C语言实现的LZ77压缩算法详解

"LZ77压缩算法是一种早期的无损数据压缩算法，它基于滑动窗口的概念。在C语言实现中，此算法可以用于压缩大文件，如425K的文件，在9.4秒内将文件压缩到177K的大小。本文档包含了一个C语言版本的LZ77压缩和解压缩算法实现。" LZ77压缩算法的核心思想是查找输入数据中的重复模式，并用这些模式的引用替换它们。算法的主要步骤包括： 1. **滑动窗口**：设置一个固定大小的缓冲区（在这个例子中是`MAX_WND_SIZE`，默认为1024，也可以通过预处理器定义调整为更大的值）。这个窗口用来存储最近的数据以便于查找重复。 2. **查找匹配**：从输入数据的当前位置开始，向前搜索窗口内的最长匹配字符串。这里匹配长度可以通过修改`OFFSET_CODING_LENGTH`来调整，影响编码效率和压缩率。 3. **编码输出**：找到的匹配由两个部分组成：一个相对于当前位置的偏移量（offset）和匹配的长度。在C代码中，`OFFSET_MASK_CODE`用于计算偏移量的编码值。 4. **位流操作**：压缩过程中，偏移量和长度被编码为位流，如`Write1ToBitStream`和`Write0ToBitStream`函数所示。这些函数用来在位流中插入1或0，以表示编码数据。 5. **循环处理**：持续进行步骤2到4，直到输入数据完全处理完。每个找到的匹配都会替换为对应的编码，从而减少原始数据的大小。 6. **解压缩**：解压缩过程与压缩相反，读取位流，解析出偏移量和长度，然后在解压缩缓冲区中查找并复制匹配的字符串，以恢复原始数据。 在给出的代码中，`_buffer1_`和`_buffer2_`可能分别用作压缩和解压缩的临时缓冲区。`Write1ToBitStream`和`Write0ToBitStream`函数用于向位流写入1或0，这是位操作的一部分，用于构建编码后的数据。 需要注意的是，C语言实现的效率和优化程度可能影响压缩速度和压缩比。实际应用中，可能会考虑使用更高效的数据结构和算法优化来提升性能。此外，压缩算法的实现通常需要考虑错误处理和边界条件，以确保正确性和健壮性。 在实际项目中，LZ77算法常常与其他技术结合，如Huffman编码或霍夫曼树，以进一步提高压缩效率。LZ77是许多现代压缩算法的基础，如LZW（Lempel-Ziv-Welch）和PNG图像格式所使用的FLIPLZW算法。