Презентация "Алгоритм Лемпеля - Зива - Велча" по информатике – проект, доклад

Алгоритм Лемпеля — Зива — Велча

Алгори́тм Ле́мпеля — Зи́ва — Ве́лча (Lempel-Ziv-Welch, LZW)

это универсальный алгоритм сжатия данных без потерь, созданный Авраамом Лемпелем, Яаковом Зивом и Терри Велчем . Он был опубликован Велчем в 1984 году, в качестве улучшенной реализации алгоритма LZ78, опубликованного Лемпелем и Зивом в 1978 году. Алгоритм разработан так, чтобы его можно было быстро реализовать, но он не обязательно оптимален, поскольку он не проводит никакого анализа входных данных. Акроним «LZW» указывает на фамилии изобретателей алгоритма: Лемпель, Зив и Велч.

Данный алгоритм при сжатии (кодировании) динамически создаёт таблицу преобразования строк: определённым последовательностям символов (словам) ставятся в соответствие группы бит фиксированной длины (обычно 12-битные). Таблица инициализируется всеми 1-символьными строками (в случае 8-битных символов — это 256 записей). По мере кодирования алгоритм просматривает текст символ за символом, и сохраняет каждую новую, уникальную 2-символьную строку в таблицу в виде пары код/символ, где код ссылается на соответствующий первый символ. После того как новая 2-символьная строка сохранена в таблице, на выход передаётся код первого символа. Когда на входе читается очередной символ, для него по таблице находится уже встречавшаяся строка максимальной длины, после чего в таблице сохраняется код этой строки со следующим символом на входе; на выход выдаётся код этой строки, а следующий символ используется в качестве начала следующей строки.

Алгоритму декодирования на входе требуется только закодированный текст, поскольку он может воссоздать соответствующую таблицу преобразования непосредственно по закодированному тексту

Алгоритм Инициализация словаря всеми возможными односимвольными фразами. Инициализация входной фразы W первым символом сообщения. Найти в словаре строку W наибольшей длины, которая совпадает с последними принятыми символами. Считать очередной символ K из кодируемого сообщения. Если КОНЕЦ_СООБЩЕНИЯ, то выдать код для W, иначе. Если фраза WK уже есть в словаре, присвоить входной фразе W значение WK и перейти к Шагу 3, иначе выдать код W, добавить WK в словарь, присвоить входной фразе W значение K и перейти к Шагу 3. Конец.

На момент своего появления алгоритм LZW давал лучший коэффициент сжатия, для большинства приложений, чем любой другой хорошо известный метод того времени. Он стал первым широко используемым на компьютерах методом сжатия данных. Алгоритм был реализован в программе compress, которая стала более или менее стандартной утилитой Unix-систем приблизительно в 1986 году. Несколько других популярных утилит-архиваторов также используют этот метод или близкие к нему.

Пример

Данный пример показывает алгоритм LZW в действии, показывая состояние выходных данных и словаря на каждой стадии, как при кодировании, так и при раскодировании сообщения. С тем чтобы сделать изложение проще, мы ограничимся простым алфавитом — только заглавные буквы, без знаков препинания и пробелов. Сообщение, которое нужно сжать, выглядит следующим образом:

TOBEORNOTTOBEORTOBEORNOT#

Маркер # используется для обозначения конца сообщения. Тем самым, в нашем алфавите 27 символов (26 заглавных букв от A до Z и #). Компьютер представляет это в виде групп бит, для представления каждого символа алфавита нам достаточно группы из 5 бит на символ. По мере роста словаря, размер групп должен расти, с тем чтобы учесть новые элементы. 5-битные группы дают 25 = 32 возможных комбинации бит, поэтому, когда в словаре появится 33-е слово, алгоритм должен перейти к 6-битным группам. Заметим, что, поскольку используется группа из всех нулей 00000, то 33-я группа имеет код 32. Начальный словарь будет содержать:

# = 00000 A = 00001 B = 00010 C = 00011 . . . Z = 11010

Кодирование

Без использования алгоритма LZW, при передаче сообщения, как оно есть — 25 символов по 5 бит на каждый — оно займёт 125 бит. Сравним это с тем, что получается при использовании LZW:

Символ: Битовый код: Новая запись словаря: (на выходе) T 20 = 10100 O 15 = 01111 27: TO B 2 = 00010 28: OB E 5 = 00101 29: BE O 15 = 01111 30: EO R 18 = 10010 31: OR

Общая длина = 6*5 + 11*6 = 96 бит.

Таким образом, используя LZW, мы сократили сообщение на 29 бит из 125 — это почти 22 %. Если сообщение будет длиннее, то элементы словаря будут представлять всё более и более длинные части текста, благодаря чему повторяющиеся слова будут представлены очень компактно

Декодирование

Теперь представим, что мы получили закодированное сообщение, приведённое выше, и нам нужно его декодировать. Прежде всего, нам нужно знать начальный словарь, а последующие записи словаря мы можем реконструировать уже на ходу, поскольку они являются просто конкатенацией предыдущих записей.

Данные: На выходе: Полная Новая запись: : Частичная: 10100 = 20 T 27: T? 01111 = 15 O 27: TO 28: O? 00010 = 2 B 28: OB 29: B? 00101 = 5 E 29: BE 30: E? 01111 = 15 O 30: EO 31: O? 10010 = 18 R 31: OR 32: R?

Единственная небольшая трудность может возникнуть, если новое слово словаря пересылается немедленно. В приведённом выше примере декодирования, когда декодер встречает первый символ, T, он знает, что слово 27 начинается с T, но чем оно заканчивается? Проиллюстрируем проблему следующим примером. Мы декодируем сообщение ABABA:

Данные: На выходе: Новая запись: Полная: Частичная: . . . 011101 = 29 AB 46: (word) 47: AB? 101111 = 47 AB?

На первый взгляд, для декодера это неразрешимая ситуация. Мы знаем наперёд, что словом 47 должно быть ABA, но как декодер узнает об этом? Заметим, что слово 47 состоит из слова 29 плюс символ, идущий следующим. Таким образом, слово 47 заканчивается на «символ, идущий следующим». Но, поскольку это слово посылается немедленно, то оно должно начинаться с «символа, идущего следующим», и поэтому оно заканчивается тем же символом, что и начинается, в данном случае — A. Этот трюк позволяет декодеру определить, что слово 47 — это ABA. В общем случае, такая ситуация появляется, когда кодируется последовательность вида cScSc, где c — это один символ, а S — строка, причём слово cS уже есть в словаре.

На алгоритм LZW и его вариации был выдан ряд патентов, как в США, так и в других странах. На LZ78 был выдан американский патент U.S. Patent 4 464 650, принадлежащий Sperry Corporation, позднее ставшей частью Unisys Corporation. На LZW в США были выданы два патента: U.S. Patent 4 814 746, принадлежащий IBM, и патент Велча U.S. Patent 4 558 302 (выдан 20 июня 1983 года), принадлежащий Sperry Corporation, позднее перешедший к Unisys Corporation. К настоящему времени сроки всех патентов истекли. Unisys, GIF и PNG[править | править вики-текст] При разработке формата GIF в CompuServe не знали о существовании патента U.S. Patent 4 558 302 . В декабре 1994 года, когда в Unisys стало известно об использовании LZW в широко используемом графическом формате, эта компания распространила информацию о своих планах по взысканию лицензионных отчислений с коммерческих программ, имеющих возможность по созданию GIF-файлов. В то время формат был уже настолько широко распространён, что большинство компаний-производителей ПО не имели другого выхода, кроме как заплатить. Эта ситуация стала одной из причин разработки графического форматаPNG (неофициальная расшифровка: «PNG’s Not GIF»), ставшего третьим по распространённости[источник не указан 2320 дней] в WWW, после GIF и JPEG. В конце августа 1999 года Unisys прервала действие безвозмездных лицензий на LZW для бесплатного и некоммерческого ПО, а также для пользователей нелицензированных программ, призвав League for Programming Freedom развернуть кампанию «сожжём все GIF’ы» и информировать публику об имеющихся альтернативах. Многие эксперты в области патентного права отмечали, что патент не распространяется на устройства, которые могут лишь разжимать LZW-данные, но не сжимать их; по этой причине популярная утилита gzip может читать .Z-файлы, но не записывать их. 20 июня 2003 года истёк срок оригинального американского патента, что означает, что Unisys не может больше собирать по нему лицензионные отчисления. Аналогичные патенты в Европе, Японии и Канаде истекли в 2004 году.