lzw演算法流程圖

❶ LZW演算法的LZW演算法

LZW演算法基於轉換串表（字典）T，將輸入字元串映射成定長（通常為12位）的碼字。在12位4096種可能的代碼中，256個代表單字元，剩下3840給出現的字元串。
LZW字典中的字元串具有前綴性，即 ωK∈T=>；ωT。
LZW演算法流程：
步驟1： 開始時的詞典包含所有可能的根(Root)，而當前前綴P是空的；步驟2： 當前字元(C) ：=字元流中的下一個字元；步驟3： 判斷綴-符串P+C是否在詞典中(1) 如果「是」：P ：= P+C // (用C擴展P) ；(2) 如果「否」① 把代表當前前綴P的碼字輸出到碼字流;② 把綴-符串P+C添加到詞典;③ 令P ：= C //(現在的P僅包含一個字元C);步驟4： 判斷碼字流中是否還有碼字要譯(1) 如果「是」，就返回到步驟2；(2) 如果「否」① 把代表當前前綴P的碼字輸出到碼字流;② 結束。 具體解壓步驟如下：
(1)解碼開始時Dictionary包含所有的根。
(2)讀入在編碼數據流中的第一個碼字 cW(它表示一個Root)。
(3)輸出String.cW到字元數據流Charstream。
(4)使pW=cW 。
(5)讀入編碼數 據流 的下一個碼字cW 。
(6)目前在字典中有String.cW嗎?
YES：1)將String．cW輸出給字元數據流；
2)使P=String.pW；
3)使C=String.cW的第一個字元；
4)將字元 串P+C添 加進Dictionray。
NO ：1)使P=String.pW ；
2)使C=String.pW的第一個字元；
3)將字元串P+C輸出到字元數據流並將其添加進Dictionray(現在它與cW相一致)。
(7)在編碼數據 流中還有Codeword嗎?
YES：返回(4)繼 續進行 解碼 。
NO：結束解碼 。

❷ 數據壓縮

數據壓縮技術主要研究數據的表示、傳輸和轉換方法，目的是減少數據所佔據的存儲空間和縮短數據傳輸時所需要的時間。

衡量數據壓縮的3個主要指標：一是壓縮前後所需的信息存儲量之比要大；二是實現壓縮的演算法要簡單，壓縮、解壓縮速度快，要盡可能做到實時壓縮和解壓縮；三是恢復效果要好，要盡可能完全恢復原始數據。

數據壓縮主要應用於兩個方面。一是傳輸：通過壓縮發送端的原始數據，並在接收端進行解壓恢復，可以有效地減少傳輸時間和增加信道帶寬。二是存儲：在存儲時壓縮原始數據，在使用時進行解壓，可大大提高存儲介質的存儲量。

數據壓縮按照壓縮的失真度分成兩種類型：一種叫作無損壓縮，另一種叫作有損壓縮。

無損壓縮是指使用壓縮後的數據進行重構（或者叫作還原、解壓縮），重構後的數據與原來的數據完全相同；無損壓縮用於要求重構的信號與原始信號完全一致的場合。一個很常見的例子是磁碟文件的壓縮。根據目前的技術水平，無損壓縮演算法一般可以把普通文件的數據壓縮到原來的1/4～1/2。一些常用的無損壓縮演算法有霍夫曼（Huffman）演算法、算術演算法、遊程演算法和LZW（Lenpel-Ziv ＆ Welch）壓縮演算法。

1）霍夫曼演算法屬於統計式壓縮方法，其原理是根據原始數據符號發生的概率進行編碼。在原始數據中出現概率越高的符合，相應的碼長越短，出現概率越少的符合，其碼長越長。從而達到用盡可能少的符號來表示原始數據，實現對數據的壓縮。

2）算術演算法是基於統計原理，無損壓縮效率最高的演算法。即將整段要壓縮的數據映射到一段實數半封閉的范圍［0，1）內的某一區段。該區段的范圍或寬度等於該段信息概率。即是所有使用在該信息內的符號出現概率全部相乘後的概率值。當要被編碼的信息越來越長時，用來代表該信息的區段就會越來越窄，用來表示這個區段的位就會增加。

3）遊程演算法是針對一些文本數據特點所設計的壓縮方法。主要是去除文本中的冗餘字元或位元組中的冗餘位，從而達到減少數據文件所佔的存儲空間。壓縮處理流程類似於空白壓縮，區別是在壓縮指示字元之後加上一個字元，用於表明壓縮對象，隨後是該字元的重復次數。本演算法具有局限性，很少單獨使用，多與其他演算法配合使用。

4）LZW演算法的原理是用字典詞條的編碼代替在壓縮數據中的字元串。因此字典中的詞條越多，壓縮率越高，加大字典的容量可以提高壓縮率。字典的容量受計算機的內存限制。

有損壓縮是指使用壓縮後的數據進行重構，重構後的數據與原來的數據有所不同，但不影響人對原始資料表達的信息造成誤解。有損壓縮適用於重構信號不一定非要和原始信號完全相同的場合。例如，圖像和聲音的壓縮就可以採用有損壓縮，因為其中包含的數據往往多於我們的視覺系統和聽覺系統所能接收的信息，丟掉一些數據而不至於對聲音或者圖像所表達的意思產生誤解，但可大大提高壓縮比。

❸ LZW是什麼意思

LZW壓縮編碼
LZW（Lempel Ziv Welch）壓縮編碼是一種先進的數據壓縮技術，屬於無損壓縮編碼，該編碼主要用於圖像數據的壓縮。對於簡單圖像和平滑且雜訊小的信號源具有較高的壓縮比，並且有較高的壓縮和解壓縮速度。
1977年，兩位以色列教授Lempel和Ziv提出了查找冗餘字元和用較短的符號標記替代冗餘字元的概念。1985年，由Welch加以充實而形成LZW，簡稱「LZW」技術。

1.LZW壓縮基本原理
LZW壓縮技術把數據流中復雜的數據用簡單的代碼來表示，並把代碼和數據的對應關系建立一個轉換表，又叫「字元串表」。
轉換表是在壓縮或解壓縮過程中動態生成的表，該表只在進行壓縮或解壓縮過程中需要，一旦壓縮和解壓縮結束，該表將不再起任何作用。

2.LZW演算法
LZW演算法基於轉換串表（字典）T，將輸入字元串映射成定長（通常為12位）的碼字。在12位4096種可能的代碼中，256個代表單字元，剩下3840給出現的字元串。
LZW字典中的字元串具有前綴性，即 。

LZW演算法流程：
1)初始化：將所有的單字元串放入串表
2)讀第一個輸入字元給前綴串ω
3)Step: 讀下一個輸入字元K;

if 沒有這樣的K(輸入已窮盡)：

碼字(ω) 輸出；結束。

If ωK 已存在於串表中：

ωK:=ω；repeat Step；

else ωK不在於串表中:

碼字(ω) 輸出；

ωK加進串表；

K:=ω；repeat Step.

例子：ababcbababaaaaaaa

LZW編碼：a,b,c,ab,ba,abc,cb,bab,baba,aa,aaa,aaaa

3．LZW壓縮的特點

LZW碼能有效利用字元出現頻率冗餘度進行壓縮，且字典是自適應生成的，但通常不能有效地利用位置冗餘度。

具體特點如下：
l)LZW壓縮技術對於可預測性不大的數據具有較好的處理效果，常用於GIF格式的圖像壓縮，其平均壓縮比在2)1以上，最高壓縮比可達到3：1。
2)對於數據流中連續重復出現的位元組和字串，LZW壓縮技術具有很高的壓縮比。
3)除了用於圖像數據處理以外，LZW壓縮技術還被用於文本程序等數據壓縮領域。
4)LZW壓縮技術有很多變體，例如常見的ARC、RKARC、PKZIP高效壓縮程序。
5)對於任意寬度和像素位長度的圖像，都具有穩定的壓縮過程。壓縮和解壓縮速度較快。
6)對機器硬體條件要求不高，在 Intel 80386的計算機上即可進行壓縮和解壓縮。

❹ 壓縮演算法原理

哈夫曼
哈夫曼編碼是無損壓縮當中最好的方法。它使用預先二進制描述來替換每個符號，長度由特殊符號出現的頻率決定。常見的符號需要很少的位來表示，而不常見的符號需要很多為來表示。

哈夫曼演算法在改變任何符號二進制編碼引起少量密集表現方面是最佳的。然而，它並不處理符號的順序和重復或序號的序列。

2.1 原理
我不打算探究哈夫曼編碼的所有實際的細節，但基本的原理是為每個符號找到新的二進製表示，從而通常符號使用很少的位，不常見的符號使用較多的位。

簡短的說，這個問題的解決方案是為了查找每個符號的通用程度，我們建立一個未壓縮數據的柱狀圖；通過遞歸拆分這個柱狀圖為兩部分來創建一個二叉樹，每個遞歸的一半應該和另一半具有同樣的權（權是 ∑ N K =1 符號數 k , N 是分之中符號的數量，符號數 k 是符號 k出現的次數 ）

這棵樹有兩個目的：

1． 編碼器使用這棵樹來找到每個符號最優的表示方法

2． 解碼器使用這棵樹唯一的標識在壓縮流中每個編碼的開始和結束，其通過在讀壓縮數據位的時候自頂向底的遍歷樹，選擇基於數據流中的每個獨立位的分支，一旦一個到達葉子節點，解碼器知道一個完整的編碼已經讀出來了。

壓縮後的數據流是 24 位（三個位元組），原來是 80 位（ 10 個位元組）。當然，我應該存儲哈夫曼樹，這樣解碼器就能夠解碼出對應的壓縮流了，這就使得該例子中的真正數據流比輸入的流數據量大。這是相對較短的數據上的副作用。對於大數據量來說，上面的哈夫曼樹就不佔太多比例了。

解碼的時候，從上到下遍歷樹，為壓縮的流選擇從左 / 右分支，每次碰到一個葉子節點的時候，就可以將對應的位元組寫到解壓輸出流中，然後再從根開始遍歷。

2.2 實現
哈夫曼編碼器可以在基本壓縮庫中找到，其是非常直接的實現。

這個實現的基本缺陷是：

1． 慢位流實現

2． 相當慢的解碼（比編碼慢）

3． 最大的樹深度是 32 （編碼器在任何超過 32 位大小的時候退出）。如果我不是搞錯的話，這是不可能的，除非輸出的數據大於 2 32位元組。

另一方面，這個實現有幾個優點：

1． 哈夫曼樹以一個緊密的形式每個符號要求 12 位（對於 8 位的符號）的方式存儲，這意味著最大的頭為 384 。

2． 編碼相當容易理解

哈夫曼編碼在數據有噪音的情況（不是有規律的，例如 RLE ）下非常好，這中情況下大多數基於字典方式的編碼器都有問題。

❺ 鍥劇墖鏂囦歡鏈夊摢浜涙牸寮

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❻ LZW演算法的LZW演算法簡介

字元串和編碼的對應關系是在壓縮過程中動態生成的，並且隱含在壓縮數據中，解壓的時候根據表來進行恢復，算是一種無損壓縮.
根據 Lempel-Ziv-Welch Encoding ，簡稱 LZW 的壓縮演算法，用任何一種語言來實現它.
LZW壓縮演算法 的基本概念：LZW壓縮有三個重要的對象：數據流（CharStream）、編碼流（CodeStream）和編譯表（String Table）。在編碼時，數據流是輸入對象（文本文件的據序列），編碼流就是輸出對象（經過壓縮運算的編碼數據）；在解碼時，編碼流則是輸入對象，數據流是輸出對象；而編譯表是在編碼和解碼時都須要用藉助的對象。
字元（Character）：最基礎的數據元素，在文本文件中就是一個位元組，在光柵數據中就是一個像素的顏色在指定的顏色列表中的索引值；
字元串（String）：由幾個連續的字元組成；
前綴（Prefix）：也是一個字元串，不過通常用在另一個字元的前面，而且它的長度可以為0；
根（Root）：一個長度的字元串；
編碼（Code）：一個數字，按照固定長度（編碼長度）從編碼流中取出，編譯表的映射值；圖案：一個字元串，按不定長度從數據流中讀出，映射到編譯表條目.
LZW壓縮演算法 的基本原理：提取原始文本文件數據中的不同字元，基於這些字元創建一個編譯表，然後用編譯表中的字元的索引來替代原始文本文件數據中的相應字元，減少原始數據大小。看起來和調色板圖象的實現原理差不多，但是應該注意到的是，我們這里的編譯表不是事先創建好的，而是根據原始文件數據動態創建的，解碼時還要從已編碼的數據中還原出原來的編譯表.

❼ PS 保存tif格式時的LZW壓縮有什麼用對印刷有影響嗎

今天介紹一下使用ps存儲文件時常用的幾個文件格式。

常規的文件格式

如圖 我們可以看到存儲時有很多格式可以選擇，通常我們選擇的格式有psd、psb、bmp、jpg、pdf、png、tif幾種，下面大致說一下印前會用到的幾種格式。

photoshop格式，文件名後綴psd，通常簡稱psd文件，可以保留文件內所有的操作內容（圖層、蒙版、顏色配置等等），但是文件較大同時存儲文件上限2G，不推薦使用。

psd的一種延伸，總體上與psd沒什麼區別，但是存儲文件上限提高了，大文件存起來也沒什麼壓力（但是實際上印前輸出用不到）。

格式需要選擇基線

用途比較廣的一種圖片格式，在網頁、製作等領域通用。但是其文件存儲大小也是有限制並且會丟失顏色，所以印前製作時如果要求不高，可以使用（注意，jpg文件兼容路徑，所以文件里如果有路徑一定要刪掉，不然輸出文件就會連路徑一起列印出來）。存儲時格式需要選擇基線，否則一些列印軟體識別不了。品質關系著你存儲文件的質量（精度）和大小。

用途比較廣的一種格式，合同、印前輸出、郵件附件等常用，可以完美保存文件內容，同時作為一種矢量文件格式，文件裡面未合層的矢量元素也能得以保留（請注意，是未合層的矢量元素），另外如果做專色通道的話，最好是存pdf同時合並圖層。

常用的透明底文件格式，網頁ppt等的好朋友。

tif文件是我著重推薦的一種文件格式，他存儲文件大小的上限很高，同時可以保護圖層蒙版顏色配置等所有的文件信息，而且兼容所有的列印軟體（強烈推薦），存tif文件時，選擇lzw壓縮可以無損壓縮