LZ77压缩算法的工作原理如何深入理解？

本文共计1691个文字，预计阅读时间需要7分钟。

LZ77压缩算法原理解读+数据压缩是减小数据存储空间的过程，广泛应用于软件工程领域。了解一些原理，有助于我们更好地选择压缩方案。压缩方案种类繁多，常见的有“‘

LZ77压缩算法原理的理解

数据压缩是一个减小数据存储空间的过程，目前被应用在软件工程的各个地方，了解其一些原理，方便我们更好的甄选压缩方案。

压缩方案有很多种，常见的就是有损和无损压缩。霍夫曼编码和LZ77(Lempel-Ziv-1977)都是无损压缩，其中霍夫曼是采用最小冗余编码的算法进行压缩，而LZ77是采用字典的方式进行压缩。关于霍夫曼编码的算法，网上有很多对其详细的讲解，我们本篇幅不在细说，主要图解一下LZ77压缩算法的方式，看看其有哪些优缺点。

信息熵

数据为何是可以压缩的，因为数据都会表现出一定的特性，称为熵。绝大多数的数据所表现出来的容量往往大于其熵所建议的最佳容量。比如所有的数据都会有一定的冗余性，我们可以把冗余的数据采用更少的位对频繁出现的字符进行标记，也可以基于数据的一些特性基于字典编码，代替重复多余的短语。

LZ77算法原理

LZ77压缩算法采用字典的方式进行压缩，是一个简单但十分高效的数据压缩算法。其方式就是把数据中一些可以组织成短语(最长字符)的字符加入字典，然后再有相同字符出现采用标记来代替字典中的短语，如此通过标记代替多数重复出现的方式以进行压缩。要理解这种算法，我们先了解3个关键词:短语字典，滑动窗口和向前缓冲区。

关键词：

1.前向缓冲区

每次读取数据的时候，先把一部分数据预载入前向缓冲区。