LZW压缩算法

转载自http://www.cnblogs.com/jillzhang/archive/2006/11/06/551298.html

记录此处仅自己供学习之用  

lzw解压缩算法：

用单个字符初始化字符串表

     OLD_CODE =第一个输入代码

     输出 OLD_CODE所代表的字符

    WHILE 输入流中还有代码

          NEW_CODE = 下一个输入代码

          IF NEW_CODE 不在字符串表中

               STRING = 得到 OLD_CODE所对应的字符（串）

               STRING = STRING + CHARACTER

          ELSE

               STRING = 得到 NEW_CODE所对应的字符（串）

    输出 STRING

    CHARACTER = STRING的第一个字符

    把 OLD_CODE + CHARACTER添加到字符串表中

    OLD_CODE = NEW_CODE

    END WHILE

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：ABCCAABCDDAACCDB，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）。只能从256开始，但是这样一来就超过了8位的表示范围了，所以必须要扩展数据的位数，至少扩展一位，但是这样不是增加了1个字符占用的空间了么？但是却可以用一个字符代表几个字符，比如原来255是8bit,但是现在用256来表示254，255两个数，还是划得来的。从这个原理可以看出LZW算法的适用范围是原始数据串最好是有大量的子串多次重复出现，重复的越多，压缩效果越好。反之则越差，可能真的不减反增了。
6.LZW算法中特殊标记
   随着新的串(string)不断被发现，标号也会不断地增长，如果原数据过大，生成的标号集（string table)会越来越大，这时候操作这个集合就会产生效率问题。如何避免这个问题呢?Gif在采用lzw算法的做法是当标号集足够大的时候，就不能增大了，干脆从头开始再来，在这个位置要插入一个标号，就是清除标志CLEAR，表示从这里我重新开始构造字典，以前的所有标记作废，开始使用新的标记。
这时候又有一个问题出现，足够大是多大？这个标号集的大小为比较合适呢？理论上是标号集大小越大，则压缩比率就越高，但开销也越高。 一般根据处理速度和内存空间连个因素来选定。GIF规范规定的是12位，超过12位的表达范围就推倒重来，并且GIF为了提高压缩率，采用的是变长的字长。比如说原始数据是8位，那么一开始，先加上一位再说，开始的字长就成了9位，然后开始加标号，当标号加到512时，也就是超过9为所能表达的最大数据时，也就意味着后面的标号要用10位字长才能表示了，那么从这里开始，后面的字长就是10位了。依此类推，到了2^12也就是4096时，在这里插一个清除标志，从后面开始，从9位再来。
GIF规定的清除标志CLEAR的数值是原始数据字长表示的最大值加1，如果原始数据字长是8，那么清除标志就是256，如果原始数据字长为4那么就是16。另外GIF还规定了一个结束标志END，它的值是清除标志CLEAR再加1。由于GIF规定的位数有1位（单色图），4位（16色）和8位（256色），而1位的情况下如果只扩展1位，只能表示4种状态，那么加上一个清除标志和结束标志就用完了，所以1位的情况下就必须扩充到3位。其它两种情况初始的字长就为5位和9位。此处参照了http://blog.csdn.net/whycadi/
7.用lzw算法压缩原始数据的示例分析
   输入流，也就是原始的数据为:255,24,54,255,24,255,255,24,5,123,45,255,24,5,24,54..................
   这个正好可以看到是gif文件中像素数组的一部分，如何对它进行压缩
   因为原始数据可以用8bit来表示，故清除标志Clear=255+1 =256,结束标志为End=256+1=257，目前标号集为
   0 1 2 3 .................................................................................255 CLEAR END
   第一步,读取第一个字符为255,在标记表里面查找，255已经存在，我们已经认识255了，不做处理
   第二步,取第二个字符，此时前缀为A,形成当前的Entry为(255,24),在标记集合不存在，我们并不认识255,24好，这次你小子来了，我就记住你，把它在标记集合中标记为258,然后输出前缀A,保留后缀24，并作为下一次的前缀（后缀变前缀)
   第三步，取第三个字符为54，当前Entry(24,54),不认识，记录(24,54)为标号259,并输出24,后缀变前缀
   第四部：取第四个字符255,Entry=(54,255),不认识，记录(54,255)为标号260,输出54,后缀变前缀
   第五步   取第5个字符24，entry=(255,24),啊，认识你，这不是老258么，于是把字符串规约为258，并作为前缀
   第六步  取第六个字符255,entry=(258,255)，不认识，记录(258,255)为261,输出258,后缀变前缀
   .......
  一直处理到最后一个字符,
  用一个表记录处理过程
   CLEAR=256,END=257

第几步	前缀	后缀	Entry	认识(Y/N)	输出	标号
1		255	（，255）
2	255	24	(255,24)	N	255	258
3	24	54	(24,54)	N	24	259
4	54	255	(54,255)	N	54	260
5	255	24	(255,24)	Y
6	258	255	(258,255)	N	258	261
7	255	255	(255,255)	N	255	262

.....
上面这个示例有些不能完整体现，另外一个例子是
原输入数据为:A B A B A B A B B B A B A B A A C D A C D A D C A B A A A B A B .....
采用LZW算法对其进行压缩，压缩过程用一个表来表述为:
注意原数据中只包含4个character,A,B,C,D
用两bit即可表述，根据lzw算法，首先扩展一位变为3为,Clear=2的2次方+1=4; End=4+1=5;
初始标号集因该为

0	1	2	3	4	5
A	B	C	D	Clear	End

而压缩过程为:

第几步	前缀	后缀	Entry	认识(Y/N)	输出	标号
1		A	（，A）
2	A	B	(A,B)	N	A	6
3	B	A	(B,A)	N	B	7
4	A	B	(A,B)	Y
5	6	A	(6,A)	N	6	8
6	A	B	(A,B)	Y
7	6	A	(6,A)	Y
8	8	B	(8,B)	N	8	9
9	B	B	(B,B)	N	B	10
10	B	B	(B,B)	Y
11	10	A	(10,A)	N	10	11
12	A	B	(A,B)	Y

.....
当进行到第12步的时候，标号集应该为

0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
A	B	C	D	Clear	End	AB	BA	6A	8B	BB	10A

8.LZW算法的伪代码实现

 1STRING = get input character
 2WHILE there are still input characters DO
 3    CHARACTER = get input character
 4    IF STRING+CHARACTER is in the string table then
 5        STRING = STRING+character
 6    ELSE
 7        output the code for STRING
 8        add STRING+CHARACTER to the string table
 9        STRING = CHARACTER
10    END of IF
11END of WHILE
12output the code for STRING 
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9.LZW算法的流程图
没有安visio,画了一个，比较难看，