CN103236847A - 基于多层哈希结构与游程编码的数据无损压缩方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于多层哈希结构与游程编码的数据无损压缩方法，主要解决LZO压缩方法对重复数据压缩效果不佳以及搜索匹配字符串时难以找到最长匹配字符串的问题。其实现步骤是：(1)读入原始数据并用游程编码对其进行预处理，得到待压缩数据；(2)判断所读数据是否为新字符，若不是，则搜索最长匹配字符串，并根据字符重复长度和指回距离进行编码，若是，则按照新字符的编码方法进行编码；(3)根据编码字符更新读取位置，并根据读取位置判断是否编码到待压缩数据的结尾，若是则终止，若不是，则继续读入待压缩数据，返回步骤(2)。本发明与现有的其他无损压缩方法相比，压缩效率更好，可用在对数据的压缩速度和压缩效率均有要求的存储设备中。
Description
技术领域
本发明属于数据无损压缩技术领域，涉及图像、文本、程序等常见数据的压缩，可用在对数据的压缩速度和压缩效率均有要求的存储设备中。
背景技术
随着信息科技日新月异的发展，人们对于数据的存储需求日益提升，此外，网络的蓬勃发展，使得传输通道上的数据流量也越来越大，然而带宽却无法负荷这么庞大的数据量。为了解决以上问题，数据就必须先经过压缩编码，使得原本数据的大小降低，从而节省数据存储的使用空间，提升传送数据的速度。
目前，数据无损压缩方法有很多，可以分为两类：基于统计的无损压缩方法和基于字典的无损压缩方法。基于统计的无损压缩方法以霍夫曼编码方法为代表。这种压缩方法通常需要统计每个符号出现的次数，一般都需要耗费大量的时间，但是压缩率很高；基于字典的无损压缩方法以Lempel-Ziv系列为代表，LZW(Lempel Ziv Walch),LZSS（Lempel Ziv Storer Szymanski）等等，在这类方法中LZO（Lempel Ziv Oberhumer）是目前最快速的无损压缩方法；此外还有把这两类方法结合的无损压缩方法。
霍夫曼编码方法，是目前应用最广的基于统计的无损压缩方法，它通过统计每个符号出现的概率，建立霍夫曼树，使得出现概率高的字符用较少的比特表示，出现频率低的用较多的比特来表示，从而尽可能减少传送所需的总比特数，因为这种编码方法编码之后的字符串的平均期望长度最低，有时也称为最佳编码。然而在实际应用时，对信源进行霍夫曼编码后，形成一个霍夫曼编码表，必须通过查表的方法来进行编、译码。在信源存储与传输过程中必须首先存储这一霍夫曼编码表，若先基于大量概率统计，建好霍夫曼编码表，则所需存储码表的容量增大，使设备复杂化，同时也使得查表搜索时间增大。
LZO算法，是目前应用最广泛的基于字典的无损压缩方法，其具有以下特点：解压简单，解压速度快，允许在压缩编码时以损失压缩速度为代价提高压缩率，并且可以选择与实际应用相匹配压缩级别。另外LZO的算法是线程安全的，在进行编码时，LZO的两次哈希运算与其设置的五种不同的压缩格式保证了它的解压缩速度。在实际编码时，寻找匹配字符串时，如若发生碰撞，即经哈希运算后结果相同的两个字符串不是完全相同的字符串，LZO没有用偏移的方法来寻找新的存储单元而是直接把这些字符串当作新符号直接传送出去，这样避免了用大量的时间来寻找新的存储单元。
LZO虽然具有压缩快速的优点，但是其压缩率却由于内在的特点而比霍夫曼等无损压缩方法要低，尤其对有较多重复内容的数据压缩效果不佳。
发明内容
本发明目的在于针对上述LZO方法的不足，提出一种基于多层哈希结构与游程编码的数据无损压缩方法，在保证其压缩和解压缩速度的前提下，改进LZO方法的数据压缩效果，提高LZO的压缩率。
实现本发明的基本思想是：使用游程编码对原始数据进行预处理并对LZO编码的哈希表构建方法进行改进，其具体实现步骤包括如下：
（1）初始化：读入原始数据，用游程编码方法对其进行预处理，即把原始数据中有重复的字符串编码为重复字符加上重复长度的格式，得到待压缩数据；
（2）初始化读取位置为待压缩数据中第一个字符位置，初始化哈希表为空表，并设置读取规则，即每次从初始化后的待压缩数据中读取四个字符，每一次读取后，读取位置后移四个字符；
（3）区分新字符和匹配字符，若是匹配字符则在哈希表中寻找最长匹配字符串：
（3a）按照读取规则从待压缩数据中读取四个字符，若这四个字符没有记录在哈希表中，则判为新字符，执行步骤（4），并把该新字符存入哈希表中，初始化匹配次数p为0；若哈希表中有记录，则不是新字符，即当前字符与哈希表中记录字符匹配，进行步骤（3b），更新匹配次数p为1；
（3b）按照读取规则继续从待压缩数据中读取四个字符，若该四个字符与步骤（3a）中找到的哈希表中记录的字符串依然匹配，则令匹配次数p加1，更新哈希表中记录的字符位置为当前匹配字符位置；否则，执行步骤（4），并把当前字符串存入哈希表；
（3c）重复执行步骤（3b），至多5次，在哈希表记录的字符串中找出与当前字符串最长的匹配字符串并将其存入哈希表；
（4）若是新字符，则按照LZO新字符的编码方法进行压缩编码；否则根据字符重复长度和指回距离即当前字符位置与哈希表内记录位置之间的距离，按照LZO的编码格式进行压缩编码；
（5）判断是否编码至待压缩数据结尾，若是，则输出压缩后数据和压缩后数据的长度，并记下结束标志，否则，执行步骤（6）；
（6）若匹配次数p等于1，按照新模式从待压缩数据中读取字符并存储至哈希表，返回步骤（3）；否则，更新读取位置为待编码字符位置按照原读取规则从待压缩数据中读取字符，返回步骤（3）。
本发明与现有LZO无损压缩技术相比，由于加入了游程编码来预处理原始数据，消除了LZO对重复数据压缩效果不佳的缺点；由于采用了多层哈希的匹配方法可以有效改善LZO在哈希表记录的字符串中难以找到最长匹配字符串的缺点；同时，由于设置了新的读取方式，进一步完善了哈希表，能够在保证LZO快速编解码速度的前提下，使原始数据得到更大程度的压缩，有效提高了LZO压缩方法的编码效率。
附图说明
图1是本发明的总流程图；
图2是本发明中寻找最长匹配字符串的子流程图；
图3是本发明中更新读取位置的子流程图。
具体实施方式
参照图1，本发明的实现步骤如下：
步骤一：初始化：读入原始数据，用游程编码方法对其进行预处理，即把原始数据中有重复的字符串编码为重复字符加上重复长度的格式。例如：字符串aaaaaa用游程编码方法编码为a(06)；字符串ccccc，编码为c(05)。经过游程编码预处理后，得到待压缩数据。
步骤二：初始化读取位置为待压缩数据中的第一个字符位置，初始化哈希表为空表，并设置读取规则为：每次从待压缩数据中读取四个字符，每一次读取后，读取位置后移四个字符。
步骤三：区分新字符和匹配字符，若是匹配字符则在哈希表中寻找最长匹配字符串。
参照图2，本步骤的具体实现如下：
（3a）按照读取规则从待压缩数据中读取四个字符，若这四个字符没有记录在哈希表中，则判为新字符，执行步骤四，并把该新字符存入哈希表中，初始化匹配次数p为0；若哈希表中有记录，则不是新字符，即当前字符与哈希表中记录字符匹配，进行步骤（3b），更新匹配次数p为1；
（3b）按照读取规则继续从待压缩数据中读取四个字符，若该四个字符与步骤（3a）中找到的哈希表中记录的字符串依然匹配，则令匹配次数p加1，更新哈希表中记录的字符位置为当前匹配字符位置；否则，执行步骤四，并把当前字符串存入哈希表；
（3c）重复执行步骤（3b），至多5次，在哈希表记录的字符串中找出与当前字符串最长的匹配字符串并将其存入哈希表。
步骤四：若是新字符，则按照LZO新字符的编码方法进行压缩编码，即先输出新字符的个数，然后依次输出新字符；否则根据字符重复长度和指回距离，按照LZO的编码格式进行压缩编码；
其中LZO的编码格式包括：
对于字符串重复长度小于8，且指回距离小于2K的数据，将第一个字节记录为长度，将第二个字节记录为字符当前位置与哈希表内记录位置之间的距离，；
对于字符串重复长度小于8，且指回距离小于16K的数据，将第一个字节记录为长度，将第二个和第三个字节记录为字符当前位置与哈希表内记录位置之间的距离；
对于字符串重复长度小于8，且指回距离小于48K的数据，将第一个字节最后3个比特记录为长度，将第一个字节第4比特、第二个字节和第三个字节记录为字符当前位置与哈希表内记录位置之间的距离；
对于字符串重复长度大于8，且指回距离小于16K的数据，将前两个字节记录为重复长度，将后两个字节记录为字符当前位置与哈希表内记录位置之间的距离；
对于字符串重复长度大于8，且指回距离小于48K的数据，将前两个字节记录为重复长度，将后两个字节记录为字符当前位置与哈希表内记录位置之间的距离；
所述的指回距离，是指当前字符位置与哈希表内记录位置之间的距离。
步骤五：判断是否编码至待压缩数据结尾，若是，则输出压缩后数据和压缩后数据的长度，并记下结束标志，否则，执行步骤六。
步骤六：若匹配次数p等于1，按照新模式从待压缩数据中读取字符并存储至哈希表，返回步骤三；否则，更新读取位置为待编码字符位置按照原读取规则从待压缩数据中读取字符，返回步骤三。
参照图3，所述的按照新模式从待压缩数据中读取字符并存储至哈希表，按如下步骤进行：
（6a）将读取位置更新为当前已经编码的四个字符中的第二个字符；
（6b）改变读取规则，即每一次读取四个字符后，读取位置后移一个字符，重复读取字符直至读取位置为当前已经编码的四个字符中的第四个字符。例如：当前字符串为abcdefg，完成abcd的编码后，读取顺序依次为bcde,cdef,defg；
（6c）把每次读取的四个字符存入哈希表，读取位置后移一个字符，再将读取规则恢复为步骤二中的原读取规则。
本发明的效果可以通过以下仿真实验进一步说明：
1.仿真条件：硬件环境：CPU AMD Sempron3000+,1.8GHz,512MB内存；软件环境：Windows XP，Visual Studio2010；测试对象：标准资料包Calgary Corpus。
2.仿真内容：
分别用传统LZO压缩方法及本发明压缩方法对Calgary Corpus中的各个文件进行压缩并记录原始文件大小以及压缩后文件大小，压缩后文件越小表明压缩效率越好，压缩结果如表1所示，其中提升效率及平均提高效率值的计算公式如下：
表1
从表1可知，本发明提出的基于多层哈希结构和游程编码的无损压缩方法比传统LZO压缩效率更好，平均压缩率的提升接近12%。由于本发明的压缩效率更好，可节省存储设备的存储空间，提升总体运行效率。
Claims (2)
1.一种基于多层哈希结构与游程编码的数据无损压缩方法，包括以下步骤：
（1）初始化：读入原始数据，用游程编码方法对其进行预处理，即把原始数据中有重复的字符串编码为重复字符加上重复长度的格式，得到待压缩数据；
（2）初始化读取位置为待压缩数据中第一个字符位置，初始化哈希表为空表，并设置读取规则，即每次从初始化后的待压缩数据中读取四个字符，每一次读取后，读取位置后移四个字符；
（3）区分新字符和匹配字符，若是匹配字符则在哈希表中寻找最长匹配字符串：
（3a）按照读取规则从待压缩数据中读取四个字符，若这四个字符没有记录在哈希表中，则判为新字符，执行步骤（4），并把该新字符存入哈希表中，初始化匹配次数p为0；若哈希表中有记录，则不是新字符，即当前字符与哈希表中记录字符匹配，进行步骤（3b），更新匹配次数p为1；
（3b）按照读取规则继续从待压缩数据中读取四个字符，若该四个字符与步骤（3a）中找到的哈希表中记录的字符串依然匹配，则令匹配次数p加1，更新哈希表中记录的字符位置为当前匹配字符位置；否则，执行步骤（4），并把当前字符串存入哈希表；
（3c）重复执行步骤（3b），至多5次，在哈希表记录的字符串中找出与当前字符串最长的匹配字符串并将其存入哈希表；
（4）若是新字符，则按照LZO新字符的编码方法进行压缩编码；否则根据字符重复长度和指回距离即当前字符位置与哈希表内记录位置之间的距离，按照LZO的编码格式进行压缩编码；
（5）判断是否编码至待压缩数据结尾，若是，则输出压缩后数据和压缩后数据的长度，并记下结束标志，否则，执行步骤（6）；
（6）若匹配次数p等于1，按照新模式从待压缩数据中读取字符并存储至哈希表，返回步骤（3）；否则，更新读取位置为待编码字符位置按照原读取规则从待压缩数据中读取字符，返回步骤（3）。
2.根据权利要求1所述的方法，其中步骤（6）所述按照新模式从待压缩数据中读取字符存储至哈希表，按如下步骤进行：
（6a）将读取位置更新为当前已经编码的四个字符中的第二个字符；
（6b）改变读取规则，即每一次读取四个字符后，读取位置后移一个字符，重复读取字符直至读取位置为当前已经编码的四个字符中的第四个字符；
（6c）把每次读取的四个字符存入哈希表，读取位置后移一个字符，再将读取规则恢复为权利要求1中步骤（2）的原读取规则。
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