"LZW压缩算法C#源码实现" LZW(Lempel-Ziv-Welch)压缩算法是一种常见的无损数据压缩方法,广泛应用于图像文件格式如GIF。在C#中实现LZW编码主要涉及到以下几个核心概念和步骤: 1. **初始化** - `imgW` 和 `imgH`:分别表示图像的宽度和高度,用于确定图像的尺寸。 - `pixAry`:存储图像像素的字节数组。 - `initCodeSize`:初始编码大小,根据GIF规范,通常设置为12位。 - `remaining` 和 `curPixel`:用于跟踪处理图像像素的进度。 2. **静态常量** - `BITS`: 代码的位数,这里设为12,这是GIF标准中的最大编码位数。 - `HSIZE`: 哈希表的大小,通常设定为总容量的80%,这里为5003。 3. **编码过程** - **哈希表(HashTable)**:在LZW算法中,哈希表用于存储已编码的字符串和它们对应的编码。`hta`数组在这里作为哈希表的实现。 - **编码生成**:随着编码过程的进行,新的字符串会不断被添加到哈希表中。每个新字符串是之前字符串加上当前像素的组合。 - **编码大小调整**:当编码数量达到`maxcode`时,增加编码位数`n_bits`,以容纳更多的编码。 4. **编码步骤** - **初始化编码**:创建一个初始的编码集,通常是256个单字符编码,对应输入的256种可能的像素值。 - **编码循环**:遍历图像的像素,每次处理一个像素,查找当前字符串(由之前编码的像素和当前像素组成)在哈希表中的编码。如果找不到,则将上一个字符串的编码与当前像素值作为一个新字符串添加到哈希表,并分配一个新的编码。 - **编码输出**:将找到或生成的编码写入输出流,同时更新编码位数和哈希表状态。 5. **结束编码** - 当所有像素都处理完毕后,发送一个特殊的结束码(通常用`EOF`表示),表示压缩结束。 6. **解码** - 解码过程与编码相反,它读取压缩后的数据流,使用哈希表重建原始字符串。每当读取到一个编码,就将对应的字符串添加到输出缓冲区,并更新哈希表,以便于解码后续的编码。 LZW算法的核心在于动态构建和维护哈希表,通过组合已有编码来生成新的编码,以此达到数据压缩的目的。在C#中实现这个算法需要对位操作、哈希表管理和数据流操作有深入的理解。注意,由于LZW算法涉及专利,某些用途可能会受到限制。
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