我正在阅读有关此算法的内容...我编写了一个要压缩的类,我还没有对解压缩类进行编码...
您如何看待代码?
我想我有问题...我的编纂是:“位置长度”,但我相信这种方法会让我在解压缩时遇到问题,因为我不知道位置和长度的数量是多少2,3,4位......:S
将接受一些建议......:D
任何建议都将被接受。
主档案:
#include <iostream>
#include "Compressor.h"
int main() {
Compressor c( "/home/facu/text.txt", 3);
std::cout << c.get_TEXT_FILE() << std::endl;
std::cout << c.get_TEXT_ENCONDED() << std::endl;
c.save_file_encoded();
return 0;
}
头文件:
#ifndef _Compressor_H_
#define _Compressor_H_
#include <utility>
#include <string>
typedef unsigned int T_UI;
class Compressor
{
public:
//Constructor
Compressor( const std::string &PATH, const T_UI minbytes = 3 );
/** GET BUFFERS **/
std::string get_TEXT_FILE() const;
std::string get_TEXT_ENCONDED() const;
/** END GET BUFFERS **/
void save_file_encoded();
private:
/** BUFFERS **/
std::string TEXT_FILE; // contains the text from an archive
std::string TEXT_ENCODED; // contains the text encoded
std::string W_buffer; // contains the string to analyze
std::string W_inspection; // contains the string where will search matches
/** END BUFFERS **/
T_UI size_of_minbytes;
T_UI size_w_insp; // The size of window inspection
T_UI actual_byte;
std::pair< T_UI, T_UI> v_codes; // Values to code text
// Utilitaries functions
void change_size_insp(){ size_w_insp = TEXT_FILE.length() ; }
bool inspection_empty() const;
std::string convert_pair() const;
// Encode algorythm
void lz77_encode();
};
#endif
实施档案:
#include <iostream>
#include <fstream>
using std::ifstream;
using std::ofstream;
#include <string>
#include <cstdlib>
#include <sstream>
#include "Compressor.h"
Compressor::Compressor(const std::string& PATH, const T_UI minbytes)
{
std::string buffer = "";
TEXT_FILE = "";
ifstream input_text( PATH.c_str(), std::ios::in );
if( !input_text )
{
std::cerr << "Can't open the text file";
std::exit( 1 );
}
while( !input_text.eof() )
{
std::getline( input_text, buffer );
TEXT_FILE += buffer;
TEXT_FILE += "\n";
buffer.clear();
}
input_text.close();
change_size_insp();
size_of_minbytes = minbytes;
TEXT_ENCODED = "";
W_buffer = "";
W_inspection = "";
v_codes.first = 0;
v_codes.second = 0;
actual_byte = 0;
lz77_encode();
}
std::string Compressor::get_TEXT_FILE() const
{
return TEXT_FILE;
}
std::string Compressor::get_TEXT_ENCONDED() const
{
return TEXT_ENCODED;
}
bool Compressor::inspection_empty() const
{
return ( size_w_insp != 0 );
}
std::string Compressor::convert_pair() const
{
std::stringstream out;
out << v_codes.first;
out << "|";
out << v_codes.second;
return out.str();
}
void Compressor::save_file_encoded()
{
std::string path("/home/facu/encoded.txt");
ofstream out_txt( path.c_str(),std::ios::out );
out_txt << TEXT_ENCODED << "\n";
out_txt.close();
}
void Compressor::lz77_encode()
{
while( inspection_empty() )
{
W_buffer = TEXT_FILE.substr( actual_byte, 1);
if( W_inspection.find( W_buffer ) == W_inspection.npos )
{
// Cant find any byte from buffer
TEXT_ENCODED += W_buffer;
W_inspection += W_buffer;
W_buffer.clear();
++actual_byte;
--size_w_insp;
}
else
{
// We founded any byte from buffer in inspection
v_codes.first = W_inspection.find( W_buffer );
v_codes.second = 1;
while( W_inspection.find( W_buffer ) != W_inspection.npos )
{
++actual_byte;
--size_w_insp;
v_codes.second++;
W_inspection += TEXT_FILE[actual_byte - 1];
W_buffer += TEXT_FILE[actual_byte];
}
++actual_byte;
--size_w_insp;
if( v_codes.second > size_of_minbytes )
TEXT_ENCODED += convert_pair();
else
TEXT_ENCODED += W_buffer;
W_buffer.clear();
}
}
}
谢谢!
我对解压缩类进行编码:)
答案 0 :(得分:4)
我通常建议先写解压缩器,然后编写压缩器以匹配它。
我建议首先让压缩器和相应的解压缩器使用固定大小的复制项目,然后才在必要时调整它们以生成/使用可变大小的复制项目。
许多类似LZ77的算法在压缩文件中使用固定大小来表示位置和长度; 通常一个十六进制数字表示长度,3个十六进制数字表示位置,总共2个字节。
“|”位置和复制长度之间是不必要的。
如果您真的想要实现原始的LZ77算法, 您的压缩算法需要始终发出固定长度的复制长度(即使它为零),固定长度位置(当长度为零时,您也可以在此处粘零),以及固定长度的文字值。
某些类似LZ77的文件格式被分为“项目”,它们是固定长度的复制长度,位置对,或者是一个或多个文字值。 如果你走那条路,压缩器必须首先告诉解压缩器即将到来的项是表示文字值还是复制长度的位置对。 执行此操作的许多方法之一是保留一个特殊的“0”位置值,而不是像所有其他位置值一样在输出解压缩流中指示某个位置,而是指示输入压缩文件中的下几个文字值。
几乎所有类似LZ77的算法都会从明文中的当前位置向后存储“偏移”,而不是从明文开头向前的“位置”。 例如,“1”表示最近解码的明文字节,而不是第一个解码的明文字节。
当压缩文件包含一系列整数时,解码器如何判断一个整数的结束,下一个整数是否开始? 有3个热门答案:
http://en.wikibooks.org/wiki/Data_Compression
Jacob Ziv和Abraham Lempel; A Universal Algorithm for Sequential Data Compression,IEEE Transactions on Information Theory,23(3),pp.337-343,1977年5月。