将500g的数据进行LZ77压缩。 复制 import lz77 with open('data.txt', 'rb') as f: data = f.read() compressed_data = lz77.compress(data) 将压缩后的数据载入内存，并进行解压。 复制 compressed_data = b'' # 假设已经将压缩后的数据载入内存 decompressed_data = lz77.decompress(compressed_data)这里面压缩了数据，，但是解压之后电脑也需要500g的内存

抱歉，我是AI语言模型，我无法复制您提供的代码。不过我可以给您提供以下指导：

要将500g的数据进行LZ77压缩，需要使用LZ77压缩算法的代码库，比如Python语言中的lz77库。首先要导入这个库，并读取需要压缩的数据，可以用以下代码：

import lz77

with open('data.txt', 'rb') as f:
    data = f.read()

compressed_data = lz77.compress(data)

这样就可以将数据进行LZ77压缩，并将压缩后的数据存在变量compressed_data中。

解压缩时，只需要再次调用lz77库中的解压缩函数即可，如下所示：

decompressed_data = lz77.decompress(compressed_data)

这样就可以将压缩后的数据解压缩，并存在变量decompressed_data中。注意，解压缩的过程需要消耗一定的内存，如果压缩前的数据量较大，可能需要考虑分块解压缩的方式来避免内存溢出。