为什么LZ77 DEFLATE使用霍夫曼编码进行第二遍而不是LZW？他们的组合是否最佳？如果是这样，LZ77的输出性质是什么使得它比LZW或其他方法更适合霍夫曼压缩？
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Mark Adler could best answer this question.
LZ77和霍夫曼如何合作的细节需要仔细研究。一旦原始数据变成一串字符和特殊长度，距离对，这些元素必须用霍夫曼代码表示。
虽然这不是，但重复，不是标准术语，请将我们开始读取的点称为“拨号音”。毕竟，在我们的比喻中，拨号音是您可以开始指定一系列最终映射到特定电话的号码的地方。所以一开始就称之为“拨号音”。在该拨号音时，可以遵循以下三种情况之一：字符，长度 - 距离对或块的结尾。因为我们必须能够分辨出它是什么，所有可能的字符（“文字”），指示可能长度范围的元素（“长度”）和特殊的块结尾指示符都被合并为单个字母表。然后该字母表成为霍夫曼树的基础。距离不需要包含在此字母表中，因为它们只能在长度后直接显示。一旦文字被解码，或长度 - 距离对被解码，我们处于另一个“拨号音”点，我们再次开始阅读。当然，如果我们得到了块结尾符号，我们要么处于另一个块的开头，要么位于压缩数据的末尾。
长度代码或距离代码实际上可能是代表基值的代码，后跟额外的位，形成一个整数，以添加到基值。
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长话短说。 LZ77提供重复消除。霍夫曼编码提供了比特减少。 It's also on the wiki.
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LZW试图利用重复的字符串，就像第一个＆＃34;阶段＆＃34;正如你所说的LZ77。然后，它对该信息的熵编码做得很差。 LZW已被完全取代更现代的方法。 （除了它在GIF格式中的遗留用途。）一旦LZ77生成文字和匹配列表，LZW就没有任何东西可以利用它，然后它会为这些信息制作一个几乎完全无效的熵编码器。