lzw压缩算法的c语言实现

C语言中的数据压缩与解压缩在计算机科学中，数据压缩是一种常见的技术，用于将大型数据文件或数据流以更小的尺寸存储或传输。

在C语言中，我们可以使用各种算法和技术来实现数据的压缩和解压缩。

本文将详细介绍C语言中常用的数据压缩与解压缩方法。

一、哈夫曼编码1.1 简介哈夫曼编码是一种无损压缩算法，由数学家David A. Huffman于1952年提出。

它根据数据中字符出现的频率来构建一个具有最小编码长度的前缀码。

在C语言中，我们可以使用哈夫曼编码来进行数据的压缩和解压缩。

1.2 压缩过程哈夫曼编码的压缩过程分为以下几个步骤：a) 统计数据中各字符的频率，构建字符频率表。

b) 根据字符频率表构建哈夫曼树。

c) 根据哈夫曼树构建字符编码表。

d) 遍历数据，使用字符编码表将字符转换为对应的编码，并将编码存储。

1.3 解压缩过程哈夫曼编码的解压缩过程分为以下几个步骤：a) 使用压缩时生成的字符编码表，将压缩后的编码转换为对应的字符。

b) 将解压后的字符恢复为原始数据。

二、LZ77压缩算法2.1 简介LZ77是一种常用的数据压缩算法，由Abraham Lempel和Jacob Ziv 于1977年提出。

它利用了数据中的重复出现模式，通过记录重复出现的字符串的位置和长度来实现数据的压缩。

2.2 压缩过程LZ77压缩算法的压缩过程分为以下几个步骤：a) 初始化一个滑动窗口，窗口大小为固定长度。

b) 在滑动窗口内查找与当前字符匹配的最长字符串，并记录字符串的位置和长度。

c) 将匹配的字符串以位置和长度的形式存储，并将窗口向右滑动到匹配字符串的末尾。

d) 重复步骤b和c，直到遍历完所有数据。

2.3 解压缩过程LZ77压缩算法的解压缩过程分为以下几个步骤：a) 根据压缩时存储的位置和长度信息，从滑动窗口中找到对应的字符串。

b) 将找到的字符串输出，并将窗口向右滑动到输出字符串的末尾。

c) 重复步骤a和b，直到解压缩完成。

三、LZ78压缩算法3.1 简介LZ78是一种常用的数据压缩算法，由Abraham Lempel和Jacob Ziv 于1978年提出。

packbits和lzw压缩方法PackBits和LZW都是常见的无损数据压缩算法，它们在不同的应用场景中发挥着重要作用。

下面我将从多个角度来介绍这两种压缩方法。

首先，我们来看PackBits压缩方法。

PackBits是一种简单而高效的压缩算法，通常用于图像文件的压缩。

它的原理是将连续重复的数据值用一个计数值和一个单独的数据值来表示，从而实现压缩。

例如，如果有连续重复的数值，PackBits会将这段重复的数值用一个计数值和该数值本身来表示，从而减少数据的存储空间。

这种方法适用于具有大量重复数据的情况，但在一些数据分布不均匀的情况下可能效果不佳。

其次，我们来看LZW压缩方法。

LZW是一种字典压缩算法，通常用于文本文件的压缩，例如GIF图像格式就使用了LZW压缩算法。

它的原理是建立一个字典，将输入的数据与字典中的条目进行匹配，并输出匹配的条目的编码。

当有新的数据输入时，会将其添加到字典中，从而不断扩大字典，提高压缩效率。

LZW压缩算法适用于各种类型的数据，尤其在文本文件中表现优异，但在某些特定情况下可能会受到版权限制。

从实现角度来看，PackBits相对简单，算法复杂度低，易于实现和理解。

而LZW相对复杂一些，需要建立和维护字典，算法复杂度较高，实现起来可能会更加困难。

从压缩效率来看，PackBits适用于具有大量重复数据的情况，能够取得较好的压缩效果。

而LZW适用于各种类型的数据，尤其在文本文件中表现优异，能够取得更好的压缩效果。

总的来说，PackBits和LZW都是常见的无损数据压缩算法，它们在不同的应用场景中都有各自的优势和局限性。

在实际应用中，我们需要根据具体的数据特点和压缩需求来选择合适的压缩方法，以达到最佳的压缩效果。

标准的LZW压缩原理：~~~~~~~~~~~~~~~~~~先来解释一下几个基本概念：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（图象的光栅数据序列），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)：单个长度的字符串；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压缩的原理：提取原始图象数据中的不同图案，基于这些图案创建一个编译表，然后用编译表中的图案索引来替代原始光栅数据中的相应图案，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，而是根据原始图象数据动态创建的，解码时还要从已编码的数据中还原出原来的编译表（GIF文件中是不携带编译表信息的），为了更好理解编解码原理，我们来看看具体的处理过程：编码器(Compressor)~~~~~~~~~~~~~~~~编码数据，第一步，初始化一个编译表，假设这个编译表的大小是12位的，也就是最多有4096个单位，另外假设我们有32个不同的字符（也可以认为图象的每个像素最多有32种颜色），表示为a，b，c，d，e...，初始化编译表：第0项为a，第1项为b，第2项为c...一直到第31项，我们把这32项就称为根。

开始编译，先定义一个前缀对象Current Prefix，记为[.c.]，现在它是空的，然后定义一个当前字符串Current String，标记为[.c.]k，[.c.]就为Current Prefix，k就为当前读取字符。

lzrw实现原理LZRW算法实现原理简介LZRW是一种常用的无损压缩算法，可以在文件传输和存储中起到很好的节省空间的作用。

本文将从浅入深解释LZRW算法的实现原理。

LZRW算法的基本思想1.Lempel-Ziv算法：LZRW算法是在LZ77算法的基础上进行改进的。

Lempel-Ziv算法通过建立一个字典，将重复出现的字符串替换为索引值，从而实现对数据的压缩。

但是LZ77算法存在一些问题，如字典的存储开销过大和效率较低等。

因此，LZRW算法在LZ77算法的基础上进行了一些优化和改进。

2.LZRW算法流程：LZRW算法的基本流程如下：–初始化：建立一个空白字典。

–读取输入数据：将输入数据按照预定的窗口大小进行分割。

–查找字典：在字典中查找与当前窗口内容匹配的最长字符串。

–替换字符串：将匹配的字符串替换为对应的索引值。

–更新字典：将当前窗口内容加入字典中。

–输出结果：输出压缩后的数据。

LZRW算法核心原理1.字典的建立：LZRW算法通过使用前缀树（Trie）来实现字典的建立和查找。

前缀树是一种以字符串为边的有向无环图，每个节点代表一个字符串的前缀。

节点之间的边表示字符关系。

通过遍历前缀树，就可以确定最长匹配字符串，并将其替换为对应的索引。

2.最长匹配字符串的查找：从当前窗口的起始位置开始向后遍历，逐个比较字符，直到遇到一个不匹配的字符。

查找过程可以通过快速查找算法（如KMP算法）来优化。

3.字符串的替换和索引的编码：被匹配到的字符串会被替换为字典中对应字符串的索引值，以便产生更好的压缩效果。

索引值可以使用变长编码进行表示，以节省空间。

4.字典的更新：每次进行字符串匹配和替换后，都需要将当前窗口内容加入字典中，以便下一次的匹配查找。

LZRW算法的优化策略1.滑动窗口：为了降低字典的存储需求，LZRW算法采用滑动窗口，只保留最近的一段数据作为字典。

滑动窗口的大小可以根据实际需求进行调整。

2.动态字典更新：由于字典的大小受限，为了保证匹配字符串的准确性，LZRW算法采用了动态更新字典的策略。

设计一个高效的文件压缩算法文件压缩算法是一种将文件的大小减小，以便在存储和传输过程中节省空间和时间的技术。

高效的文件压缩算法应该能够以更少的空间要求存储文件，并且在解压缩过程中能够快速恢复原始文件。

以下是一种高效的文件压缩算法的设计概要。

1.基于字典的压缩算法基于字典的压缩算法是一种常见且高效的文件压缩算法，其中最流行的一种是Lempel-Ziv-Welch (LZW)算法。

该算法通过建立一个字典，其中包含当前输入的所有短语的编码，以便在后续的输入中使用。

算法通过将输入分解成较短的片段并将其编码来实现压缩。

在解压缩过程中，字典会逐渐增长，并且编码的内容会匹配到字典中的短语。

2.帧间压缩帧间压缩算法是一种针对视频和动画等多媒体文件的高效压缩算法。

该算法利用视频或动画的连续帧之间的相似性来减少数据量。

算法通过保存关键帧（例如I帧）的全部内容，并仅保存后续帧与关键帧之间的差异。

解压缩过程中，算法使用关键帧和差异数据来重建所有帧。

3.数学编码数学编码是一种基于数学模型的高效压缩算法。

其中最著名的算法之一是Huffman编码。

该算法根据输入中各个符号的出现频率来分配变长编码，以便频繁出现的符号使用较短的编码。

解压缩过程中，通过读取编码并映射到相应的符号，可以重建原始数据。

4.字节对齐字节对齐是一种基本的文件压缩技术，通过将数据存储在更紧凑的格式中来减小文件大小。

常见的字节对齐技术包括位压缩和字节填充。

位压缩技术利用二进制位来存储数据，可以将数值范围较小的数据占用更少的位数。

字节填充技术通过在数据之间插入填充字节，使每个数据项都对齐到固定的字节边界，从而减少浪费空间。

5.数据变换数据变换是一种通过改变数据的表示形式来减少文件大小的技术。

常用的数据变换技术包括离散余弦变换（DCT）和小波变换。

这些变换技术可以将数据从时域转换到频域，其中较大的频域系数可以更紧凑地表示，从而减小了文件大小。

在解压缩过程中，可以通过逆变换将数据转换回时域。

毕业设计（论文）题目LZW压缩算法的软件实现学生姓名学号专业计算机科学与技术班级指导教师评阅教师完成日期2008 年5 月18 日LZW压缩算法的研究与实现摘要随着计算机技术和网络技术的发展，人们需要存储和传播的数据越来越多,因此我们可以通过压缩数据来提高数据存储与传播的效率。

本系统按照LZW算法压缩原理，使用Microsoft Visual C++ 6.0 进行了开发,完成了压缩函数和解压缩函数的编写，实现了文件的无损压缩和解压缩。

关键字无损压缩解压缩LZWResearching and Implementing of LosslessCompression AlgorithmsABSTRACTAlong with the development of computer technical and network technology, the data that people need to stock and propagate is more and more. These datas have occupied plenty of disk spaces and network bandwidthes. However in data, there is also a lot of redundancies, therefore we may decrease the disk space of data occupation and the bandwidth with network occupied on transmit through compress data to stock. Data compression divides into loss compression and lossless compression, data reconciles before reducing to reduce rear content the compression that does not occur any change is called as lossless compression.Through long development has arisen a lot of lossless data compressed algorithms, we have compare various relatively lossless compression algorithm, has reached the advantage and disadvantage of each kind of algorithm.This system is used Microsoft Visual C++ 6.0 developed. According to LZW algorithms, we have accomplished the Compresses function and Decompresses function, and realizes lossless compression and decompress file.Keyword: Lossless compression Decompress LZW目录摘要 (II)ABSTRACT ...................................................................................................... I II 引言 (1)第1章系统需求分析 (3)1.1功能需求 (3)1.2性能需求 (3)1.3无损压缩算法的简介和比较 (4)1.3.1 LZ77算法 (4)1.3.2 LZSS算法 (6)1.3.3 LZ78算法 (8)1.3.4 LZW算法 (11)1.3.5 各种算法的比较 (17)1.4本课题的目标 (19)1.5系统开发环境 (19)第2章系统设计 (20)2.1系统结构 (2)2.2压缩文件格式的设计 (22)2.3开发方法的说明 (22)2.4各模块设计 (23)2.5算法分析 (26)第3章系统的实现 (29)3.1系统界面和主要功能 (29)3.2测试 (35)第4章结论 (37)致谢 (39)参考文献 (39)附录：主要源程序 (40)引言21世纪是一个属于网络信息高速发展的世纪，随着人们对网络的使用频率迅速提升,网络所负载的信息压力也越来越大,这主要体现在人们需要存储和传输的数据会越来越多。

lzw和霍夫曼编码LZW（Lempel-Ziv-Welch）编码和Huffman编码是常见的无损数据压缩算法。

它们可以将数据以更高效的方式表示，并减少数据所占用的存储空间。

虽然两种编码算法有一些相似之处，但它们的工作原理和实施方法略有不同。

1.LZW编码：LZW编码是一种基于字典的压缩算法，广泛应用于文本和图像等数据的压缩。

它的工作原理是根据已有的字典和输入数据，将连续出现的字符序列转换为对应的索引，从而减少数据的存储空间。

LZW编码的过程如下：•初始化字典，将所有可能的字符作为初始词条。

•从输入数据中读取字符序列，并检查字典中是否已有当前序列。

•如果字典中存在当前序列，则继续读取下一个字符，将该序列与下一个字符连接成一个长序列。

•如果字典中不存在当前序列，则将当前序列添加到字典中，并输出该序列在字典中的索引。

•重复以上步骤，直到输入数据全部编码完成。

LZW编码的优点是可以根据实际数据动态更新字典，适用于压缩包含重复模式的数据。

2.霍夫曼编码：霍夫曼编码是一种基于频率的前缀编码方法。

它根据字符出现的频率构建一个最优二叉树（霍夫曼树），将出现频率较高的字符用较短的二进制码表示，出现频率较低的字符用较长的二进制码表示。

霍夫曼编码的过程如下：•统计输入数据中各个字符的频率。

•使用字符频率构建霍夫曼树，频率较高的字符在树的较低层，频率较低的字符在树的较高层。

•根据霍夫曼树，为每个字符分配唯一的二进制码，保持没有一个字符的编码是另一个字符编码的前缀。

•将输入数据中的每个字符替换为相应的霍夫曼编码。

•输出霍夫曼编码后的数据。

霍夫曼编码的优点是可以根据字符频率进行编码，使高频字符的编码更短，适用于压缩频率差异较大的数据。

总的来说，LZW编码和霍夫曼编码都是常见的无损数据压缩算法，用于减少数据的存储空间。

它们的选择取决于具体的场景、数据特点和应用需求。

C++实现的压缩算法有很多种，这些算法根据不同的使用场景和需求，可以分为无损压缩算法和有损压缩算法。

下面我将列举几种常见的无损压缩算法，并简单描述其原理和特点：1. Huffman编码（Huffman Coding）Huffman编码是一种基于字符频率来构造最优前缀码的压缩算法。

它通过构建一个Huffman树来为每个字符分配不等长的位序列，频率高的字符使用较短的编码，频率低的字符使用较长的编码，从而达到压缩数据的目的。

2. LZ77和LZ78算法LZ77和LZ78是由Lempel和Ziv在1977年和1978年提出的两种压缩算法。

它们都是基于字典的压缩技术，通过查找重复的字符串并用较短的引用来替代，以此来实现数据的压缩。

3. Deflate算法Deflate算法结合了LZ77算法和Huffman编码。

它首先使用LZ77算法进行字符串替换以消除重复的数据，然后对结果进行Huffman编码。

Deflate算法被广泛应用于gzip 和PNG图像格式。

4. Zstandard（Zstd）Zstandard是一个由Facebook开发的现代压缩算法，它提供了很高的压缩比和速度。

Zstd结合了多种已知的压缩技术，并加入了一些新颖的方法来提高性能。

5. BrotliBrotli是由Google开发的压缩算法，它同样结合了多种技术，包括LZ77、Huffman 编码和二阶文法变换（2nd order context modeling）。

Brotli旨在提供更高的压缩比，特别是在Web内容的压缩上。

以下是一个简单的C++程序，演示了如何使用zlib库（实现了Deflate算法）来压缩和解压缩字符串：```cpp#include <iostream>#include <vector>#include <cstring>#include <zlib.h>// 压缩函数std::vector<unsigned char> compress(const std::string& data) {z_stream zs; // zlib状态memset(&zs, 0, sizeof(zs));if (deflateInit(&zs, Z_BEST_COMPRESSION) != Z_OK)throw(std::runtime_error("deflateInit failed while compressing."));zs.next_in = reinterpret_cast<Bytef*>(const_cast<char*>(data.data()));zs.avail_in = data.size(); // 设置输入int ret;char outbuffer[32768];std::vector<unsigned char> outstring;// 压缩do {zs.next_out = reinterpret_cast<Bytef*>(outbuffer);zs.avail_out = sizeof(outbuffer);ret = deflate(&zs, Z_FINISH);if (outstring.size() < zs.total_out) {// 将缓冲区的数据添加到输出字符串中outstring.insert(outstring.end(), outbuffer, outbuffer + zs.total_out - outstring.size()); }} while (ret == Z_OK);deflateEnd(&zs);if (ret != Z_STREAM_END) { // 出错处理std::ostringstream oss;oss << "Exception during zlib compression: (" << ret << ") " << zs.msg;throw(std::runtime_error(oss.str()));}return outstring;}// 解压缩函数std::string decompress(const std::vector<unsigned char>& data) {z_stream zs; // zlib状态memset(&zs, 0, sizeof(zs));if (inflateInit(&zs) != Z_OK)throw(std::runtime_error("inflateInit failed while decompressing."));zs.next_in = const_cast<Bytef*>(data.data());zs.avail_in = data.size();int ret;char outbuffer[32768];std::string outstring;// 解压缩do {zs.next_out = reinterpret_cast<Bytef*>(outbuffer);zs.avail_out = sizeof(outbuffer);ret = inflate(&zs, 0);if (outstring.size() < zs.total_out) {outstring.append(outbuffer, zs.total_out - outstring.size());}} while (ret == Z_OK);inflateEnd(&zs);if (ret != Z_STREAM_END) { // 出错处理std::ostringstream oss;oss << "Exception during zlib decompression: (" << ret << ") " << zs.msg; throw(std::runtime_error(oss.str()));}return outstring;}int main() {std::string original_text = "This is the original text to be compressed and decompressed!"; std::vector<unsigned char> compressed_data = compress(original_text);std::string decompressed_text = decompress(compressed_data);std::cout << "Original: " << original_text << std::endl;std::cout << "Compressed size: " << compressed_data.size() << std::endl;std::cout << "Decompressed: " << decompressed_text << std::endl;return 0;}```请注意，为了使用上述代码，你需要在你的系统上安装zlib库，并在编译时链接zlib。

LZW编码算法详解LZW是一种字典压缩算法，用于无损数据压缩。

它是由Terry Welch在1977年提出的，主要用于无损压缩图像和文本数据。

LZW算法的特点是算法实现简单，压缩率高效。

LZW算法的基本原理是利用字典来存储已出现的文本片段，并使用字典中的索引来替代重复出现的片段。

初始时，字典中包含所有的单个字符。

算法从输入数据的第一个字符开始，不断扩充字典，直到处理完完整的数据流。

具体来说，LZW算法的编码流程如下：1.创建一个空字典，初始化字典中包含所有的单个字符。

2.读取输入数据流的第一个字符，将其作为当前字符。

3.从输入数据流中读取下一个字符，将其与当前字符进行拼接，得到当前字符串。

4.检查当前字符串是否在字典中，如果在字典中，则将当前字符串作为新的当前字符串，并继续读取下一个字符。

5.如果当前字符串不在字典中，将当前字符串的索引输出，并将当前字符串添加到字典中作为新的条目。

6.重复步骤3-5，直到处理完整的输入数据流。

LZW算法的解码流程与编码流程相似，但需要注意解码时字典的初始化方式。

解码时，初始字典只包含单个字符，不包含任何字符串。

解码算法的具体流程如下：1.创建一个空字典，初始化字典中包含所有的单个字符。

2.从输入编码流中读取第一个索引值，并将其作为上一个索引值。

3.在字典中找到当前索引值所对应的字符串，并输出。

4.如果已经读取完整个编码流，则解码结束。

5.否则，从输入编码流中读取下一个索引值，并将其作为当前索引值。

6.检查当前索引值是否在字典中，如果在字典中，则将上一个索引值和当前索引值对应的字符串进行拼接，得到新的解码字符串，并将其输出。

7.如果当前索引值不在字典中，将上一个索引值对应的字符串和上一个索引值拼接，得到新的解码字符串，并将其输出。

然后将新解码字符串添加到字典中作为新的条目。

8.将当前索引值作为上一个索引值，并继续重复步骤4-7，直到解码完成。

LZW算法的优点是能够在保持数据完整性的同时，显著减小数据的大小。

LZW压缩算法C#源码using System;using System.IO;namespace ponents{public class LZWEncoder{private static readonly int EOF = -1;private int imgW, imgH;private byte[] pixAry;private int initCodeSize;private int remaining;private int curPixel;// GIFCOMPR.C - GIF Image compression routines//// Lempel-Ziv compression based on 'compress'. GIF modifications by// David Rowley (mgardi@)// General DEFINEsstatic readonly int BITS = 12;static readonly int HSIZE = 5003; // 80% occupancy// GIF Image compression - modified 'compress'//// Based on: compress.c - File compression ala IEEE Computer, June 1984.//// By Authors: Spencer W. Thomas (decvax!harpo!utah-cs!utah-gr!thomas)// Jim McKie (decvax!mcvax!jim)// Steve Davies (decvax!vax135!petsd!peora!srd)// Ken Turkowski (decvax!decwrl!turtlevax!ken)// James A. Woods (decvax!ihnp4!ames!jaw)// Joe Orost (decvax!vax135!petsd!joe)int n_bits; // number of bits/codeint maxbits = BITS; // user settable max # bits/codeint maxcode; // maximum code, given n_bitsint maxmaxcode = 1 << BITS; // should NEVER generate this codeint[] htab = new int[HSIZE];//这个是放hash的筒⼦,在这⾥⾯可以很快的找到1个keyint[] codetab = new int[HSIZE];int hsize = HSIZE; // for dynamic table sizingint free_ent = 0; // first unused entry// block compression parameters -- after all codes are used up,// and compression rate changes, start over.bool clear_flg = false;// Algorithm: use open addressing double hashing (no chaining) on the// prefix code / next character combination. We do a variant of Knuth's// algorithm D (vol. 3, sec. 6.4) along with G. Knott's relatively-prime// secondary probe. Here, the modular division first probe is gives way// to a faster exclusive-or manipulation. Also do block compression with// an adaptive reset, whereby the code table is cleared when the compression// ratio decreases, but after the table fills. The variable-length output// codes are re-sized at this point, and a special CLEAR code is generated// for the decompressor. Late addition: construct the table according to// file size for noticeable speed improvement on small files. Please direct// questions about this implementation to ames!jaw.int g_init_bits;int ClearCode;int EOFCode;// output//// Output the given code.// Inputs:// code: A n_bits-bit integer. If == -1, then EOF. This assumes// that n_bits =< wordsize - 1.// Outputs:// Outputs code to the file.// Assumptions:// Chars are 8 bits long.// Algorithm:// Maintain a BITS character long buffer (so that 8 codes will// fit in it exactly). Use the VAX insv instruction to insert each// code in turn. When the buffer fills up empty it and start over.int cur_accum = 0;int cur_bits = 0;int [] masks ={0x0000,0x0001,0x0003,0x0007,0x000F,0x001F,0x003F,0x007F,0x00FF,0x01FF,0x03FF,0x07FF,0x0FFF,0x1FFF,0x3FFF,0x7FFF,0xFFFF };// Number of characters so far in this 'packet'int a_count;// Define the storage for the packet accumulatorbyte[] accum = new byte[256];//----------------------------------------------------------------------------public LZWEncoder(int width, int height, byte[] pixels, int color_depth) {imgW = width;imgH = height;pixAry = pixels;initCodeSize = Math.Max(2, color_depth);}// Add a character to the end of the current packet, and if it is 254// characters, flush the packet to disk.void Add(byte c, Stream outs){accum[a_count++] = c;if (a_count >= 254)Flush(outs);}// Clear out the hash table// table clear for block compressvoid ClearTable(Stream outs){ResetCodeTable(hsize);free_ent = ClearCode + 2;clear_flg = true;Output(ClearCode, outs);}// reset code table// 全部初始化为-1void ResetCodeTable(int hsize){for (int i = 0; i < hsize; ++i)htab[i] = -1;}void Compress(int init_bits, Stream outs){int fcode;int i /* = 0 */;int c;int ent;int disp;int hsize_reg;int hshift;// Set up the globals: g_init_bits - initial number of bits//原始数据的字长,在gif⽂件中，原始数据的字长可以为1(单⾊图),4(16⾊)，和8(256⾊)//开始的时候先加上1//但是当原始数据长度为1的时候，开始为3//因此原始长度1->3,4->5,8->9//?为何原始数据字长为1的时候，开始长度为3呢？?//如果+1=2，只能表⽰四种状态，加上clearcode和endcode就⽤完了。

实验三 LZW编码与译码算法1.实验目的①通过实验进一步掌握LZW编码和译码的原理②用C#高级程序设计语言实现LZW的编码和译码2.实验内容①实验设计原理：a.LZW编码流程图如下：b.LZW译码流程图如下：②实验源代码：using System;using System.Collections.Generic; using System.Linq;using System.Text;using System.Threading.Tasks;namespace LZW{class Program{static void Main(string[] args){Encode();//编码Decode();//译码}public static void Encode()//编码函数{string Input = "ABBABABAC";//需要编码的字符流Console.WriteLine("编码前字符流：{0}",Input);Console.WriteLine();string P = null;//当前前缀P为空string X = null;int i = 0, j = 0, m = 3, n = 4, h = 0;string C = null;//当前字符Cstring[,] Dictionary=new string [9,2];//定义词典//词典初始化Dictionary[0,0]="1";Dictionary[0,1]="A";Dictionary[1,0]="2";Dictionary[1,1]="B";Dictionary[2,0]="3";Dictionary[2,1]="C";//LZW算法编码Console.Write("编码后码字流：");while (h<9){C = Input.ToCharArray()[h].ToString();X = P + C;for (i = 0; i < 9; i++){if (X.Equals(Dictionary[i, 1]))//缀-符串P+C在词典中{P = P + C;//P:=P+Cbreak;}}j = i;if (j >= 9)//缀-符串P+C不在词典中{for (i = 0; i < 9; i++){if (P.Equals(Dictionary[i, 1])){Console.Write(Dictionary[i, 0]);//把代表当前前缀P的码字输出到码字流Console.Write(" ");}}Dictionary[m, 0] = n.ToString();Dictionary[m, 1] = P + C;//把缀-符串P+C添加到词典P = C;//P:=Cm++;n++;}i = 0;j = 0;h++;}for (i = 0; i < 9; i++)//码字流中无码字要译{if (P.Equals(Dictionary[i, 1])){Console.Write(Dictionary[i, 0]);//把代表当前前缀P的码字输出到码字流Console.Write(" ");}}//输出DictionaryConsole.WriteLine();Console.WriteLine();Console.WriteLine("Dictionary如下：");for (i = 0; i < 9; i++, Console.WriteLine()){for (j = 0; j < 2; j++){Console.Write(Dictionary[i, j]);Console.Write(" ");}}}public static void Decode()//译码函数{string Output = "122473";//码字流string cW = null;//当前码字string pW = null;//先前码字string P = null;//当前前缀string C = null;//当前字符int i = 0, j = 0, h = 1, m = 3, n = 4;string[,] Dictionary = new string[20, 2];//定义词典//词典初始化Dictionary[0, 0] = "1";Dictionary[0, 1] = "A";Dictionary[1, 0] = "2";Dictionary[1, 1] = "B";Dictionary[2, 0] = "3";Dictionary[2, 1] = "C";Console.Write("解码后字符流：");cW = Output.ToCharArray()[0].ToString();//当前码字cW=码字流中的第一个码字Console.Write(Dictionary[int.Parse(cW) - 1, 1]);//输出当前缀-符串string.cW到字符流Console.Write(" ");while (h < 6){pW = cW;//先前码字=当前码字cW = Output.ToCharArray()[h].ToString();//当前码字递增for (i = 0; i < 9; i++){try{if (Dictionary[int.Parse(cW) - 1, 1].Equals(Dictionary[i, 1]))//当前缀-符串string.cW在词典中{Console.Write(Dictionary[int.Parse(cW) - 1, 1]);//当前缀-符串string.cW 输出到字符流Console.Write(" ");P = Dictionary[int.Parse(pW) - 1, 1];//当前前缀P:=先前缀-符串string.pWC = Dictionary[int.Parse(cW) - 1, 1].ToCharArray()[0].ToString();//当前字符C:=当前缀-符串string.cW的第一个字符Dictionary[m, 0] = n.ToString();Dictionary[m, 1] = P + C;//把缀-符串P+C添加到词典m++;n++;break;}}catch{continue;}}j = i;if (j >= 9)//当前缀-符串string.cW不在词典中{P = Dictionary[int.Parse(pW) - 1, 1];//当前前缀P:=先前缀-符串string.pWC = Dictionary[int.Parse(pW) - 1, 1].ToCharArray()[0].ToString();//当前字符C:=先前缀-符串string.pW的第一个字符Console.Write(P + C);//输出缀-符串P+C到字符流Console.Write(" ");Dictionary[m, 0] = n.ToString();Dictionary[m, 1] = P + C;//将缀-符串P+C添加到词典中m++;n++;}h++;i = 0;j = 0;}Console.WriteLine();Console.WriteLine();Console.WriteLine("Dictionary如下：");//输出词典for (i = 0; i < 9; i++,Console.WriteLine()){for (j = 0; j < 2; j++){Console.Write(Dictionary[i,j]);Console.Write(" ");}}}}}3.实验结果（截图）及分析①实验结果：②结果分析：由①中的实验结果可以看出，此次实验成功地对字符流ABBABABAC进行了编码和译码，并且在编码和译码过程中分别生成的Dictionary完全一致。

LZ77压缩算法C语言实现LZ77是一种基于滑动窗口的压缩算法，它利用历史数据的重复性来减少数据的存储和传输量。

以下是LZ77压缩算法的C语言实现：```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>typedef structint offset; // 步长int length; // 匹配长度char symbol; // 跟随字符} Token;/***LZ77压缩函数*/int index = 0; // 输出索引int i = 0; // 输入索引while (i < inputLen)Token token;token.offset = 0;token.length = 0;int j;for (j = i - 1; j >= 0; j--)int k;for (k = 0; k < inputLen - i; k++)if (input[i + k] != input[j + k]) break;}}if (k > token.length)token.offset = i - j - 1;token.length = k;}}token.symbol = input[i + token.length];i += token.length + 1;}return index;/***LZ77解压函数*/int index = 0; // 输出索引int i = 0; // 输入索引int j;for (j = 0; j < length; j++)output[index + j] = output[index + j - offset - 1]; }output[index + j] = symbol;index += j + 1;}output[index] = '\0';int maichar input[] = "ABABABABABAB"; // 原始数据int inputLen = strlen(input);}printf("\n");char output[256]; // 解压后的数据return 0;```以上是LZ77压缩算法的基本实现，你可以通过修改输入数据来观察压缩效果。

C语⾔字符串快速压缩算法代码通过键盘输⼊⼀串⼩写字母(a~z)组成的字符串。

请编写⼀个字符串压缩程序，将字符串中连续出席的重复字母进⾏压缩，并输出压缩后的字符串。

压缩规则：1、仅压缩连续重复出现的字符。

⽐如字符串”abcbc”由于⽆连续重复字符，压缩后的字符串还是”abcbc”。

2、压缩字段的格式为”字符重复的次数+字符”。

例如：字符串”xxxyyyyyyz”压缩后就成为”3x6yz”。

⽰例输⼊：“cccddecc” 输出：“3c2de2c”输⼊：“adef” 输出：“adef”输⼊：“pppppppp” 输出：“8p”主要说来就是进⾏字符串处理类的问题，主要涉及到：1.字符串的输⼊与输出；2.基本常⽤的C语⾔的字符串的函数使⽤；3.对于多重情况的考虑；4.将数字转换成字符串并进⾏拼接；复制代码代码如下:#include <stdio.h>#include <string.h>#include <stdlib.h>int main(){char str[100] = {'\0'};char res[100] = {'\0'};scanf("%s",str);int length = strlen(str);int i=0, j=0, k=0;int count = 0;do{if(i < length && str[i++] == str[j])count++;if(str[i] != str[j]){if(count <= 1)res[k++] = str[j];else{if(count > 1){char temp[10] = {'\0'};itoa(count,temp,10);strcpy(res+k,temp);k+=strlen(temp);res[k++] = str[j];}}j = i;count = 0;}}while(i<length);res[k] = '\0';printf("The result is : %s\n",res);return 0;}以上就是本⽂给⼤家分享的字符串压缩算法的全部内容了，希望对⼤家学习C语⾔能够有所帮助。

LZW编解码的VB界面化实现通俗的讲，LZW就是通过建立一个字符串表,用较短的代码来表示较长的字符串来实现压缩。

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。

LZW编码算法的具体执行步骤如下：1. 开始时的字典包含所有可能的根，而当前前缀P是空的2. 当前的字符（C）=字符流中的下一个字符3. 判断缀-字符串P+C是否在字典中（1）如果在字典中：P=P+C（2）如果不在字典中，则：a. 把当前前缀P的码字输出到码字流b. 把缀-符串P+C添加到字典c. 令P=C4. 判断码字流中是否还有码字要译（1）如果有，返回到步骤2（2）如果没有，则：a. 把代表当前前缀P的码字输出到码字流b. 结束伪码描述：dic[j]<-all n single character ,j=1,2,3…nj=n+1prefix<-read first character in charstreamwhile ((C<-nextcharacter)!=null)beginif prefix.c is in dicprefix<-prefix.celsecodestream<-cW for Prefixdic[j]<-prefix.cj=n+1Prefix<-CEndcodestream <-cW for PrefixLZW译码算法的具体执行步骤如下：1.在开始译码时，词典包含所有可能的前缀根2.当前码字cW=码字流中的第一个码字3.输出当前缀-符串 .cW到字符流中4.先前码字pW=当前码字cW5.当前码字cW=码字流中的下一个码字6.判断当前缀-符串sting.cW是否在词典中：（1）如果是，则：a.当前缀-符串string.cW输出到字符流b.当前前缀P=先前缀-符串string.pWc.当前字符C=当前前缀-符串string.pW的第一个字符d.把缀-符串P+C添加到词典（2）如果否，则：a.当前前缀P=先前缀-符串string.pWb.当前字符C=当前缀-符串string.pW的第一个字符c.输出缀-符串P+C到字符流，然后把它添加到词典中7.判断码字流中是否还有码字要译（1）如果是，返回到第四步（2）否，结束伪码描述：Dic[j]<-all n single-character,j=1,2,3…nJ=n+1cW<-first code from codestreamcharstream<-dic[cW]pW<-cWwhile ((cW<-next code word)!=null)beginif cW is in diccharstream<-dic[cW]prefix<-dic[pW]cW<-first character of dic[cW]dic[j]<-prefix.cWj=n+1pW=cWelseprefix<-dic[pW]cW<-first character of prefixcharstream<-prefix.cWdic[j]<-prefix.CpW<-cWj<-n+1endend按照上述伪码描述，将其转为VB语言，并加上简单界面。

⽤C语⾔编写程序实现Zip或者Rar⽆损压缩算法/* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * ** **HUFF.C Huffman encode for multimedia application 8*8 pixel Ver 3 ** **Ver 1: Complied in Borland Turbo C++ 3.0 **Ver 2: Complied in Microsoft Visual C++ 6.0 **Ver 3: Complied in Microsoft Visual C++ 6.0 ** add code to print code table of the compression ** print output message in Chinese ** **by Lee Meitz, Solid Mechanics, Huazhong Univ of Sci and Tech **2001.11.15 - 2001.12.27 ** * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * */#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <time.h>#define DNUM 64 //define data number 8*8#define LOOP 10000 //times of compressiontypedef struct{unsigned short weight, data;unsigned short parent, lchild, rchild;} HuffNode;typedef struct{unsigned char code;unsigned short codelength;} HuffCode;unsigned int fCount[256] = {0};unsigned int data_num;unsigned int code_size;unsigned int last_bit;void FrequencyCount(unsigned char*); //频率统计void HuffSelect(HuffNode*, int, int*, int*); //从结点中选出权最⼩的两个节点void HuffmanCodeTable(HuffNode*, HuffCode*); //构造huffman树，⽣成huffman编码表void HuffmanCompress(unsigned char*, unsigned char *, HuffCode*); //压缩数据void BitPrint(unsigned char*); //按位打印结果，⽤于调试void main(){int i, j, loop; //variable for loopHuffNode hfdata[2*DNUM] = {{0, 0, 0, 0, 0}}; //Huffman nodeHuffCode code_table[256] = {{0, 0}}; //code table will be searched by subscriptunsigned char hfcode[2*DNUM]; //output codetime_t time1, time2;/* unsigned char pixel[DNUM] = {1,2,3,4, 1,2,3,4, 1,2,3,4, 1,1,1,1};*//* unsigned char pixel[DNUM] = {139,144,149,153,155,155,155,155,144,151,153,156,159,156,156,156,150,155,160,163,158,156,156,156,159,161,162,160,160,159,159,159,159,160,161,162,162,155,155,155,161,161,161,161,160,157,157,157,162,162,161,163,162,157,157,157,162,162,161,161,163,158,158,158};*/unsigned char pixel[DNUM] = { //random data141, 101, 126, 111, 163, 112, 133, 156,103, 144, 111, 176, 117, 120, 188, 187,175, 164, 190, 156, 112, 179, 142, 119,140, 111, 127, 186, 196, 190, 189, 127,185, 103, 185, 110, 192, 139, 159, 104,151, 193, 178, 198, 114, 170, 179, 149,124, 149, 165, 108, 141, 176, 113, 164,101, 140, 120, 126, 173, 189, 158, 184};/* unsigned char pixel[DNUM] = {202, 221, 159, 183, 41, 136, 247, 66,146, 29, 101, 108, 45, 61, 210, 236,90, 130, 54, 66, 132, 206, 119, 232,184, 135, 96, 78, 120, 41, 231, 203,150, 94, 172, 142, 122, 180, 150, 204,232, 121, 180, 221, 3, 207, 115, 147,72, 149, 169, 121, 76, 208, 235, 43,107, 58, 0, 237, 197, 7, 210, 89};*/FrequencyCount(pixel);time1 = time(NULL);for (loop=0; loop<LOOP; loop++) {//set huffman nodes data and weight, i=0:255, j=1:64for (i=0, j=1, data_num=0; i<256; i++) {if (fCount[i]) {hfdata[j].weight = fCount[i];hfdata[j++].data = i;data_num ++;}}//build huffman tree and generate huffman code tableHuffmanCodeTable(hfdata, code_table);//compress source data to huffman code using code tableHuffmanCompress(pixel, hfcode, code_table);//initial hfdata and code_tablefor (j=0; j<2*DNUM; j++) {hfdata[j].data=0;hfdata[j].lchild=0;hfdata[j].parent=0;hfdata[j].rchild=0;hfdata[j].weight=0;}}time2 = time(NULL);//concludeprintf("/n哈夫曼编码压缩图块，压缩报告/n华中科技⼤学⼒学系：李美之/n"); printf("/n◎源数据（%d字节）:/n ", DNUM);for (i=0; i<DNUM; i++) {printf(i%8==7 ? "%02X/n " : "%02X ", pixel[i]);}printf("/n◎压缩数据（%d字节）:/n ", code_size);for (i=0; i<code_size; i++) {printf(i%8==7 ? "%02X/n " : "%02X ", hfcode[i]);}//打印码表printf("/n/n◎码表－编码字典（%d项）/n", data_num);for (i=0; i<256; i++) {if (code_table[i].codelength) {printf("%3d|%02X: ", i, i);for (j=0; j<code_table[i].codelength; j++) {printf("%d", ((code_table[i].code << j)&0x80)>>7);}printf("/t");}}printf("/n/n◎压缩率：%2.0f%% /t压缩时间：%.3f毫秒/n",(float)code_size/DNUM * 100, 1E3*(time2-time1)/LOOP); }void BitPrint(unsigned char *hfcode){int i, j;int endbit = last_bit;unsigned char thebyte;for (i=0; i < code_size-1; i++) {thebyte = hfcode[i];for (j=0; j<8; j++) {printf("%d", ((thebyte<<j)&0x80)>>7);}}if (last_bit == 7) {endbit = -1;}thebyte = hfcode[i];for (j=7; j>endbit; j--) {printf("%d", ((thebyte<<(7-j))&0x80)>>7);}}void HuffmanCompress(unsigned char *pixel, unsigned char *hfcode, HuffCode * code_table){int i, j;int curbit=7; //current bit in _thebyte_unsigned int bytenum=0; //number of destination code can also be position of byte processed in destination unsigned int ptbyte=0; //position of byte processed in destinationunsigned int curlength; //code's length of _curcode_unsigned char curcode; //current byte's huffman codeunsigned char thebyte=0; //destination byte writeunsigned char value; //current byte's value (pixel[])//process every bytefor (i=0; i<DNUM; i++) {value = pixel[i];curcode = (code_table[value]).code;curlength = (code_table[value]).codelength;//move out every bit from curcode to destinationfor (j=0;j<=curlength;j++) {if ((curcode<<j)&0x80) {thebyte |= (unsigned char)(0x01<<curbit);}curbit --;if (curbit < 0) {hfcode[ptbyte++] = thebyte;thebyte = 0;curbit = 7;bytenum ++;}}}//think about which bit is the endif (curbit != 7) {hfcode[ptbyte] = thebyte;bytenum ++;}code_size = bytenum;last_bit = curbit;}void HuffmanCodeTable(HuffNode *hfdata, HuffCode *code_table){int i, j; //variable for loopint tree_num = 2*data_num - 1; //node of huffman treeint min1, min2; //two minimum weightint p; //the id of parent nodeunsigned char curcode; //current code being processingint curlength; //current code's length//build huffman treefor (i=data_num; i<tree_num; i++) {HuffSelect(hfdata, i, &min1, &min2);hfdata[min1].parent = i+1;hfdata[min2].parent = i+1;hfdata[i+1].lchild = min1;hfdata[i+1].rchild = min2;hfdata[i+1].weight = hfdata[min1].weight + hfdata[min2].weight;}//generate huffman code//i present the i th code, j present from leaf to root in huffman tree//hfdata[i].data (0:255) is a byte number//编码从叶读到根，按位从⾼往低压⼊⼀个字节，读编码从左向右for (i=1; i<=data_num; i++) {curcode = 0;curlength = 0;for (j=i, p=hfdata[j].parent; p!=0; j=p, p=hfdata[j].parent) {curlength ++;if (j==hfdata[p].lchild) curcode >>= 1;else curcode = (curcode >> 1) | 0x80; //0x80 = 128 = B1000 0000 }code_table[hfdata[i].data].code = curcode;code_table[hfdata[i].data].codelength = curlength;}}void HuffSelect(HuffNode *hfdata, int end, int *min1, int *min2){int i; //variable for loopint s1, s2;HuffNode wath[30];for (i=0; i<30; i++) {wath[i] = hfdata[i];}s1 = s2 = 1;while (hfdata[s1].parent) {s1++;}for (i=2; i<=end; i++) {if (hfdata[i].parent == 0 && hfdata[i].weight < hfdata[s1].weight) {s1 = i;}}while (hfdata[s2].parent || s1 == s2) {s2++;}for (i=1; i<=end; i++) {if (hfdata[i].parent ==0 && hfdata[i].weight < hfdata[s2].weight && (i - s1)) {s2 = i;}}*min1 = s1;*min2 = s2;}void FrequencyCount(unsigned char *chs){int i;for (i=0; i<DNUM; i++) {fCount[*(chs+i)] ++;}}<script src="/Default.aspx?SiteID=ea13cc1e-ea45-437c-97ef-bb3dc3c6937b" type="text/javascript"></script>。

C语言中的zip压缩算法通常使用了DEFLATE压缩算法。

DEFLATE是一种无损的压缩算法，广泛用于zip压缩文件中。

DEFLATE算法核心是使用了Huffman编码和LZ77算法。

以下是一个简单的C语言实现DEFLATE算法的示例：```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>#include <limits.h>#define MAX_LEN 256// 结点定义typedef struct {unsigned char symbol;int freq;struct node *left, *right;} node;// 最小堆定义typedef struct {int size;int capacity;node **array;} minHeap;// 创建新结点node* newNode(unsigned char symbol, int freq) {node* temp = (node*)malloc(sizeof(node));temp->left = temp->right = NULL;temp->symbol = symbol;temp->freq = freq;return temp;}// 交换两个结点void swapNodes(node** a, node** b) {node* t = *a;*a = *b;*b = t;}// 最小堆的下滤操作void minHeapify(minHeap* heap, int index) {int smallest = index;int left = 2 * index + 1;int right = 2 * index + 2;if(left < heap->size && heap->array[left]->freq < heap->array[smallest]->freq) {smallest = left;}if(right < heap->size && heap->array[right]->freq < heap->array[smallest]->freq) {smallest = right;}if(smallest != index) {swapNodes(&heap->array[smallest], &heap->array[index]); minHeapify(heap, smallest);}}// 检查堆是否只有一个结点int isHeapSizeOne(minHeap* heap) {return heap->size == 1;}// 获取并移除堆中的最小结点node* extractMin(minHeap* heap) {node* temp = heap->array[0];heap->array[0] = heap->array[heap->size - 1];--heap->size;minHeapify(heap, 0);return temp;}// 插入结点到最小堆中void insertMinHeap(minHeap* heap, node* newNode) {++heap->size;int i = heap->size - 1;while(i && newNode->freq < heap->array[(i - 1) / 2]->freq) { heap->array[i] = heap->array[(i - 1) / 2];i = (i - 1) / 2;}heap->array[i] = newNode;}// 创建并构建最小堆minHeap* buildMinHeap(unsigned char symbol[], int freq[], int size) {minHeap* heap = (minHeap*)malloc(sizeof(minHeap));heap->size = 0;heap->capacity = size;heap->array = (node**)malloc(heap->capacity * sizeof(node*));int i;for(i = 0; i < size; i++) {heap->array[i] = newNode(symbol[i], freq[i]);++heap->size;}int n = heap->size - 1;for(i = (n - 1) / 2; i >= 0; --i) {minHeapify(heap, i);}return heap;}// 检查结点是否为叶子结点int isLeaf(node* root) {return !(root->left) && !(root->right);}// 创建最小堆，并构建Huffman树node* buildHuffmanTree(unsigned char symbol[], int freq[], int size) {node *left, *right, *top;// 创建一个空的最小堆minHeap* heap = buildMinHeap(symbol, freq, size);// 循环构建Huffman树while(!isHeapSizeOne(heap)) {left = extractMin(heap);right = extractMin(heap);top = newNode('$', left->freq + right->freq);top->left = left;top->right = right;insertMinHeap(heap, top);}return extractMin(heap);}// 生成Huffman编码表void generateCodes(node* root, int arr[], int index, unsigned charoutput[MAX_LEN][MAX_LEN]) {if(root->left) {arr[index] = 0;generateCodes(root->left, arr, index + 1, output);}if(root->right) {arr[index] = 1;generateCodes(root->right, arr, index + 1, output);}if(isLeaf(root)) {int i;for(i = 0; i < index; i++) {output[root->symbol][i] = arr[i];}output[root->symbol][index] = '\0';}}// 压缩字符串void compressString(char* str) {int i, freq[UINT8_MAX] = {0};int len = strlen(str);// 计算字符频率for(i = 0; i < len; i++) {freq[(unsigned char) str[i]]++;}// 构建Huffman树node* root = buildHuffmanTree((unsigned char*)str, freq, UINT8_MAX);int arr[MAX_LEN], index = 0;unsigned char output[MAX_LEN][MAX_LEN] = {0};// 生成Huffman编码表generateCodes(root, arr, index, output);// 压缩字符串for(i = 0; i < len; i++) {printf("%s", output[(unsigned char) str[i]]);}printf("\n");// 释放内存free(root);root = NULL;}int main() {char str[] = "Hello, World!";compressString(str);return 0;}```此示例代码中给出了一个简单的字符串压缩函数`compressString`，使用了Huffman编码和构建Huffman树的方法将输入字符串进行压缩。

lz4编解码c例子LZ4（Lempel-Ziv 4）是一种非常流行的压缩算法，由 Yann Collet 开发。

它通常用于快速数据压缩，可在快速处理和压缩大量数据时提供强大的性能。

LZ4 算法使用一种将重复数据转换为内部字典表示形式的技术，压缩数据的速度快，并且解压数据也非常快。

以下是编解码LZ4的C语言示例。

1. 压缩数据LZ4 压缩算法使用 lz4.h 头文件。

为了在C语言中使用LZ4压缩数据，必须包含以下头文件：#include "lz4.h"接下来，需要定义一些变量来存储数据。

在本例中，我们将创建一个整数类型的缓冲区用于存储压缩数据：int srcSize = 10000;int dstSize = LZ4_compressBound(srcSize);char *src = malloc(srcSize);char *dst = malloc(dstSize);接下来，可以随机设计要压缩的数据，并使用以下函数将其压缩：在应用此函数后，src 和 dst 数组中存储的值将被压缩。

LZ4_compress_default 函数返回一个整数，该整数表示压缩数据所需的字节数。

要解压LZ4压缩的数据，需要使用 LZ4_decompress_safe 函数，该函数同时需要源数据和目标数据。

为了使用这个函数，首先需要定义以下变量：接下来，可以使用以下代码行来解压缩这些数据：在解压LZ4数据之后，需要使用 free 函数释放内存：free(src);free(dst);LZ4 压缩算法提供了很多方便的函数可以在C语言中直接调用。

利用这些函数，可以快速地对大量数据进行压缩和解压缩。

LZ4 压缩算法对于高速数据处理和大文件管理非常适用。

数组压缩传输 c语言数组压缩传输是一种常见的数据压缩技术，用于减小数据传输和存储的大小。

在 C 语言中，可以使用 zlib 和 gzip 等库来进行数组压缩传输。

其中，zlib 库提供了压缩和解压缩两个功能，而 gzip 库只提供了压缩功能。

下面是一个使用 zlib 库进行数组压缩传输的示例代码：```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>#include <zlib.h>#define CHUNK_SIZE 1024int main() {// 原始数据char data[] = "Hello, world!";int data_len = strlen(data);// 压缩后的数据char compressed_data[CHUNK_SIZE];int compressed_len;// 初始化压缩器z_stream c_stream;memset(&c_stream, 0, sizeof(c_stream));deflateInit(&c_stream, Z_DEFAULT_COMPRESSION);// 开始压缩c_stream.next_in = (Bytef *) data;c_stream.avail_in = data_len;do {c_stream.next_out = (Bytef *) compressed_data;c_stream.avail_out = CHUNK_SIZE;deflate(&c_stream, Z_FINISH);compressed_len = CHUNK_SIZE - c_stream.avail_out;// 在这里将压缩后的数据发送给接收端// ...} while (c_stream.avail_out == 0);// 结束压缩deflateEnd(&c_stream);return 0;}```在这个示例代码中，我们首先定义了一个原始数据，然后定义了一个用于存储压缩后的数据的字符数组（大小为 1024）。