LZW压缩算法——简明原理与实现

http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7995426

LZW和哈夫曼编码一样，是无损压缩中的一种。该算法通过建立字典，实现字符重用与编码，适用于source中重复率很高的文本压缩。本文首先讲下LZW的编解码原理，然后给出LZW的实现code。

*********************原理*********************

编码：

编码0-255用来存储Ascii码为[0,255]的字符，放在字典里。
编码从256开始，将出现过的字符计入字典
核心思想：利用字符的可重用性，每当往结果输出一个编码，就将一个新的string存入dictionary

算法流程：



举例：







解码：

编码的逆过程，若编码是string到int的映射，我们可以将解码过程描述为int到string的映射。

LZW算法的解码无需在编码过程中存储字典（这样太浪费空间了）
解码初始化依旧用256个Ascii码，后面每读入一个编码（int），检查其在dictionary中的映射，并不断将新的映射加入字典

算法流程：



解码的例子建议读者用下面的代码直接调试吧~

*********************实现*********************

我用C++实现的，Compress和Decompress两个函数分别实现编解码

[cpp] view
plaincopy

/************************************************************************/  

/*  File Name: LZW.cpp 

*       @Function: Lossless Compression 

        @Author: Sophia Zhang  

        @Create Time: 2012-9-19 10:00 

        @Last Modify: 2012-9-19 11:10 

*/  

/************************************************************************/  

  

#include"iostream"  

#include "map"  

#include "string"  

#include "iterator"  

#include "vector"  

using namespace std;  

  

/************************************************************************/  

/*  Compress Module 

*       input:  

            str - the string need to be compressed 

            result - compress result 

*/  

/************************************************************************/  

template<typename TypeIterator>  

TypeIterator Compress(string str, TypeIterator result)  

{  

    //Build the dictionary  

    map<string,int>dictionary;  

    int Dictsize=256;  

    for(int i=0;i<Dictsize;i++)  

        dictionary[string(1,i)]=i;  

  

    char z;  

    string S;  

  

    for(string::const_iterator it = str.begin(); it!=str.end(); it++)  

    {  

         z = *it;  

          

         if(dictionary.count(S+z))//can find S  

             S+=z;  

         else//S is not in dictionary D  

         {  

             *result++ = dictionary[S]; //output pointer (S,D)  

             dictionary[S+z] = Dictsize++; //add to dictionary  

             S = z;  

         }  

    }  

    if(!S.empty())  

        *result++ = dictionary[S];  

    return result;  

}  

  

/************************************************************************/  

/*  Decompress Module 

*       input:  

            TypeIterator result - compression result, to be decompressed 

*/  

/************************************************************************/  

template<typename TypeIterator>  

string Decompress(TypeIterator result)  

{  

    map<int,string>inv_dictionary;  

    int Dictsize=256;  

    for(int i=0;i<Dictsize;i++)  

        inv_dictionary[i] = string(1,i);  

  

    char z;  

    string S;  

    string entry;  

    string res;  

    Dictsize--;//because the first "Dictsize++" make no sense, it has only one char in [0,255]  

  

    for(TypeIterator::iterator it = result.begin(); it!=result.end(); it++)  

    {  

        int k = *it;  

        if(inv_dictionary.count(k))  

            entry = inv_dictionary[k];  

        else if(k==Dictsize)  

            entry = S+ S[0];  

        else  

            throw "Bad compression code";  

  

        res += entry;  

          

        inv_dictionary[Dictsize++] = S + entry[0];  

        S = entry;  

    }  

    return res;  

}  

  

  

int main()  

{  

    typedef vector<int> TypeIterator;  

    TypeIterator compress_res;  

    string S = "the/rain/in/Spain/falls/mainly/on/the/plain";  

    Compress(S,std::back_inserter(compress_res));  

//  copy(compress_res.begin(),compress_res.end(),std::ostream_iterator<int>(std::cout,","));  

//  std::cout<<std::endl;  

  

    //output the compressed result  

    for( TypeIterator::iterator it= compress_res.begin(); it!=compress_res.end(); it++)  

        cout<<(*it)<<endl;  

  

    //decompress the compressed result  

    string decompress = Decompress(compress_res);  

    cout<<decompress<<endl;  

}  

result：



Reference：

1. http://www.stringology.org/DataCompression/lzw-e/index_en.html

2. http://www.dspguide.com/ch27/5.htm

3. http://marknelson.us/1989/10/01/lzw-data-compression/

4. http://www.ccs.neu.edu/home/jnl22/oldsite/cshonor/jeff.html