lzss演算法的流程圖

⑴ LZSS演算法名稱的由來

LZSS是一種由LZ77改進的基於字典壓縮的編碼，LZSS編碼的原理是搜索目前未壓縮的數據是否在前面出現過，如果出現過則利用前面出現的位置和長度代替現在的未壓縮數據。
LZ77演算法是由 Lempel-Ziv 在1977發明的。LZ77演算法有許多變種演算法，LZSS演算法是LZ77其中一種變形，雖然LZ77有多種變形演算法，但是這些基於LZ77變形的演算法背後的原理都是一樣的。
請原諒我復制了上面倆段
我只是想告訴你 加上我自己的認知和我在網上能搜索到的所有內容來告訴你
LZSS 後SS是一種演算法 不代表意義
不是人名 就象LZ77一樣
它是演變過來的 區別LZ77 以LZSS演算法的形式
後面SS 是代表這種演算法的規律和變化
所以就象加減乘除 它僅代表一種運算方式
看到LZSS你就想到了這 LZ77又是另一種
不知道我的淺薄解釋您滿意不？

⑵ 無損數據壓縮的無損壓縮編碼技術

最早闡述和實現這種編碼的是Shannon（1948年）和Fano（1949年），因此被稱為香農-范諾（Shannon-Fano）演算法。
這種方法採用從上到下的方法進行編碼。首先按照符號出現的頻度或概率排序，例如，A、B、C、D和E，如表1所示。然後使用遞歸方法分成兩個部分，每一部分具有近似相同的次數。按照這種方法進行編碼得到的總位數為91。壓縮比約為1.3 : 1。
表1 Shannon-Fano演算法舉例表 符號 出現的次數（Pi) log2（1/P) 分配的代碼 需要的位數 A 15 (0.375） 1.4150 00 30 B 7 (0.175） 2.5145 01 14 C 7 (0.175） 2.5145 10 14 D 6 (0.150） 2.7369 110 18 E 5 (0.125） 3.0000 111 15 詞典編碼（dictionary encoding）的根據是數據本身包含有重復代碼這個特性。例如文本文件和光柵圖像就具有這種特性。詞典編碼法的種類很多，歸納起來大致有兩類。
第一類詞典法的想法是企圖查找正在壓縮的字元序列是否在以前輸入的數據中出現過，然後用已經出現過的字元串替代重復的部分，它的輸出僅僅是指向早期出現過的字元串的「指針」。這里所指的「詞典」是指用以前處理過的數據來表示編碼過程中遇到的重復部分。這類編碼中的所有演算法都是以Abraham Lempel和Jakob Ziv在1977年開發和發表的稱為LZ77演算法為基礎的，例如1982年由Storer和Szymanski改進的稱為LZSS演算法就是屬於這種情況。
第二類演算法的想法是企圖從輸入的數據中創建一個「短語詞典（dictionary of the phrases）」，這種短語不一定是像「嚴謹勤奮求實創新」和「國泰民安是坐穩總統寶座的根本」這類具有具體含義的短語，它可以是任意字元的組合。編碼數據過程中當遇到已經在詞典中出現的「短語」時，編碼器就輸出這個詞典中的短語的「索引號」，而不是短語本身。