优化LZ77与LZSS压缩算法：缓解位元膨胀问题

"本文主要探讨了LZ77和LZSS两种压缩算法在处理非文本数据时遇到的位元膨胀问题，并提出了一种改进的编码格式以提高压缩效率。研究指出，当符号的再现周期超过搜索缓冲区大小时，位元膨胀问题会导致这两种算法在处理此类数据时压缩效果不佳。论文提出的新方案同时考虑了搜索缓冲区的大小调整和编码格式的优化，实验结果显示，改良后的算法对ASCII和非ASCII数据都有更好的压缩表现。关键词包括LZ77，LZSS以及位元膨胀。" LZ77（Lempel-Ziv-1977）和LZSS（Lempel-Ziv-Storer-Szymanski）是两种基于滑动窗口的无损数据压缩算法。它们通过查找输入数据中的重复模式并用短编码替换这些模式来实现压缩。然而，当待压缩数据中的符号再现周期过长，即相邻的相同符号间隔过大，超过了预设的搜索缓冲区大小时，这两种算法会遇到位元膨胀问题。这是因为算法无法找到足够的重复模式进行压缩，导致输出的编码数据长度增加，反而使得数据体积膨胀。 为了克服这个问题，该论文提出了一个解决方案，即不仅调整搜索缓冲区的大小，还修改了编码格式。通过更智能地定义搜索缓冲区，确保能捕捉到更长距离的重复模式，同时优化编码格式，减少因无法找到匹配而产生的额外编码，从而有效地解决了位元膨胀问题。 实验部分显示，修改后的算法在处理ASCII（美国标准信息交换代码）和非ASCII数据时，压缩率都有显著提升。这表明改进的算法更能适应各种类型的数据，无论其符号结构如何，都能提供更高效的压缩性能。 无失真压缩是指经过压缩和解压缩后，数据能够完全恢复到原始状态，没有信息损失。这种类型的压缩广泛应用于图像、音频和文本数据的存储和传输，尤其是在资源有限或带宽受限的环境中，如网络传输、存储设备和移动通信。 本文的研究对于优化LZ77和LZSS压缩算法，特别是处理非文本或非ASCII数据时的性能提升，具有重要的理论和实际意义。改进后的算法有望在各种数据压缩应用中提供更好的效率，减少位元膨胀，从而更有效地节省存储空间和传输成本。