lzw算法流程图

❶ LZW算法的LZW算法

LZW算法基于转换串表（字典）T，将输入字符串映射成定长（通常为12位）的码字。在12位4096种可能的代码中，256个代表单字符，剩下3840给出现的字符串。
LZW字典中的字符串具有前缀性，即 ωK∈T=>；ωT。
LZW算法流程：
步骤1： 开始时的词典包含所有可能的根(Root)，而当前前缀P是空的；步骤2： 当前字符(C) ：=字符流中的下一个字符；步骤3： 判断缀-符串P+C是否在词典中(1) 如果“是”：P ：= P+C // (用C扩展P) ；(2) 如果“否”① 把代表当前前缀P的码字输出到码字流;② 把缀-符串P+C添加到词典;③ 令P ：= C //(现在的P仅包含一个字符C);步骤4： 判断码字流中是否还有码字要译(1) 如果“是”，就返回到步骤2；(2) 如果“否”① 把代表当前前缀P的码字输出到码字流;② 结束。 具体解压步骤如下：
(1)译码开始时Dictionary包含所有的根。
(2)读入在编码数据流中的第一个码字 cW(它表示一个Root)。
(3)输出String.cW到字符数据流Charstream。
(4)使pW=cW 。
(5)读入编码数 据流 的下一个码字cW 。
(6)目前在字典中有String.cW吗?
YES：1)将String．cW输出给字符数据流；
2)使P=String.pW；
3)使C=String.cW的第一个字符；
4)将字符 串P+C添 加进Dictionray。
NO ：1)使P=String.pW ；
2)使C=String.pW的第一个字符；
3)将字符串P+C输出到字符数据流并将其添加进Dictionray(现在它与cW相一致)。
(7)在编码数据 流中还有Codeword吗?
YES：返回(4)继 续进行 译码 。
NO：结束译码 。

❷ 数据压缩

数据压缩技术主要研究数据的表示、传输和转换方法，目的是减少数据所占据的存储空间和缩短数据传输时所需要的时间。

衡量数据压缩的3个主要指标：一是压缩前后所需的信息存储量之比要大；二是实现压缩的算法要简单，压缩、解压缩速度快，要尽可能做到实时压缩和解压缩；三是恢复效果要好，要尽可能完全恢复原始数据。

数据压缩主要应用于两个方面。一是传输：通过压缩发送端的原始数据，并在接收端进行解压恢复，可以有效地减少传输时间和增加信道带宽。二是存储：在存储时压缩原始数据，在使用时进行解压，可大大提高存储介质的存储量。

数据压缩按照压缩的失真度分成两种类型：一种叫作无损压缩，另一种叫作有损压缩。

无损压缩是指使用压缩后的数据进行重构（或者叫作还原、解压缩），重构后的数据与原来的数据完全相同；无损压缩用于要求重构的信号与原始信号完全一致的场合。一个很常见的例子是磁盘文件的压缩。根据目前的技术水平，无损压缩算法一般可以把普通文件的数据压缩到原来的1/4～1/2。一些常用的无损压缩算法有霍夫曼（Huffman）算法、算术算法、游程算法和LZW（Lenpel-Ziv ＆ Welch）压缩算法。

1）霍夫曼算法属于统计式压缩方法，其原理是根据原始数据符号发生的概率进行编码。在原始数据中出现概率越高的符合，相应的码长越短，出现概率越少的符合，其码长越长。从而达到用尽可能少的符号来表示原始数据，实现对数据的压缩。

2）算术算法是基于统计原理，无损压缩效率最高的算法。即将整段要压缩的数据映射到一段实数半封闭的范围［0，1）内的某一区段。该区段的范围或宽度等于该段信息概率。即是所有使用在该信息内的符号出现概率全部相乘后的概率值。当要被编码的信息越来越长时，用来代表该信息的区段就会越来越窄，用来表示这个区段的位就会增加。

3）游程算法是针对一些文本数据特点所设计的压缩方法。主要是去除文本中的冗余字符或字节中的冗余位，从而达到减少数据文件所占的存储空间。压缩处理流程类似于空白压缩，区别是在压缩指示字符之后加上一个字符，用于表明压缩对象，随后是该字符的重复次数。本算法具有局限性，很少单独使用，多与其他算法配合使用。

4）LZW算法的原理是用字典词条的编码代替在压缩数据中的字符串。因此字典中的词条越多，压缩率越高，加大字典的容量可以提高压缩率。字典的容量受计算机的内存限制。

有损压缩是指使用压缩后的数据进行重构，重构后的数据与原来的数据有所不同，但不影响人对原始资料表达的信息造成误解。有损压缩适用于重构信号不一定非要和原始信号完全相同的场合。例如，图像和声音的压缩就可以采用有损压缩，因为其中包含的数据往往多于我们的视觉系统和听觉系统所能接收的信息，丢掉一些数据而不至于对声音或者图像所表达的意思产生误解，但可大大提高压缩比。

❸ LZW是什么意思

LZW压缩编码
LZW（Lempel Ziv Welch）压缩编码是一种先进的数据压缩技术，属于无损压缩编码，该编码主要用于图像数据的压缩。对于简单图像和平滑且噪声小的信号源具有较高的压缩比，并且有较高的压缩和解压缩速度。
1977年，两位以色列教授Lempel和Ziv提出了查找冗余字符和用较短的符号标记替代冗余字符的概念。1985年，由Welch加以充实而形成LZW，简称“LZW”技术。

1.LZW压缩基本原理
LZW压缩技术把数据流中复杂的数据用简单的代码来表示，并把代码和数据的对应关系建立一个转换表，又叫“字符串表”。
转换表是在压缩或解压缩过程中动态生成的表，该表只在进行压缩或解压缩过程中需要，一旦压缩和解压缩结束，该表将不再起任何作用。

2.LZW算法
LZW算法基于转换串表（字典）T，将输入字符串映射成定长（通常为12位）的码字。在12位4096种可能的代码中，256个代表单字符，剩下3840给出现的字符串。
LZW字典中的字符串具有前缀性，即 。

LZW算法流程：
1)初始化：将所有的单字符串放入串表
2)读第一个输入字符给前缀串ω
3)Step: 读下一个输入字符K;

if 没有这样的K(输入已穷尽)：

码字(ω) 输出；结束。

If ωK 已存在于串表中：

ωK:=ω；repeat Step；

else ωK不在于串表中:

码字(ω) 输出；

ωK加进串表；

K:=ω；repeat Step.

例子：ababcbababaaaaaaa

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

3．LZW压缩的特点

LZW码能有效利用字符出现频率冗余度进行压缩，且字典是自适应生成的，但通常不能有效地利用位置冗余度。

具体特点如下：
l)LZW压缩技术对于可预测性不大的数据具有较好的处理效果，常用于GIF格式的图像压缩，其平均压缩比在2)1以上，最高压缩比可达到3：1。
2)对于数据流中连续重复出现的字节和字串，LZW压缩技术具有很高的压缩比。
3)除了用于图像数据处理以外，LZW压缩技术还被用于文本程序等数据压缩领域。
4)LZW压缩技术有很多变体，例如常见的ARC、RKARC、PKZIP高效压缩程序。
5)对于任意宽度和像素位长度的图像，都具有稳定的压缩过程。压缩和解压缩速度较快。
6)对机器硬件条件要求不高，在 Intel 80386的计算机上即可进行压缩和解压缩。

❹ 压缩算法原理

哈夫曼
哈夫曼编码是无损压缩当中最好的方法。它使用预先二进制描述来替换每个符号，长度由特殊符号出现的频率决定。常见的符号需要很少的位来表示，而不常见的符号需要很多为来表示。

哈夫曼算法在改变任何符号二进制编码引起少量密集表现方面是最佳的。然而，它并不处理符号的顺序和重复或序号的序列。

2.1 原理
我不打算探究哈夫曼编码的所有实际的细节，但基本的原理是为每个符号找到新的二进制表示，从而通常符号使用很少的位，不常见的符号使用较多的位。

简短的说，这个问题的解决方案是为了查找每个符号的通用程度，我们建立一个未压缩数据的柱状图；通过递归拆分这个柱状图为两部分来创建一个二叉树，每个递归的一半应该和另一半具有同样的权（权是 ∑ N K =1 符号数 k , N 是分之中符号的数量，符号数 k 是符号 k出现的次数 ）

这棵树有两个目的：

1． 编码器使用这棵树来找到每个符号最优的表示方法

2． 解码器使用这棵树唯一的标识在压缩流中每个编码的开始和结束，其通过在读压缩数据位的时候自顶向底的遍历树，选择基于数据流中的每个独立位的分支，一旦一个到达叶子节点，解码器知道一个完整的编码已经读出来了。

压缩后的数据流是 24 位（三个字节），原来是 80 位（ 10 个字节）。当然，我应该存储哈夫曼树，这样解码器就能够解码出对应的压缩流了，这就使得该例子中的真正数据流比输入的流数据量大。这是相对较短的数据上的副作用。对于大数据量来说，上面的哈夫曼树就不占太多比例了。

解码的时候，从上到下遍历树，为压缩的流选择从左 / 右分支，每次碰到一个叶子节点的时候，就可以将对应的字节写到解压输出流中，然后再从根开始遍历。

2.2 实现
哈夫曼编码器可以在基本压缩库中找到，其是非常直接的实现。

这个实现的基本缺陷是：

1． 慢位流实现

2． 相当慢的解码（比编码慢）

3． 最大的树深度是 32 （编码器在任何超过 32 位大小的时候退出）。如果我不是搞错的话，这是不可能的，除非输出的数据大于 2 32字节。

另一方面，这个实现有几个优点：

1． 哈夫曼树以一个紧密的形式每个符号要求 12 位（对于 8 位的符号）的方式存储，这意味着最大的头为 384 。

2． 编码相当容易理解

哈夫曼编码在数据有噪音的情况（不是有规律的，例如 RLE ）下非常好，这中情况下大多数基于字典方式的编码器都有问题。

❺ 锲剧墖鏂囦欢链夊摢浜涙牸寮

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❻ LZW算法的LZW算法简介

字符串和编码的对应关系是在压缩过程中动态生成的，并且隐含在压缩数据中，解压的时候根据表来进行恢复，算是一种无损压缩.
根据 Lempel-Ziv-Welch Encoding ，简称 LZW 的压缩算法，用任何一种语言来实现它.
LZW压缩算法 的基本概念：LZW压缩有三个重要的对象：数据流（CharStream）、编码流（CodeStream）和编译表（String Table）。在编码时，数据流是输入对象（文本文件的据序列），编码流就是输出对象（经过压缩运算的编码数据）；在解码时，编码流则是输入对象，数据流是输出对象；而编译表是在编码和解码时都须要用借助的对象。
字符（Character）：最基础的数据元素，在文本文件中就是一个字节，在光栅数据中就是一个像素的颜色在指定的颜色列表中的索引值；
字符串（String）：由几个连续的字符组成；
前缀（Prefix）：也是一个字符串，不过通常用在另一个字符的前面，而且它的长度可以为0；
根（Root）：一个长度的字符串；
编码（Code）：一个数字，按照固定长度（编码长度）从编码流中取出，编译表的映射值；图案：一个字符串，按不定长度从数据流中读出，映射到编译表条目.
LZW压缩算法 的基本原理：提取原始文本文件数据中的不同字符，基于这些字符创建一个编译表，然后用编译表中的字符的索引来替代原始文本文件数据中的相应字符，减少原始数据大小。看起来和调色板图象的实现原理差不多，但是应该注意到的是，我们这里的编译表不是事先创建好的，而是根据原始文件数据动态创建的，解码时还要从已编码的数据中还原出原来的编译表.

❼ PS 保存tif格式时的LZW压缩有什么用对印刷有影响吗

今天介绍一下使用ps存储文件时常用的几个文件格式。

常规的文件格式

如图 我们可以看到存储时有很多格式可以选择，通常我们选择的格式有psd、psb、bmp、jpg、pdf、png、tif几种，下面大致说一下印前会用到的几种格式。

photoshop格式，文件名后缀psd，通常简称psd文件，可以保留文件内所有的操作内容（图层、蒙版、颜色配置等等），但是文件较大同时存储文件上限2G，不推荐使用。

psd的一种延伸，总体上与psd没什么区别，但是存储文件上限提高了，大文件存起来也没什么压力（但是实际上印前输出用不到）。

格式需要选择基线

用途比较广的一种图片格式，在网页、制作等领域通用。但是其文件存储大小也是有限制并且会丢失颜色，所以印前制作时如果要求不高，可以使用（注意，jpg文件兼容路径，所以文件里如果有路径一定要删掉，不然输出文件就会连路径一起打印出来）。存储时格式需要选择基线，否则一些打印软件识别不了。品质关系着你存储文件的质量（精度）和大小。

用途比较广的一种格式，合同、印前输出、邮件附件等常用，可以完美保存文件内容，同时作为一种矢量文件格式，文件里面未合层的矢量元素也能得以保留（请注意，是未合层的矢量元素），另外如果做专色通道的话，最好是存pdf同时合并图层。

常用的透明底文件格式，网页ppt等的好朋友。

tif文件是我着重推荐的一种文件格式，他存储文件大小的上限很高，同时可以保护图层蒙版颜色配置等所有的文件信息，而且兼容所有的打印软件（强烈推荐），存tif文件时，选择lzw压缩可以无损压缩