改进LZW算法提升中文文本压缩性能：19%增效

本文主要探讨了中文文本压缩的LZW算法的研究，针对中文文本的独特性，如汉字编码方式、大字符集以及重复字符串较短的特点，对原始的LZW算法进行了优化。LZW算法由Terry A. Welch在1984年基于LZ78算法改良而来，以其高效的压缩速度和广泛应用而著名。然而，对于中文文本，由于每个汉字通常由多个字节组成且存在大量的重复子串，传统的LZW算法在压缩过程中可能会切割掉汉字的语义信息，导致压缩效果不如英文文本。 国内学者如徐秉铮和华强等人已经注意到这个问题，并尝试通过调整算法的读取数据方式和基本码集来改善中文文本的压缩性能。他们的工作在一定程度上提升了压缩比，但与LZW对英文文本的压缩效果相比仍有差距。 本文作者在此基础上提出了一个新的中文文本压缩算法。该算法着重于利用中文文本特有的编码特性，如汉字的大字符集和短重复字符串，通过改进字典管理和编码策略，有效解决了由于中文文本的结构差异造成的压缩效率问题。改进后的算法在保持与原LZW算法相当的压缩和解压速度的同时，平均压缩比显著提升，甚至可以达到接近或超过专业压缩软件WinRAR的水平，这对于中文文本的高效存储和传输具有重要意义。 具体改进包括： 1. **数据读取方式**：算法设计考虑了中文字符连续性和语义完整性，避免了字节级的切割，从而更好地保留了编码中的语义信息。 2. **基本码集**：针对汉字编码的大字符集特性，算法可能采用了更精细的编码规则，例如，将连续的汉字组合成一个码值，减少编码的冗余。 3. **字典管理**：优化了字典的构建和更新策略，使得算法能够更有效地识别并压缩重复的中文子串，特别是那些在中文文本中频繁出现的短子串。 4. **性能比较**：实验结果表明，改进后的算法在压缩中文文本时，平均压缩比提升了19%，证明了其在中文特定环境下的优越性能。 这篇论文提供了一种针对中文文本压缩优化的LZW算法，为中文文本数据的高效存储和处理提供了一种新的解决方案。这对于信息技术领域，特别是在文本处理、大数据分析和网络通信等方面具有实际价值。