零零散散学算法之详解数据压缩算法(下)

深入解析数据压缩算法

 

前序

      

       开始本文之前，先回顾一下上篇。上篇讲解了几种数据压缩算法中的两种：Huffman压缩算法和RLE压缩算法。

       详解数据压缩算法(上)：http://blog.csdn.net/fengchaokobe/article/details/7934865

 

正文

 

       本文将详解数据压缩算法的后两种算法：Rice压缩算法、LZW压缩算法。

 

第一节 LZW压缩算法

 

       LZW压缩算法：Lempel-Ziv-Welch Encoding。算法的命名简单直接，故而LZW压缩算法也跟随了算法命名的特性：简单易懂！---有点扯皮了，开始干正事！

 

       LZW压缩算法的实现就是通过在编码的过程中建立一个字符串表，并用某个数字来表示这个串，压缩文件只存储那个数字。这些数字就是压缩后的数据。

 

       LZW算法的实现原理：由于源数据字符串中一定会出现重复的字符串，于是我们就利用这点，将第一次出现的串组合用某一数字表示，然后将这个数字保存起来。那么当再次遇见这个串时就可直接用这个数字来表示，以此来达到压缩的目的。所以说，能正确的得到这个数字表是压缩成功的关键。

       从原理中我们可得知：在源数据中，如果重复的字串越多，那么压缩的效果就越好。

 

       好了，理论说的再多也是空谈，既然了解了，那我们就上例子来说明。

       现有如下的源数据串，我们现用LZW压缩算法来操作实现压缩：

 

战前准备：

       1.原理中提到我们用某一数字来表示压缩的结果，那么这些数字的起始怎么选择呢？这时我们就要根据LZW压缩算法的应用来说了。LZW主要应用在图像的处理上，如果图像的色彩数为256，那我们就要从258开始（其中256表示清除码，257表示图像结束码）。

 

        2.编码过程中一些声明：

           源数据：压缩的目标数据；

           索引数组：编码后字符串表所对应数字表的匹配数组。

           匹配结果：Yes | No。

          编码字符表：经过编码得到的结果。

         数字表标号：当有新的编码生成时会得到相应的标号。

 

万事俱备，进入状态：

       编码过程中须遵守如下的规则：

编码的过程：

       从表中我们可知：编码字符表中的字符和数字就是我们LZW编码的结果，我们只需将字符串表和数字表一一对应即可，最后我们只保留数字串。

 

       好了，这就是LZW压缩算法的编码过程。不过还有一个问题需要解决，就是编码的标号是从258开始，那么从多少结束呢？显然，我们不可能让其一直增大下去！于是，我们就规定一下：当标号达到4096时（GIF规范规定的是12位，超过12位的表达范围就得重来），我们就将整个标号集重新初始化，开始使用新的标记，提高了利用率和效率，何乐而不为呢！

 

       LZW压缩算法就讲完了，算法的实现过程大致的说明白了，不过有些细节还是没有讲到，以后如果遇见了一定会在文中补充！

 

最后一项，LZW编码算法的核心代码：

/***这个结构体是为了用结构体的成员表示编码串和数字值***/typedef struct Dictionary{intvalue;/**编码的值**/unsigned charprefix_string;/**与prefix作比较**/unsigned charchar_add;/**与suffix作比较**/}Dictionary;Dictionarydict[MaxLength];/**MaxLength = 4096**/

/***LZW压缩算法的实现过程***/int * lzw_coding(unsigned char *src_ch, unsigned int *Prefix_Suffix, int src_length, unsigned int *Char_Stream){/***src_ch表示源数据串 ***Prefix_Suffix表示索引数组 ***src_length表示源数据串的长度 ***Char_Stream表示经过编码后的数字表***/inti = 0;intj = 0;intk = 0;inttemp = 0;intcode = 258;//从258开始while(i < src_length){Prefix_Suffix[j+1] = src_ch[i];//源数据赋值给suffixif(Prefix_Suffix[j] == 0){Prefix_Suffix[j] = Prefix_Suffix[j+1];i++;continue;}temp = compare(Prefix_Suffix[j], Prefix_Suffix[j + 1]);if(dict[temp].value != UNUSED)//在串表中可以找到，UNUSED = -1{Prefix_Suffix[j] = dict[temp].value;//如若相同变索引}else//串表中找不到，如若不同则编码{dict[temp].value = code++;dict[temp].prefix_string = Prefix_Suffix[j];dict[temp].char_add = Prefix_Suffix[j+1];Char_Stream[k++] = Prefix_Suffix[j];Prefix_Suffix[j] = Prefix_Suffix[j + 1];}i++;}return Char_Stream;}

/***比较索引数组的串是否在串表中出现过***/int compare(unsigned char prefix, unsigned char suffix){inti = 0;i = prefix % MaxLength;while(1){if(dict[i].value == UNUSED){return i;}if(dict[i].prefix_string = prefix && dict[i].char_add == suffix){return i;}i++;}}

参考文献：http://tech.watchstor.com/management-115343.htm

 

第二节 Rice压缩算法

 

       Rice编码：Rice encoding，是由Robert F. Rice发明的这个算法，我们直译过来就叫它“大米编码”。 

 

       Rice压缩算法的基本思想是：用较少的位来表示多个字（或数字），更重要的是，它能区分当前字（或数字）和下一个字（或数字）的位置。

 

       有些人称RICE压缩算法是静态的Huffman编码算法，还是很有道理的。

       附注：Rice压缩算法一般都是对较小的数字进行操作，因为数字越小，它需要的位就越少。

 

       Rice压缩算法的原理：被除数 =除数 * 商 +余数。经过“大米”压缩算法压缩之后的结果就是由除数和余数组成的。

 

我先详细的解释一下这个原理：

       令 S = Q * M + R（Q和R的组合将会是S的压缩结果），压缩结果的表示：

       S：为将要压缩的数；

      M：是一个常数，M = 2^K；

       Q：Q = S >> K；

       R：R = S & (M - 1)，R用K位表示。

       其中对于K，K表示一个数的位数，而这个K是由一些数的平均系数来决定的。比如现有：10，12，14，18，36这五个数，你会发现前三个数的平均位数为4，于是这个K就是4了。也就是说，在某一范围内，一些数的出现次数较多，且这些数可用K位来表示，那么K就定下来了。

 

       好了，原理说明白了，我们用一个例子实现编码的过程：

       在“大米”压缩之前，我先说明一下常规方法，这样就可以和“大米”压缩算法作比较了，更加清晰的理解。

 

       常规情况下，我们对上述五个数编码，即就是：1010 1100 1110 10010 100100。试想想，如果这样的话，解码的时候你怎样区分当前数和下一个数呢？这就比较麻烦了。所以，Rice算法正好解决了这个问题。

 

       现对10，12，14，18，36这五个数用“大米”压缩算法进行编码，在原理中已经说明如何得到K，于是K = 4。那么就有：

       首先，对于10，12，14这三个数可直接用4位表示，即1010，1100，1110。解码的时候已知K = 4，所以很容易。

 

接下来，对于18，可表示为：10010，根据编码原理：

       M = 2^K= 16；

       Q = S >> K = 18 >> 4 = 10010 >> 4 = 0b0001；Q转为十进制是1，根据表示方法，1的后面跟1个0，即10；

       R = S & (M - 1) = 18 & (16 - 1) = 10010 & 1111 = 0b0010

于是，压缩结果就是：100010。

 

最后，对于36，表示为：100100，根据编码原理：

       M = 2^K= 16；

       Q = S >> K = 36 >> 4 = 100100 >> 4 = 0b0010；Q转为十进制的值是2，根据表示方法，1的后面跟2个0；

       R = S & (M - 1) = 36 & (M - 1) = 100100 & 1111 = 0b0100

于是压缩结果就是：1000100。

 

       怎么样，挺容易吧，这就是“大米”压缩算法。该算法的关键就是能辨别出当前数和下一个数的位置！解压缩的过程更简单了，我们已知K的值和Q与R的规范，直接解压就OK！

 

好了，最后就是压缩和解压缩的算法：

压缩：char * Rice_coding(char src){if(src & 0xf0 == 0)//可直接用K位表示，标志位置0{printf 直接输出K位;}else//超过K位，标志位置1{Q = SRC >> K;temp_Q = (int)(Q & 0XFF);R = src & (M - 1);printf 1 + temp_Q + R;}}

解压缩：char Rice_decoding(char *src){if(标志位为0)//源数据可用K位表示{直接取K位还原}else//标志位为1{取Q的值，Q已知（从压缩过程中获得）;R串 = src - Q串;S = Q × M + R;}}

第三节 结束语

 

       想想、写写、画画......