自己动手实现高压缩比压缩软件 超详细解释（LZW算法）
Lzw 针对大量的子串多次重复出现的压缩
之前用了一个哈弗曼算法给大家实现了文件的压缩处理，其实上，文件压缩的原理很简单，无非就是把重复出现的元素，用一个特定的方式转化为跟少量的信息来存储。今天我所给大家分享的就是一个更为引用广泛的压缩算法lzw压缩算法。
一、lzw的介绍
LZW压缩算法是一种新颖的压缩方法，由Lemple-Ziv-Welch 三人共同创造，用他们的名字命名。它采用了一种先进的串表压缩，将每个第一次出现的串放在一个串表中，用一个数字来表示串，压缩文件只存贮数字，则不存贮串，从而使图象文件的压缩效率得到较大的提高。奇妙的是，不管是在压缩还是在解压缩的过程中都能正确的建立这个串表，压缩或解压缩完成后，这个串表又被丢弃。
简单的说明一下：
Ababcabab这个字符串，开起来9个字符组成的，但是会发现一点就是ab这个字符组合比较的多。如果我们用一个数字，也就是7来表示ab的话，则字符串就变为了77c77，这样一来字符串的字符个数就变为了5个，如果大家仔细些会发现，如果我们用一个数字8来表示abab，则原来的字符串就变为了8c8只有3个字符了，是不是很神奇哈。
从这个例子我们就可以看出LZW算法的适用范围是原始数据串最好是有大量的子串多次重复出现，重复的越多，压缩效果越好。反之则越差，可能真的不减反增了。
比如：
一个如此重复的文件：
大小为：
压缩后效果就非常的显著：
文件大小变为原来的1/30
具体思想：
比如我们大家所熟知的ASCII码，这个码表是与我们常见的字符是一一对应的，比如我们说‘a’,我们也可以写成97，这两者就是等价的。其实上这就是一个码表。所以人们就想到，我们可不可以用以一个码表示一个或者多个的字符，比如8表示ab这两字符，我们就能将abcab这种的字符串缩小为8c8了。 但是我们知道字节只有0~255，如果我们要扩展的话就必须增加自己的定义。既，我假设我用增加了256~65534这么一段表示新的码表。
具体步骤：
①打开一个待压缩文件与存放压缩后的文件
②读入一个字节作为后缀，判断这个词字典中是否存在，存在则直接输出，不存在则加入字典中。
③如果超过了最大的长度则，将当前码表写出到文件中，清空，再次读入
④最后，将没有写完的信息，和码表都输出，压缩就完成了
举一个例子说明：
先说两个概念
前缀prefix：一个词组的前面一个字符 ，比如 ab,前缀为a，8f前缀为8
后最suffix：反之，为后一个字符，比如 ab,后缀为b，8f后缀为f
有了前缀后缀，我们就能清楚的表示出来一个词了。
同样，我们还来做一个字符串 ababbacb 8个字符
| 第几步 |
前缀 |
后缀 |
词 |
存在对应码 |
输出 |
码 |
| 1 |
|
a |
(,a) |
|
|
|
| 2 |
a |
b |
(a,b) |
no |
a |
256 |
| 3 |
b |
a |
(b,a) |
no |
b |
257 |
| 4 |
a |
b |
(a,b) |
yes |
|
|
| 5 |
256 |
b |
(256,b) |
no |
256 |
258 |
| 6 |
b |
a |
(b,a) |
yes |
|
|
| 7 |
257 |
c |
(257,c) |
no |
257 |
259 |
| 8 |
c |
b |
(c,b) |
no |
c |
260 |
把输出来的和最后一个后缀连在一起则是：
a,b,256,257,c,b
6个字符，那么就达到了压缩的目的。
对应生成的码表则是：
| 256 |
257 |
258 |
259 |
260 |
| （a,b） |
(b,a) |
(256,b) |
(257,c) |
(c,b) |
解压缩就很简单了，将输出字符串按照码表对应转化回来就实现了。
即
a,b,256（ab）,257(ba),c,b
即 ababbacb
压缩成功。
当然我们不能一直无穷之境的增加码表的长度，再说内存也容不下这么长的码表。正如我之前所说的，我用了0~65534保存字节所对应的编码，0~255是系统字节的长度，256~65534是我自己定义的。如果超过了65534的话，我们这必须再次编码。即将原来所对应的编码输出，将256~65534这一段清空，再次编码就可以了。
为了记录我们是在哪里清空的，所有又在文件中写一个字符，表示 “清除”，我的程序中用的是65535表示。
详细代码设计
压缩过程
①打开一个待压缩文件与存放压缩后的文件
//打开被压缩文件 java.io.FileInputStream fis = new java.io.FileInputStream(path); //压缩文件输出流 java.io.FileOutputStream fos = new java.io.FileOutputStream(path+".stzip"); java.io.DataOutputStream dos = new java.io.DataOutputStream(fos);
②读入一个字节作为后缀，判断这个词字典中是否存在，存在则直接输出，不存在则加入字典中。
prefix=fis.read();//读入一个字节
while(fis.available()>0){
suffix=fis.read();//读入一个后缀
index=lz.getIndex(prefix, suffix);//得到对应的下标
if(index!=-1){//存在元素在表里面
prefix=index;//前序变为标号
}else{//在表里不存在
// System.out.println("输出了~"+prefix);
dos.writeChar(prefix);//输出前缀
lz.add(prefix,suffix);//加入到表中
prefix=suffix;//前缀变为后缀
}
}
③如果超过了最大的长度则，将当前码表写出到文件中，清空，再次读入
if(lz.length==lzw.Max_Length){//超过最大长度则，重置
dos.writeChar(65535);//写出一个65535作为重置的标示 与码表的打印
//写出码表
// dos.writeInt(lz.length);//码表长度
System.out.println("写出长度~"+lz.length);
for(int i=256;i<lz.length;i++){
dos.writeChar(lz.node[i].prefix);//前缀写出
dos.writeChar(lz.node[i].suffix);//后缀写出
}
lz = new lzw();//清空原来信息
}
④最后，将没有写完的信息，和码表都输出，压缩就完成了
dos.writeChar(prefix);//输出最后一个没有配对的
//输出最后的的码表
// System.out.println("写出标记~"+65535);
dos.writeChar(65535);//写出一个-1作为重置的标示 与码表的打印
//写出码表
dos.writeInt(lz.length-256);//码表长度
//System.out.println("写出长度~"+(lz.length-256));
for(int i=256;i<lz.length;i++){
//System.out.println("写出前后缀~"+lz.node[i].prefix+","+lz.node[i].suffix);
dos.writeChar(lz.node[i].prefix);//前缀写出
dos.writeChar(lz.node[i].suffix);//后缀写出
}
解压缩过程:
①读入码表之前的压缩信息
char data;
int current=0;
char []codeData = new char[65536];
lzw lz = new lzw();//自定义码表
data=dis.readChar();
//System.out.println("读取字符~"+data);
while(data!=65535){//把码表钱的东西读取出来
// System.out.println("开打文件中有的内容"+current+"是"+data);
codeData[current]=data;
current++;//当前位置增加
data=dis.readChar();
}
②读入对应长度的码表
int length = dis.readInt();//得到码表的长度
//System.out.println("独到的长度"+length);
for(int i=0;i<length;i++){//读入码表
int prefix = dis.readChar();
int suffix = dis.readChar();
//System.out.println("第"+i+"个的数据"+prefix+","+suffix);
lz.add(prefix, suffix);
}
③翻译编码，写出源文件
//解压缩、写出该部分的源文件
for(int i=0;i<current;i++){
//System.out.println("传进来的数据是~"+codeData[i]);
lz.writeIt(dos, codeData[i]);
public void writeIt(java.io.DataOutputStream dos,int index){
// System.out.println("进来的index是"+index);
if(index>255){//是生成的码则需要转化为byte输出
writeIt(dos,node[index].prefix);
writeIt(dos,node[index].suffix);
}else{
try {
// System.out.println("解压输出了~"+index);
//char data=(char) index;
dos.write((char)index);
//dos.writeChar(data);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
比较，lzw和哈弗曼做比较，lzw的代码更为简便，实现更为简单，效率也比哈弗曼高。但是LZW得算法比较难以理解。