目录

 

1 概述

2 LZ77算法原理

2.1 压缩

2.2 解压缩

3 Huffman编码

3.1 构造霍夫曼树

4 参考

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1 概述

       DEFLATE是同时使用了LZ77算法与哈夫曼编码（Huffman Coding）的一个无损数据压缩算法。DEFLATE压缩与解代码可以在自由、通用的压缩库zlib上找到。常见的压缩算法如下：

• zlib(RFC1950):一种格式，是对deflate进行了简单的封装，zlib = zlib头 + deflate编码的实际内容 + zlib尾
• gzip(RFC1952):一种格式，也是对deflate进行的封装，gzip = gzip头 + deflate编码的实际内容 + gzip尾

2 LZ77算法原理

        LZ77算法是采用字典做数据压缩的算法，由以色列的两位大神Jacob Ziv与Abraham Lempel在1977年发表的论文《A Universal Algorithm for Sequential Data Compression》中提出。

       基于统计的数据压缩编码，比如Huffman编码，需要得到先验知识——信源的字符频率，然后进行压缩。但是在大多数情况下，这种先验知识是很难预先获得。因此，设计一种更为通用的数据压缩编码显得尤为重要。LZ77数据压缩算法应运而生，其核心思想：利用数据的重复结构信息来进行数据压缩。

       在具体实现中，用滑动窗口（Sliding Window）字典存储历史字符，Lookahead Buffer存储待压缩的字符，Cursor作为两者之间的 分隔，如图所示：

    并且字典与Lookahead Buffer的长度是固定的。 

2.1 压缩

用(p,l,c)表示Lookahead Buffer中字符串的最长匹配结果，其中

• p表示最长匹配时，字典中字符开始时的位置（相对于Cursor位置），
• l为最长匹配字符串的长度，
• c指Lookahead Buffer最长匹配结束时的下一字符

压缩的过程，就是重复输出(p,l,c)，并将Cursor移动至l+1，伪代码如下：

Repeat:
    Output (p,l,c),
    Cursor --> l+1
Until to the end of string

压缩示例如图所示：

2.2 解压缩

为了能保证正确解码，解压缩时的滑动窗口长度与压缩时一样。在解压缩，遇到(p,l,c)大致分为三类情况：

• p==0且l==0，即初始情况，直接解码cc；
• p>=l，解码为字典dict[p:p+l+1]；
• p<l，即出现循环编码，需要从左至右循环拼接，伪代码如下：

for(i = p, k = 0; k < length; i++, k++)
    out[cursor+k] = dict[i%cursor]

比如，dict=abcd，编码为(2,9,e)，则解压缩为output=abcdcdcdcdcdce。

3 Huffman编码

       在传输电文时，每种字符出现的频率不同，想让电文在能够表达其意思的前提下尽可能短，自然需要让出现频率高的字符占的位数尽可能少。

3.1 构造霍夫曼树

      假如某一个文本只包含wuvxy等字符，如图对此进行如下构造过程：

• 步骤一：统计文本的各权重分别为7,12,15,18,20
• 步骤二：7,12,15,18,20选出权重最小的7、12进行构造生成19
• 步骤三：19,15,18,20选出权重最小的15,18进行构造生成33
• 步骤四：19,33,20选出权重最小的19,20进行构造生成39
• 步骤五：33,39进行构造生成72

4 参考

1、【数据压缩】LZ77算法原理及实现

2、zlib-Deflate压缩算法

3、数据压缩算法---霍夫曼编码的分析与实现

4、详解Huffman压缩原理和c++代码实现