尋找最大匹配字元並返回相對於視窗分界點的偏移值和匹配長度 def findMaxMatch(self): matchLen = 0 offset = 0 minEdge = self.minEdge() + 1 #得到編碼區域的右邊界 #遍歷待編碼區,尋找最大匹配串 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 #每找到一個匹配串,加1 return (offset, matchLen) #入參字串是否存在於搜尋緩衝區,如果存在,返回匹配字串的起始索引 def searchBufferOffest(self, i): searchStart = self.getWinStartIndex() searchEnd = self.windSpiltIndex #下面幾個if是處理開始時的特殊情況 if searchEnd < 1: return self.notFind if searchStart < 0: searchStart = 0 if searchEnd == 0: searchEnd = 1 searchStr = self.inputStr[searchStart : searchEnd] #搜尋區字串 findIndex = searchStr.find(self.inputStr[self.windSpiltIndex : i]) if findIndex == -1: return -1 return len(searchStr) - findIndex #設定下一次視窗需要滑動的步數 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()
只是簡單的寫了下,沒有過多考慮細節,請注意,這不是最終的程式碼,只是用來闡述原理,僅供參考。輸出結果就是上面的輸出(格式由於坑爹的部落格園固定樣式,程式碼位置有偏移,請注意)
相關文章
- 資料壓縮演算法:LZ77 演算法的分析與實現演算法
- 貪心演算法——Huffman 壓縮編碼的實現演算法
- Python實現壓縮和解壓縮Python
- 影像壓縮編碼碼matlab實現——行程編碼Matlab行程
- 影像壓縮編碼碼matlab實現——DM編碼Matlab
- 影像壓縮編碼碼matlab實現——變換編碼Matlab
- 影像壓縮編碼碼matlab實現——算術編碼Matlab
- ZIP壓縮演算法原理分析及解壓例項程式碼演算法
- 用ASP實現線上壓縮與解壓縮功能程式碼
- Flutter實現Luban圖片壓縮庫演算法Flutter演算法
- 利用Java實現zip壓縮/解壓縮 (轉)Java
- JNI實現圖片壓縮
- java實現字元壓縮演算法Java字元演算法
- 利用 canvas 實現圖片壓縮Canvas
- 影像壓縮編碼碼matlab實現——常用引數計算Matlab
- JAVA基礎:利用Java實現zip壓縮解壓縮(轉)Java
- Android圖片壓縮實現過程及程式碼Android
- Asp.net實現線上壓縮與解壓ASP.NET
- 哈夫曼實現檔案壓縮解壓縮(c語言)C語言
- JPEG圖片的解碼和壓縮流程
- layui中實現上傳圖片壓縮UI
- 圖片純前端JS壓縮的實現前端JS
- web前端實現圖片壓縮處理Web前端
- 純前端實現 JPG 圖片壓縮 | canvas前端Canvas
- 用 Huffman 樹實現檔案壓縮並解壓
- 前端的圖片壓縮image-compressor(可在圖片上傳前實現圖片壓縮)前端
- 計算機演算法:資料壓縮之圖編碼和模式替換(3)計算機演算法模式
- 壓縮Word,一鍵實現Word文件壓縮
- 【學習圖片】13.自動壓縮和編碼
- MSZIP 演算法是一種壓縮演算法,用於在 Microsoft Windows Installer (MSI) 檔案中壓縮和儲存檔案。它是一種基於 Lempel-Ziv 演算法(LZ77)的演算法,旨在提供高效的檔案壓縮和解壓縮。演算法ROSWindows
- JPEG 壓縮原理
- C++ MiniZip實現目錄壓縮與解壓C++
- Java 實現壓縮圖片,影片,音訊案例Java音訊
- Nginx網路壓縮 CSS壓縮 圖片壓縮 JSON壓縮NginxCSSJSON
- 計算機演算法:資料壓縮之字首編碼(5)計算機演算法
- 計算機演算法:資料壓縮之遊程編碼計算機演算法
- 圖片壓縮知識梳理(1) PNG 原理
- 圖片壓縮演算法 3M壓縮到200K演算法