lzw压缩算法java实现

LZW（Lemple-Ziv-Welch）压缩算法是一种高效的无损数据压缩方法，由Lemple、Ziv和Welch三位科学家共同开发。该算法基于字典编码思想，通过构建和更新动态字典来实现数据的压缩。在Java中实现LZW算法主要涉及以下几个关键步骤： 1. **初始化字典**： 在开始压缩过程之前，需要创建一个初始字典，通常包含所有可能的单个字符。在GIF图像压缩中，字典由两个字符数组组成，一个用于当前字符，另一个用于前缀字符。字典大小通常是2的幂次，例如4096个条目，这允许存储大量的基本字符串。初始阶段，字典的前部分会被赋予数字，这些数字对应于颜色的数量，而256通常表示清除码，257表示图像结束码。 2. **压缩过程**： - **字符流**：这是未压缩的数据，由原始图像的颜色值组成。 - **代码流**：这是经过LZW压缩后写入文件的数据流。 - **当前码**：从字符流中读取的最新字符。 - **当前前缀**：当前码之前的一个字符。 压缩开始时，第一个字符作为当前前缀，第二个字符作为当前码。它们组合成第一个基本字符串，如果字典中没有这个字符串，就将它添加到字典中，当前前缀写入代码流，当前码作为新的当前前缀。接着，读取下一个字符作为新的当前码，以此类推。如果在字典中找到了当前前缀和当前码组成的字符串，就将字典中的对应位置码作为新的当前前缀。 3. **清除码**： 当字典大小达到极限（比如4096个条目），或者需要重置字典时，会发送一个清除码到代码流中，然后重新初始化字典。 4. **结束码**： 压缩结束后，会发送一个图象结束码（对于256色的图像，通常是257）到代码流中，标志着压缩的结束。 5. **字节空间回收**： 在输出的代码流中，所有的代码都按照单字节格式存储。如果字节中有空闲位，LZW算法可以利用这些位来增加压缩效率。在GIF压缩中，即使源图像的色彩位数较少，也可以通过填充空闲位来回收空间。 LZW算法的优点在于其动态构建字典的能力，使得压缩效率高且解压缩时能够重建相同的字典，从而保证解压缩的正确性。然而，由于其依赖于字典，所以在处理大量重复数据时表现更佳。在Java实现中，需要注意内存管理和效率优化，以确保算法的高效运行。同时，LZW算法也有版权问题，曾被用于GIF图像格式，但现在已经有其他开源的替代方案。