请使用LZW算法针对8*8大小的ARGB像素数据块进行无损压缩和解压。使用C语言完善以下解压、压缩函数，其中pClrBlk为原始数据块，pTile为压缩后的数据块，压缩模块 ：int argb2tile(const unsigned char pClrBlk, unsigned char pTile, int* pTileSize) 。解压模块int tile2argb(const unsigned char* pTile, int nTileSize, unsigned char* pClrBlk)

请注意，LZW算法属于无损压缩算法中的一种，但是它并不适合对像素数据这样的连续数据进行压缩。因此，本答案提供的代码仅供参考，可能并不可行。推荐使用更适合像素数据的压缩算法，比如JPEG或PNG。

首先，我们来看一下压缩模块的代码实现：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

#define MAX_TABLE_SIZE 65536

typedef struct {
    int code;
    int prefix;
    unsigned char suffix;
} DictEntry;

int argb2tile(const unsigned char* pClrBlk, unsigned char* pTile, int* pTileSize) {
    // Initialize dictionary
    DictEntry dict[MAX_TABLE_SIZE];
    int dictSize = 256;
    for (int i = 0; i < 256; i++) {
        dict[i].code = i;
        dict[i].prefix = -1;
        dict[i].suffix = i;
    }
    
    // Write header (tile size)
    *pTileSize = 0;
    memcpy(pTile, pTileSize, sizeof(int));
    pTile += sizeof(int);
    *pTileSize += sizeof(int);
    
    // Compress data
    int prefix = -1;
    for (int i = 0; i < 64; i++) {
        unsigned int argb = *(unsigned int*)(pClrBlk + i * 4);
        unsigned char a = (argb >> 24) & 0xFF;
        unsigned char r = (argb >> 16) & 0xFF;
        unsigned char g = (argb >> 8) & 0xFF;
        unsigned char b = argb & 0xFF;
        unsigned char pixel[4] = {a, r, g, b};
        
        int code = -1;
        for (int j = 0; j < dictSize; j++) {
            if (dict[j].prefix == prefix && dict[j].suffix == pixel[0]) {
                code = dict[j].code;
                break;
            }
        }
        if (code == -1) {
            // Add new entry to dictionary
            if (dictSize < MAX_TABLE_SIZE) {
                dict[dictSize].code = dictSize;
                dict[dictSize].prefix = prefix;
                dict[dictSize].suffix = pixel[0];
                code = dictSize;
                dictSize++;
            } else {
                // Dictionary full, reset it
                dictSize = 256;
                for (int i = 0; i < 256; i++) {
                    dict[i].code = i;
                    dict[i].prefix = -1;
                    dict[i].suffix = i;
                }
                // Write reset code to output
                *pTileSize += sizeof(int);
                if (*pTileSize > MAX_TABLE_SIZE) {
                    return -1; // Output buffer too small
                }
                memcpy(pTile, &dictSize, sizeof(int));
                pTile += sizeof(int);
            }
        }
        prefix = code;
    }
    
    // Write remaining prefix to output
    *pTileSize += sizeof(int);
    if (*pTileSize > MAX_TABLE_SIZE) {
        return -1; // Output buffer too small
    }
    memcpy(pTile, &prefix, sizeof(int));
    pTile += sizeof(int);
    
    // Write actual tile size to header
    memcpy(pTileSize, &(*pTileSize), sizeof(int));
    return 0;
}

压缩过程中，我们使用了一个字典来存储已经出现过的像素值，字典中的每个条目都由一个前缀、一个后缀和一个编码组成。前缀是一个已经出现过的像素值的编码，后缀是一个新的像素值，而编码则是该像素值在字典中的索引。压缩过程中，我们遍历8x8的像素块，并尝试在字典中查找当前像素值的编码。如果找到了对应的编码，则将其加入到前缀位置，并继续尝试下一个像素值。否则，我们将当前像素值和前缀一起添加到字典中，并将前缀设置为当前像素值的编码。当字典满时，我们将其重置，并在输出缓冲区中写入重置代码以指示解压缩器重置其字典。

接下来，我们来看一下解压模块的代码实现：

int tile2argb(const unsigned char* pTile, int nTileSize, unsigned char* pClrBlk) {
    // Initialize dictionary
    DictEntry dict[MAX_TABLE_SIZE];
    int dictSize = 256;
    for (int i = 0; i < 256; i++) {
        dict[i].code = i;
        dict[i].prefix = -1;
        dict[i].suffix = i;
    }
    
    // Read header (tile size)
    int tileSize = 0;
    memcpy(&tileSize, pTile, sizeof(int));
    pTile += sizeof(int);
    nTileSize -= sizeof(int);
    
    // Decompress data
    int prefix = -1;
    for (int i = 0; i < 64; i++) {
        int code = -1;
        memcpy(&code, pTile, sizeof(int));
        pTile += sizeof(int);
        nTileSize -= sizeof(int);
        
        if (code >= dictSize) {
            return -1; // Invalid code
        }
        if (prefix == -1) {
            // First pixel
            unsigned char a = 0xFF;
            unsigned char r = dict[code].suffix;
            unsigned char g = dict[code].suffix;
            unsigned char b = dict[code].suffix;
            *(unsigned int*)(pClrBlk + i * 4) = (a << 24) | (r << 16) | (g << 8) | b;
        } else {
            // Lookup pixel in dictionary
            unsigned char pixel[4];
            int idx = 0;
            while (code >= 256) {
                pixel[idx++] = dict[code].suffix;
                code = dict[code].prefix;
            }
            pixel[idx++] = dict[code].suffix;
            pixel[3] = 0xFF;
            for (int j = idx - 1; j >= 0; j--) {
                *(unsigned int*)(pClrBlk + i * 4) <<= 8;
                *(unsigned int*)(pClrBlk + i * 4) |= pixel[j];
            }
            
            // Add new entry to dictionary
            if (dictSize < MAX_TABLE_SIZE) {
                dict[dictSize].code = dictSize;
                dict[dictSize].prefix = prefix;
                dict[dictSize].suffix = pixel[0];
                dictSize++;
            } else {
                // Dictionary full, reset it
                dictSize = 256;
                for (int i = 0; i < 256; i++) {
                    dict[i].code = i;
                    dict[i].prefix = -1;
                    dict[i].suffix = i;
                }
            }
        }
        
        prefix = code;
    }
    
    return 0;
}

解压过程中，我们同样使用了一个字典来存储已经出现过的像素值。解压器首先读取压缩后的数据块大小，并从中提取出存储在其中的像素数据。之后，我们遍历压缩后的像素数据，并使用字典来查找当前像素值的编码。如果找到了对应的编码，则将其转换为ARGB格式的像素值，并将其写入到输出缓冲区中。否则，我们使用字典中的前缀和后缀来构建当前像素值，并将其添加到字典中。当字典满时，我们将其重置，并继续解压缩。

需要注意的是，上述代码只对8x8大小的像素块进行压缩和解压。如果要处理更大的像素块，需要相应地修改代码。同时，关于LZW算法的详细介绍和实现细节超出了本回答的范围。建议阅读相关文献或参考成熟的LZW库进行实现。