图文详解LZ77压缩算法编码Python实现原理

前言

LZ77算法是无损压缩算法，由以色列人Abraham Lempel发表于1977年。LZ77是典型的基于字典的压缩算法，现在很多压缩技术都是基于LZ77。鉴于其在数据压缩领域的地位，本文将结合图片和源码详细介绍其原理。

原理介绍：

首先介绍几个专业术语。

1.lookahead buffer(不知道怎么用中文表述，暂时称为待编码区):

等待编码的区域

2. search buffer：

已经编码的区域，搜索缓冲区

3.滑动窗口：

指定大小的窗，包含“搜索缓冲区”（左） + “待编码区”（右）

接下来，介绍具体的编码过程：

为了编码待编码区， 编码器在滑动窗口的搜索缓冲区查找直到找到匹配的字符串。匹配字符串的开始字符串与待编码缓冲区的距离称为“偏移值”，匹配字符串的长度称为“匹配长度”。编码器在编码时，会一直在搜索区中搜索，直到找到最大匹配字符串，并输出(o, l )，其中o是偏移值， l是匹配长度。然后窗口滑动l，继续开始编码。如果没有找到匹配字符串，则输出(0, 0, c)，c为待编码区下一个等待编码的字符，窗口滑动“1”。算法实现将类似下面的：

while( lookAheadBuffer not empty )
 {
 get a pointer (position, match) to the longest match
 in the window for the lookAheadBuffer;
output a (position, length, char());
 shift the window length+1 characters along;
 }

主要步骤为：

1.设置编码位置为输入流的开始

2.在滑窗的待编码区查找搜索区中的最大匹配字符串

3.如果找到字符串，输出(偏移值， 匹配长度)， 窗口向前滑动“匹配长度”

4.如果没有找到，输出(0, 0, 待编码区的第一个字符)，窗口向前滑动一个单位

5.如果待编码区不为空，回到步骤2

描述实在是太复杂，还是结合实例来讲解吧

实例：

现在有字符串“AABCBBABC”，现在对其进行编码。

一开始，窗口滑入如图位置

python代码实现：

class Lz77:
    def init(self, inputStr):
        self.inputStr = inputStr #输入流
        self.searchSize = 5    #搜索缓冲区(已编码区)大小
        self.aheadSize = 3     #lookAhead缓冲区（待编码区）大小 
        self.windSpiltIndex = 0 #lookHead缓冲区开始的索引
        self.move = 0
        self.notFind = -1   #没有找到匹配字符串

    #得到滑动窗口的末端索引
    def getWinEndIndex(self):
        return self.windSpiltIndex + self.aheadSize

    #得到滑动窗口的始端索引
    def getWinStartIndex(self):
        return self.windSpiltIndex - self.searchSize

    #判断lookHead缓冲区是否为空
    def isLookHeadEmpty(self):
        return True if self.windSpiltIndex + self.move> len(self.inputStr) - 1   else False

    def encoding(self):
        step = 0
        print("Step   Position   Match   Output")
        while not self.isLookHeadEmpty():
            #1.滑动窗口
            self.winMove()
            #2. 得到最大匹配串的偏移值和长度
            (offset, matchLen) = self.findMaxMatch()
            #3.设置窗口下一步需要滑动的距离
            self.setMoveSteps(matchLen) 
            if matchLen == 0:
                #匹配为0，说明无字符串匹配，输出下一个需要编码的字母
                nextChar = self.inputStr[self.windSpiltIndex]
                result = (step, self.windSpiltIndex, &＃39;-&＃39;,  &＃39;(0,0)&＃39; + nextChar)
            else:
                result = (step, self.windSpiltIndex, self.inputStr[self.windSpiltIndex - offset: self.windSpiltIndex - offset + matchLen], &＃39;(&＃39; + str(offset) + &＃39;,&＃39; + str(matchLen) + &＃39;)&＃39;)
            #4.输出结果
            self.output(result)    
            step = step + 1        #仅用来设置第几步

    #滑动窗口(移动分界点)
    def winMove(self):
        self.windSpiltIndex = self.windSpiltIndex + self.move

    #寻找最大匹配字符并返回相对于窗口分界点的偏移值和匹配长度
    def findMaxMatch(self):
        matchLen = 0
        offset = 0
        minEdge = self.minEdge() + 1  #得到编码区域的右边界
        #遍历待编码区，寻找最大匹配串
        for i in range(self.windSpiltIndex + 1, minEdge):
            #print("i: %d" %i)
            offsetTemp = self.searchBufferOffest(i)
            if offsetTemp == self.notFind: 
                return (offset, matchLen)
            offset = offsetTemp #偏移值

            matchLen = matchLen + 1  #每找到一个匹配串，加1

        return (offset, matchLen)

    #入参字符串是否存在于搜索缓冲区，如果存在，返回匹配字符串的起始索引
    def searchBufferOffest(self, i):
        searchStart = self.getWinStartIndex()
        searchEnd = self.windSpiltIndex 
        #下面几个if是处理开始时的特殊情况
        if searchEnd <1:
            return self.notFind
        if searchStart <0:
            searchStart = 0
            if searchEnd == 0:
                searchEnd = 1
        searchStr = self.inputStr[searchStart : searchEnd]  #搜索区字符串
        findIndex = searchStr.find(self.inputStr[self.windSpiltIndex : i])
        if findIndex == -1:
            return -1
        return len(searchStr) - findIndex

    #设置下一次窗口需要滑动的步数
    def setMoveSteps(self, matchLen):
        if matchLen == 0:
            self.move = 1
        else:
            self.move = matchLen

    def minEdge(self):
        return len(self.inputStr)  if len(self.inputStr) - 1 
只是简单的写了下，没有过多考虑细节，请注意，这不是最终的代码，只是用来阐述原理，仅供参考。输出结果就是上面的输出（格式由于坑爹的博客园固定样式，代码位置有偏移，请注意


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