LZSS-Compression:我在大学二年级做的一个 LZSS 压缩的实现

LZSS（Lempel-Ziv-Storer-Szymanski）是一种常见的数据压缩算法，它在许多领域，如文件压缩、数据传输和存储等方面都有应用。这个项目是作者在大学二年级时用C++实现的一个LZSS压缩器。虽然代码可能在技术层面上不那么完美，但它提供了一个学习和理解LZSS算法的良好起点。 LZSS算法基于字典查找和匹配的方法，主要分为两个步骤：扫描和编码。在扫描阶段，算法会遍历输入数据，寻找最长的重复序列。在编码阶段，找到的重复序列会被编码为一个长度值和一个偏移量，而不是直接存储重复的数据。 我们需要了解C++编程基础。C++是一种静态类型、编译式的通用编程语言，强调性能、灵活性和可移植性。在这个项目中，C++被用来实现LZSS算法的各种功能，包括字典管理、输入输出操作和编码解码逻辑。 接着，我们来看看LZSS算法的核心部分： 1. **字典**：LZSS使用一个固定大小的字典存储输入数据的子串。字典通常是FIFO（先进先出）结构，例如使用环形缓冲区来实现。每当新的字符进入，旧的字符就会从另一端移除。 2. **查找匹配**：算法会检查当前字节和字典中的所有可能子串进行匹配，找到最长的重复序列。匹配长度和起始位置（相对于字典的当前位置）是编码的关键信息。 3. **编码规则**：一旦找到最长的匹配，算法会生成一个编码，通常格式为“长度+偏移”。长度表示重复序列的长度，偏移表示从当前字节到匹配序列起始位置的距离。如果匹配长度不够长（比如小于某个阈值），则直接输出原始字节。 4. **编码输出**：编码后的信息（长度和偏移）会被写入输出流，而不再需要的原始字节则被丢弃。这样，压缩后的数据比原始数据更小。 5. **解压缩**：在解压缩过程中，算法会读取编码信息，根据长度和偏移在已解压的字节序列中查找匹配，并将匹配的子串复制到输出。这样可以重建原始数据。 6. **优化**：实际的LZSS实现可能会包含一些优化策略，如动态调整字典大小、使用不同编码格式或改进匹配查找方法等，以提高压缩率和效率。 在压缩软件领域，LZSS经常与其他算法结合，如Huffman编码或算术编码，来进一步压缩编码后的数据，从而获得更高的压缩比率。 通过分析这个项目中的源代码，你可以深入了解LZSS算法的实现细节，以及如何在C++中处理字节流、内存管理和文件操作。这不仅有助于提升C++编程技能，还能加深对数据压缩原理的理解。同时，这样的项目实践也是软件工程能力的锻炼，包括代码组织、调试和文档编写等。