JP3012677B2 - Ｚｌ符号化方法 - Google Patents
Ｚｌ符号化方法Info
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- JP3012677B2 JP3012677B2 JP2281431A JP28143190A JP3012677B2 JP 3012677 B2 JP3012677 B2 JP 3012677B2 JP 2281431 A JP2281431 A JP 2281431A JP 28143190 A JP28143190 A JP 28143190A JP 3012677 B2 JP3012677 B2 JP 3012677B2
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Description
【発明の詳細な説明】 〔目次〕 概要 産業上の利用分野 従来の技術（第６図乃至第９図） 発明が解決しようとする課題 課題を解決するための手段（第１図） 作用 実施例 （ａ） 一実施例の説明（第２図乃至第５図） （ｂ） 他の実施例の説明 発明の効果 〔概要〕 増分分解型ZL符号で符号化するZL符号化方法に関し， 辞書の検索を高速化し，符号化速度を向上することを
目的とし， 符号化済データを相異なる部分列に分けて，該部分列
を辞書に登録しておき，連結する部分列の検索順を示す
検索用リストに従って，入力データと該辞書中の部分列
を比較検索し，該入力データを該辞書中の部分列の内，
最大長一致するものの参照番号で指定して符号化するZL
符号化方法において，該辞書中の登録部分列毎に，検索
回数を保持するカウントエリアと，カウントエリアの値
が桁あふれしたことを示すキャリーフラグエリアを設
け，該部分列の検索毎に，対応する該カウントエリアを
更新し，該キャリーフラグを参照して該部分列の検索順
の並べ換えを行う。
目的とし， 符号化済データを相異なる部分列に分けて，該部分列
を辞書に登録しておき，連結する部分列の検索順を示す
検索用リストに従って，入力データと該辞書中の部分列
を比較検索し，該入力データを該辞書中の部分列の内，
最大長一致するものの参照番号で指定して符号化するZL
符号化方法において，該辞書中の登録部分列毎に，検索
回数を保持するカウントエリアと，カウントエリアの値
が桁あふれしたことを示すキャリーフラグエリアを設
け，該部分列の検索毎に，対応する該カウントエリアを
更新し，該キャリーフラグを参照して該部分列の検索順
の並べ換えを行う。
本発明は，増分分解型ZL符号で符号化するZL符号化方
法に関する。
法に関する。
近年，文字コード，ベクトル情報，画像など様々な種
類のデータがコンピュータで扱われるようになってお
り，扱われるデータ量も急速に増加してきている。大量
のデータを扱うときは，データの中の冗長な部分を省い
てデータ量を圧縮することで，記憶容量を減らしたり，
速く伝送したりできるようになる。
類のデータがコンピュータで扱われるようになってお
り，扱われるデータ量も急速に増加してきている。大量
のデータを扱うときは，データの中の冗長な部分を省い
てデータ量を圧縮することで，記憶容量を減らしたり，
速く伝送したりできるようになる。
様々なデータを１つの方式でデータ圧縮できる方法と
してユニバーサル符号化が提案されている。ここで，本
発明の分野は，文字コードの圧縮に限らず，様々なデー
タに適用できるが，以下では，情報理論で用いられてい
る呼称を踏襲し，データの1word単位を文字と呼び，デ
ータが任意wordつながったものを文字と呼ぶことにす
る。
してユニバーサル符号化が提案されている。ここで，本
発明の分野は，文字コードの圧縮に限らず，様々なデー
タに適用できるが，以下では，情報理論で用いられてい
る呼称を踏襲し，データの1word単位を文字と呼び，デ
ータが任意wordつながったものを文字と呼ぶことにす
る。
ユニバーサル符号の代表的な方法として,Ziv−Lempel
（ジブ−レンベル）符号がある（詳しくは，例えば，宗
像「Ziv−Lempelのデータ圧縮法」情報処理,Vol.26,No,
1,1985年を参照のこと）。
（ジブ−レンベル）符号がある（詳しくは，例えば，宗
像「Ziv−Lempelのデータ圧縮法」情報処理,Vol.26,No,
1,1985年を参照のこと）。
Ziv−Lempel符号（ZL符号という）ではユニバーサ
ル型と，増分分解型（Incremental parsing）の２つ
のアルゴリズムが提案されている。さらに，ユニバーサ
ル型アルゴリズムの改良として,LZSS符号がある（T.C.B
ell.“Better OPM/L Text Compression",IE EE Trans.o
n Commun.,Vol.COM−34,No.12,Dec.1986参照）。また，
増分分解型アルゴリズムの改良としては,LZW（Lempel−
Ziv−Welch）符号がある（T.A.Welch,“A Technique fo
r High−performance Data Compression",Computer,Jun
e 1984参照）。
ル型と，増分分解型（Incremental parsing）の２つ
のアルゴリズムが提案されている。さらに，ユニバーサ
ル型アルゴリズムの改良として,LZSS符号がある（T.C.B
ell.“Better OPM/L Text Compression",IE EE Trans.o
n Commun.,Vol.COM−34,No.12,Dec.1986参照）。また，
増分分解型アルゴリズムの改良としては,LZW（Lempel−
Ziv−Welch）符号がある（T.A.Welch,“A Technique fo
r High−performance Data Compression",Computer,Jun
e 1984参照）。
この２つのアルゴリズムの間では，圧縮率はユニバー
サル型の方が優れており，処理速度は増分分解型の方が
早いという特徴があった。
サル型の方が優れており，処理速度は増分分解型の方が
早いという特徴があった。
これら２つのアルゴリズムの内，増分分解型ZL符号
は，入力した文字列を以前に入力した符号化済の文字列
（以下，符号化済み文章と呼ぶ）の部分列と最大長一致
する文字列を検索し，その最大長一致文字列を複製とし
て符号化する。
は，入力した文字列を以前に入力した符号化済の文字列
（以下，符号化済み文章と呼ぶ）の部分列と最大長一致
する文字列を検索し，その最大長一致文字列を複製とし
て符号化する。
このエンコード処理を高速に行うために，最大一致文
字列の検索を，高速に行う方法が求められる。
字列の検索を，高速に行う方法が求められる。
増分分解型アルゴリズムは，圧縮率はユニバーサル型
より劣るが，シンプルで，計算も容易であることが知ら
れている。増分分解型Ziv−Lempel符号では，入力シン
ボルの系列をｘ＝aabababaa・・・とすると，成分系列
Ｘ＝X0,X1,X2・・・への増分分解は次のようにする。
より劣るが，シンプルで，計算も容易であることが知ら
れている。増分分解型Ziv−Lempel符号では，入力シン
ボルの系列をｘ＝aabababaa・・・とすると，成分系列
Ｘ＝X0,X1,X2・・・への増分分解は次のようにする。
Ｘ＝ａ・ab・aba・ｂ・aa・・・となる。
従って,X1を既成分の右端に１つのシンボルを付け加
えた列とし,X0＝λ（空列）,X1＝X0a,X2＝X2b,X3＝X2a,
X4＝X0b,X5＝X1a,・・・と分解できる。
えた列とし,X0＝λ（空列）,X1＝X0a,X2＝X2b,X3＝X2a,
X4＝X0b,X5＝X1a,・・・と分解できる。
増分分解した各成分系列は既成分系列を用いて次のよ
うな組で符号化する。
うな組で符号化する。
（成分のインデックス）・（次のシンボル） 増分分解型アルゴリズムは，符号化パターンについ
て，過去に分解した部分列の内，最大長一致するものを
求め，過去に分解した部分列の複製として符号化するも
のである。
て，過去に分解した部分列の内，最大長一致するものを
求め，過去に分解した部分列の複製として符号化するも
のである。
すなわち,ZL符号では現在の文字コード系列を，符号
化済の過去の系列からの複製として符号化するものであ
る。ZL符号を用いた場合，文字コードの文書情報は,1/2
程度に圧縮できる。
化済の過去の系列からの複製として符号化するものであ
る。ZL符号を用いた場合，文字コードの文書情報は,1/2
程度に圧縮できる。
増分分解型アルゴリズムについて，更にLZW符号を例
に詳述する。
に詳述する。
第６図はLZW符号化処理フロー図，第７図はLZW復号化
処理フロー図，第８図はLZW符号化，復号化説明図であ
る。
処理フロー図，第８図はLZW符号化，復号化説明図であ
る。
尚，第８図では説明を簡単にするためabc3文字の組合
せからなるデータを圧縮，復元する場合を取上げてい
る。
せからなるデータを圧縮，復元する場合を取上げてい
る。
LZW符号化は，書き替え可能な辞書をもち，入力文字
コード・データ中を相異なる文字列に分け，この文字列
を出現した順に番号を付けて辞書に登録するとともに，
現在入力している文字列を辞書に登録してある最長一致
文字列の番号で表して，符号化するものである。
コード・データ中を相異なる文字列に分け，この文字列
を出現した順に番号を付けて辞書に登録するとともに，
現在入力している文字列を辞書に登録してある最長一致
文字列の番号で表して，符号化するものである。
第６図のフロー図により符号化処理を説明する。
まずステップS1（以下「ステップ」を省略）で予め全
文字につき一文字からなる文字列を初期値として登録し
てから符号化を始める。S1の符号化は入力した最初の文
字Ｋにより辞書を検索して参照番号ωを求め，これを語
頭文字列（prefix string）とする。
文字につき一文字からなる文字列を初期値として登録し
てから符号化を始める。S1の符号化は入力した最初の文
字Ｋにより辞書を検索して参照番号ωを求め，これを語
頭文字列（prefix string）とする。
次にS2で入力データの次の文字Ｋを読み込み,S3で文
字入力が終了したか否かをチェックした後,S4に進んでS
1で求めた語頭文字列ω又はS5のωにS2で読み込んだ文
字Ｋを加えた（ωＫ）が辞書にあるか否かを探す。
字入力が終了したか否かをチェックした後,S4に進んでS
1で求めた語頭文字列ω又はS5のωにS2で読み込んだ文
字Ｋを加えた（ωＫ）が辞書にあるか否かを探す。
S4で文字列（ωＫ）が辞書になければ,S6に進んでS1
で求めた文字Ｋの参照番号ωを符号語code（ω）として
出力し，また文字列（ωＫ）に新たな参照番号を付加し
て辞書に登録し，さらにS2の入力文字Ｋを参照番号ωに
置き換えるとともに，辞書アドレスｎをインクリメント
してS2に戻って次の文字Ｋを読み込む。
で求めた文字Ｋの参照番号ωを符号語code（ω）として
出力し，また文字列（ωＫ）に新たな参照番号を付加し
て辞書に登録し，さらにS2の入力文字Ｋを参照番号ωに
置き換えるとともに，辞書アドレスｎをインクリメント
してS2に戻って次の文字Ｋを読み込む。
一方,S4で文字列（ωＫ）が辞書にあれば,S5で文字列
（ωＫ）を参照番号ωに置き換え，再びS2に戻って文字
列（ωＫ）が辞書から探せなくなるまで最大一被長の探
索を続ける。
（ωＫ）を参照番号ωに置き換え，再びS2に戻って文字
列（ωＫ）が辞書から探せなくなるまで最大一被長の探
索を続ける。
第８図（Ａ），（Ｂ）を参照して符号化を具体的に説
明すると次のようになる。
明すると次のようになる。
まず第８図（Ａ）の入力データは左から右へ読み込
む。最初の文字ａを入力したとき，辞書10にはａの他に
一致する文字列がないので,output code（参照番号ω）
を符号語として出力する。そして，拡張した文字列abに
参照番号４をつけて辞書10に登録する。実際の登録は文
字列（１）の形となる。続いて２番目のｂが文字列の先
頭になる。辞書10にはｂの他に一致する文字列がないの
で，参照番号２を符号語として出力し，拡張した文字列
baを実際には2aの形で参照番号５をつけて辞書10に登録
する。３番目のａが次の文字列の先頭になる。以下，同
様にこの処理を続ける。
む。最初の文字ａを入力したとき，辞書10にはａの他に
一致する文字列がないので,output code（参照番号ω）
を符号語として出力する。そして，拡張した文字列abに
参照番号４をつけて辞書10に登録する。実際の登録は文
字列（１）の形となる。続いて２番目のｂが文字列の先
頭になる。辞書10にはｂの他に一致する文字列がないの
で，参照番号２を符号語として出力し，拡張した文字列
baを実際には2aの形で参照番号５をつけて辞書10に登録
する。３番目のａが次の文字列の先頭になる。以下，同
様にこの処理を続ける。
第７図の復号化処理は第６図の符号化の逆の操作を行
う。
う。
第７図の復号化では，符号化と同様に予め辞書に全文
字につき一文字からなる文字列を初期値として登録して
から復号を始める。
字につき一文字からなる文字列を初期値として登録して
から復号を始める。
まずS1で最初の文字（参照番号）を読み込み，現在の
CODEをOLDcodeとし，最初の符号は既に辞書に登録され
た一文字の参照番号いずれかに該当することから，入力
符号CODEに一致する文字code（Ｋ）を探し出し，文字Ｋ
を出力する。なお，出力した文字（Ｋ）は後述するS8の
例外処理のためFINcharにセットしておく。
CODEをOLDcodeとし，最初の符号は既に辞書に登録され
た一文字の参照番号いずれかに該当することから，入力
符号CODEに一致する文字code（Ｋ）を探し出し，文字Ｋ
を出力する。なお，出力した文字（Ｋ）は後述するS8の
例外処理のためFINcharにセットしておく。
次にS2に進んで次の符号を読み込んでCODEにINscdeと
してセットする。
してセットする。
S3で新たな符号があるか否か，すなわち符号入力の終
了の有無をチェックしてS4に進み,S3で入力された符号C
ODEが辞書に定義（登録）されているか否かチェックす
る。
了の有無をチェックしてS4に進み,S3で入力された符号C
ODEが辞書に定義（登録）されているか否かチェックす
る。
通常，入力した符号語は前回までの処理で辞書に登録
されているため,S5に進んで符号CODEに対応する文字列c
ode（ωＫ）を辞書から読み出し,S6で文字列Ｋを一時的
にスタックし，参照番号code（ω）を新たなCODEとして
再度S5に戻り，このS5,S6の手順を再帰的に参照番号ω
が一文字に至るまで繰り返し，最後にS7に進んでS6でス
タックした文字をLIFO（Last In Fast Out）形成でポッ
プアップして出力する。同時にS7において，前回使った
符号ωと今回復元した文字列の最初の一文字Ｋを組
（ω,K）と表した文字列に，新たな参照番号を付加して
辞書に登録する。
されているため,S5に進んで符号CODEに対応する文字列c
ode（ωＫ）を辞書から読み出し,S6で文字列Ｋを一時的
にスタックし，参照番号code（ω）を新たなCODEとして
再度S5に戻り，このS5,S6の手順を再帰的に参照番号ω
が一文字に至るまで繰り返し，最後にS7に進んでS6でス
タックした文字をLIFO（Last In Fast Out）形成でポッ
プアップして出力する。同時にS7において，前回使った
符号ωと今回復元した文字列の最初の一文字Ｋを組
（ω,K）と表した文字列に，新たな参照番号を付加して
辞書に登録する。
第８図（Ｃ），（Ｄ）を参照して復号化処理を具体的
に説明すると次のようになる。
に説明すると次のようになる。
まず第８図（Ｄ）で最初の入力文字は１であり，一文
字a,b,cについては既に参照番号1,2,3として第８図
（Ｃ）に示すように辞書10に登録されているため，辞書
10の参照により符号１に一致する参照番号の文字列ａに
置き換えて出力する。次の符号２についても同様にして
文字ｂに置き換えて出力する。このとき前回処理した符
号と今回復号した最初の一文字ｂとを組み合わせた（1
b）に新たな参照番号４を付加して辞書10に登録する。
字a,b,cについては既に参照番号1,2,3として第８図
（Ｃ）に示すように辞書10に登録されているため，辞書
10の参照により符号１に一致する参照番号の文字列ａに
置き換えて出力する。次の符号２についても同様にして
文字ｂに置き換えて出力する。このとき前回処理した符
号と今回復号した最初の一文字ｂとを組み合わせた（1
b）に新たな参照番号４を付加して辞書10に登録する。
３番目の符号４は辞書10の探索により1bからabと置き
換えて文字列abを出力する。同時に前回処理した符号２
と今回復号した文字列の１番目の文字ａとの組合せた文
字列2a（＝ba）を新たな参照番号５を付加して辞書10に
登録する。
換えて文字列abを出力する。同時に前回処理した符号２
と今回復号した文字列の１番目の文字ａとの組合せた文
字列2a（＝ba）を新たな参照番号５を付加して辞書10に
登録する。
以下同様に、この処理を繰り返す。
第８図（ｄ）の復合化では次の例外処理がある。
この例外処理は，第６番目の入力符号８の復号で生ず
る。符号８は復号時に辞書に定義されておらず，復号で
きない。この場合には，前回処理した符号５に前回復号
した文字列baの最初の一文字ｂを加えた文字列5bを求
め，さらに2ab,babと置き換えられて力される。そし
て，文字列の出力語に前回の符号語５に今回復号した文
字列の文字ｂを加えた文字列5bに参照番号８を付加して
辞書に登録する。
る。符号８は復号時に辞書に定義されておらず，復号で
きない。この場合には，前回処理した符号５に前回復号
した文字列baの最初の一文字ｂを加えた文字列5bを求
め，さらに2ab,babと置き換えられて力される。そし
て，文字列の出力語に前回の符号語５に今回復号した文
字列の文字ｂを加えた文字列5bに参照番号８を付加して
辞書に登録する。
この例外処理は第７図の復号化処理フローのS4,S8の
処理を通じて行われ，最終的にS7で文字列の出力と新た
な文字列に参照番号を付加した辞書への登録S7で行われ
る。
処理を通じて行われ，最終的にS7で文字列の出力と新た
な文字列に参照番号を付加した辞書への登録S7で行われ
る。
なお，第６図，第７図の符号化／復号化処理は，同じ
辞書を作り出しながら行う。
辞書を作り出しながら行う。
第６図の流れ図に示す手順で符号化すると,1つの文字
列を辞書探索するたびに最悪，辞書全体をサーチしなけ
ればならないために時間がかかった。そこで，従来は辞
書探索に外部ハッシュ法（open hashing,または,chaini
ng）を用いて処理速度を上げていた（例えば，オーム社
刊，情報処理学会編，情報処理ハンドブック第77頁，第
220頁，を参照のこと）。
列を辞書探索するたびに最悪，辞書全体をサーチしなけ
ればならないために時間がかかった。そこで，従来は辞
書探索に外部ハッシュ法（open hashing,または,chaini
ng）を用いて処理速度を上げていた（例えば，オーム社
刊，情報処理学会編，情報処理ハンドブック第77頁，第
220頁，を参照のこと）。
第９図は係る外部ハッシュ法による文字列検索の従来
技術の説明図である。
技術の説明図である。
辞書が，第９図（Ａ）のような構成になっている時
に，“acb"を検索する場合を説明する。文字列の検索
は,1文字ずつ行われ，〜の順序で検索される。最初
の１文字は，最初から登録済で２文字目から検索を始め
る。２文字目の“c"を検索するため，“a"に続く，木の
一段深い所（２段目）の列，“r",“d",“c",“a"を右
から順に一致するまで比較を続ける。で“ｃ“が見つ
かると，次の１文字“b"の比較に移り，さらに木の一段
深い所（３段目）の列“p",“l",“b"との比較を行う。
で“b"が見つかり文字列“acb"が見つかったことにな
り，この登録位置P7を符号化する。
に，“acb"を検索する場合を説明する。文字列の検索
は,1文字ずつ行われ，〜の順序で検索される。最初
の１文字は，最初から登録済で２文字目から検索を始め
る。２文字目の“c"を検索するため，“a"に続く，木の
一段深い所（２段目）の列，“r",“d",“c",“a"を右
から順に一致するまで比較を続ける。で“ｃ“が見つ
かると，次の１文字“b"の比較に移り，さらに木の一段
深い所（３段目）の列“p",“l",“b"との比較を行う。
で“b"が見つかり文字列“acb"が見つかったことにな
り，この登録位置P7を符号化する。
次に“aca"を検索する場合を説明する。“ac"まで
は，同じ〜の比較経路を通る。しかし,3つめの文字
“a"が見つからず検索に失敗する。符号語としては，最
長一致文字列“ac"の位置が符号化される。また新しい
文字列“aca"の登録が行われるが，点線で示す３段目の
所にP8として登録され，次回の検索から参照できるよう
になる。
は，同じ〜の比較経路を通る。しかし,3つめの文字
“a"が見つからず検索に失敗する。符号語としては，最
長一致文字列“ac"の位置が符号化される。また新しい
文字列“aca"の登録が行われるが，点線で示す３段目の
所にP8として登録され，次回の検索から参照できるよう
になる。
このように，増分分解型Ziv−Lempel符号化中の文字
列検索では，入力文字を検索するとき，その文字列が存
在すれば終了，またなければ，新しく登録するという検
索と文字列の登録という２つの作業を行う。
列検索では，入力文字を検索するとき，その文字列が存
在すれば終了，またなければ，新しく登録するという検
索と文字列の登録という２つの作業を行う。
従来，この操作は，第９図（Ｂ）のような配列テーブ
ルを用いて実現されている。配列index〔 〕と配列cha
r〔 〕は，文字列の実体を格納した文字列テーブルで
あり，配列first〔 〕とnext〔 〕は，高速検索用の
ハッシュテーブルである。
ルを用いて実現されている。配列index〔 〕と配列cha
r〔 〕は，文字列の実体を格納した文字列テーブルで
あり，配列first〔 〕とnext〔 〕は，高速検索用の
ハッシュテーブルである。
配列firstは，インデックスｉに対する最初の連結イ
ンデックスfirst〔ｉ〕を，配列nextはインデックスｉ
に対する次の連結インデックスnext〔ｉ〕を格納する。
ンデックスfirst〔ｉ〕を，配列nextはインデックスｉ
に対する次の連結インデックスnext〔ｉ〕を格納する。
先程と同じように，文字列“acb"を検索する方法を説
明する。先ず第１文字の“a"は,index〔 〕の先頭にも
予め予約（０〜255の256個）されており,aはインデック
スとした配列first〔 〕を参照すると“a"に続く文字
の内の最初の文字の登録位置P1（“ar"の登録位置）は,
1つ前の文字列の登録位置をインデックスとする配列nex
t〔 〕を次々に辿っていけば分かる。また文字列“ac
a"を新たに登録する場合は，“acb"の登録位置P7をイン
デックスとする配列next〔 〕に，その実体の登録位置
P8を指し示すように，登録すればよい。（“登録処理”
参照） このように配列first〔 〕とnext〔 〕を用いるこ
とにより，文字列の実体（配列index〔 〕とchar
〔 〕）のみで，順に比較していく方法に比べ格段に高
速な検索が可能となっていた。
明する。先ず第１文字の“a"は,index〔 〕の先頭にも
予め予約（０〜255の256個）されており,aはインデック
スとした配列first〔 〕を参照すると“a"に続く文字
の内の最初の文字の登録位置P1（“ar"の登録位置）は,
1つ前の文字列の登録位置をインデックスとする配列nex
t〔 〕を次々に辿っていけば分かる。また文字列“ac
a"を新たに登録する場合は，“acb"の登録位置P7をイン
デックスとする配列next〔 〕に，その実体の登録位置
P8を指し示すように，登録すればよい。（“登録処理”
参照） このように配列first〔 〕とnext〔 〕を用いるこ
とにより，文字列の実体（配列index〔 〕とchar
〔 〕）のみで，順に比較していく方法に比べ格段に高
速な検索が可能となっていた。
しかし，この従来方法は，木への文字列の登録（ハッ
シュテーブルの登録）が出現順になっており検索の時，
木を辿って行く場合，必ずしも最小の経路で登録文字列
を発見することができずに効率が悪く，符号化に時間が
かかるという問題があった。
シュテーブルの登録）が出現順になっており検索の時，
木を辿って行く場合，必ずしも最小の経路で登録文字列
を発見することができずに効率が悪く，符号化に時間が
かかるという問題があった。
従って，本発明は，辞書の検索を高速化し，符号化速
度を向上することができるZL符号化方法を提供すること
を目的とする。
度を向上することができるZL符号化方法を提供すること
を目的とする。
第１図は本発明の原理図である。
本発明は，第１図に示すように，符号化済データを相
異なる部分列に分けて，該部分列を辞書10に登録してお
き，連結する部分列の検索順を示す検索用リスト10aに
従って，入力データと該辞書10中の部分列を比較検索
し，該入力データを該辞書10中の部分列の内，最大長一
致するものの参照番号で指定して符号化するZL符号化方
法において，該辞書10中の登録部分列毎に，検索回数を
保持するカウントエリアと，カウントエリアの値が桁あ
ふれしたことを示すキャリーフラグエリアを設け，該部
分列の検索毎に，対応する該カウントエリアを更新し，
該キャリーフラグを参照して該部分列の検索順の並べ換
えを行うものである。
異なる部分列に分けて，該部分列を辞書10に登録してお
き，連結する部分列の検索順を示す検索用リスト10aに
従って，入力データと該辞書10中の部分列を比較検索
し，該入力データを該辞書10中の部分列の内，最大長一
致するものの参照番号で指定して符号化するZL符号化方
法において，該辞書10中の登録部分列毎に，検索回数を
保持するカウントエリアと，カウントエリアの値が桁あ
ふれしたことを示すキャリーフラグエリアを設け，該部
分列の検索毎に，対応する該カウントエリアを更新し，
該キャリーフラグを参照して該部分列の検索順の並べ換
えを行うものである。
又，本発明は，入力文字数を計数し，該計数値が所定
値以上になったことに応じて前記検索順の並べ換えを行
うものである。
値以上になったことに応じて前記検索順の並べ換えを行
うものである。
更に，本発明は，前記検索順の深さを調べ，該深さが
所定値を越えるときは，前記検索順の並べ換えを行わ
ず，越えない時に前記検索順の並べ換えを行うものであ
る。
所定値を越えるときは，前記検索順の並べ換えを行わ
ず，越えない時に前記検索順の並べ換えを行うものであ
る。
本発明では，各部分列の検索回数をカウントし，文字
列の出現頻度を見て，辞書の探索木を出現しやすい順に
並べ換えることで，それ以降，最短の経路で文字列検索
ができ，高速な符号化処理を実現する。
列の出現頻度を見て，辞書の探索木を出現しやすい順に
並べ換えることで，それ以降，最短の経路で文字列検索
ができ，高速な符号化処理を実現する。
又，本発明は，入力文字数が所定値以上になったこと
で並べ換えを行うことにより，符号化がある程度進んだ
段階で並べ換えを行うことができる。
で並べ換えを行うことにより，符号化がある程度進んだ
段階で並べ換えを行うことができる。
更に，本発明は，検索順の深さに応じて並べ換えを行
うので，検索に必要な最小限の範囲のみで並べ換えがで
き，並べ換えの処理時間を節約できる。
うので，検索に必要な最小限の範囲のみで並べ換えがで
き，並べ換えの処理時間を節約できる。
（ａ） 一実施例の説明 第２図は本発明の一実施例全体処理フロー図，第３図
は第２図の検索処理フロー図，第４図は第２図の並べ換
え処理フロー図，第５図は並べ換え動作説明図である。
は第２図の検索処理フロー図，第４図は第２図の並べ換
え処理フロー図，第５図は並べ換え動作説明図である。
尚，ステップS1〜S7は第６図のステップS1〜S7に対応
する。
する。
S0）プロセッサ（第１図）は，文字列の出現数をカウン
トする配列cnt〔 〕とflag〔 〕を初期化する。又，
符号化された文字数のカウント用に変数outcntを使用
し，これも初期化して所定値（最大値）MAXを例えば1kb
yteとして，検索に入る。
トする配列cnt〔 〕とflag〔 〕を初期化する。又，
符号化された文字数のカウント用に変数outcntを使用
し，これも初期化して所定値（最大値）MAXを例えば1kb
yteとして，検索に入る。
S1）第３図に示すように,1文字目の文字列ωを入力す
る。
る。
S2）プロセッサは次の文字Ｋを入力し，変数outcntを
（outcnt＋１）に更新する。
（outcnt＋１）に更新する。
S4）文字列ωをインデックスとして配列first〔ω〕を
配列first100より引き，インデックスｉに代入する。fi
rst〔ω〕は，文字列の実体を格納してある最初の位置
となる。
配列first100より引き，インデックスｉに代入する。fi
rst〔ω〕は，文字列の実体を格納してある最初の位置
となる。
実体は配列index〔〕に格納してあり，インデックス
ｉの配列index〔ｉ〕と入力文字Ｋを比較する。index
〔ｉ〕とＫが一致しなければ，配列next101のインデッ
クスｉのnext〔ｉ〕を引き，インデックスｉに代入す
る。
ｉの配列index〔ｉ〕と入力文字Ｋを比較する。index
〔ｉ〕とＫが一致しなければ，配列next101のインデッ
クスｉのnext〔ｉ〕を引き，インデックスｉに代入す
る。
即ち，次の連結インデックスをインデックスとする。
次に，インデックスｉが「０」かを判定し,i＝０なら
候補文字なしとして終了し,i≠０なら候補文字があるた
め，前述のindex〔ｉ〕とＫの比較に戻る。
候補文字なしとして終了し,i≠０なら候補文字があるた
め，前述のindex〔ｉ〕とＫの比較に戻る。
S5）一方,index〔ｉ〕＝Ｋなら，第６図のωＫが辞書に
あったことになり，文字列ωにインデックスｉを代入す
る。そして，そのインデックスｉの配列cnt（ｉ）をcnt
（ｉ）＋１に更新して，ステップS2に戻る。
あったことになり，文字列ωにインデックスｉを代入す
る。そして，そのインデックスｉの配列cnt（ｉ）をcnt
（ｉ）＋１に更新して，ステップS2に戻る。
S6）辞書にωＫがなければ，第６図で説明したように，
新文字列ωＫの辞書への登録を行い，符号語code（ω）
を出力する。
新文字列ωＫの辞書への登録を行い，符号語code（ω）
を出力する。
S8）次に，プロセッサは変数outcntが所定値MAXを越え
ているかを判定し，越えていなければ，ステップS2に戻
る。
ているかを判定し，越えていなければ，ステップS2に戻
る。
S9）逆に，変数outcontが所定値MAXを越えていれば，符
号化が一定数まで進んだため第４図にて後述する探索木
の並べ換え処理を行う。
号化が一定数まで進んだため第４図にて後述する探索木
の並べ換え処理を行う。
S10）そして，カウンタcnt〔 〕，フラグflag〔 〕，
変数outcntを「０」に初期化し，ステップに戻る。
変数outcntを「０」に初期化し，ステップに戻る。
このように，探索木の並べ換えは，このoutcontがMAX
を越えたときに行われるようにする。文字が１文字入力
されるたびに，辞書中の探索木によって探索が行われ，
最大長一致する文字探索部で見つけられ，その見つかっ
た登録文字列の位置を符号化する。そして最大長一致す
る文字列に一致しなかった新たな文字列を登録する。こ
のあと，符号化された文字数outcntがMAXを越えていな
いかを判断する。もし越えていれば探索木の並べ換えを
行う。越えていなければ次の文字列の探索に移る。
を越えたときに行われるようにする。文字が１文字入力
されるたびに，辞書中の探索木によって探索が行われ，
最大長一致する文字探索部で見つけられ，その見つかっ
た登録文字列の位置を符号化する。そして最大長一致す
る文字列に一致しなかった新たな文字列を登録する。こ
のあと，符号化された文字数outcntがMAXを越えていな
いかを判断する。もし越えていれば探索木の並べ換えを
行う。越えていなければ次の文字列の探索に移る。
次に，探索木の並べ換え処理について，第４図及び第
５図により説明する。
５図により説明する。
探索木の並べ換えは，並び換えの処理時間節約のため
探索木全体ではなく，その１部について行う。シミュレ
ーションの結果，探索木で使用される深さは，平均で３
〜10程度であり，この範囲で並べ換えを行えば十分に効
果があると考える。
探索木全体ではなく，その１部について行う。シミュレ
ーションの結果，探索木で使用される深さは，平均で３
〜10程度であり，この範囲で並べ換えを行えば十分に効
果があると考える。
プロセッサは，探索木の並べ換えの深さの最大値de
pht MAXを「10」，インデックスｉを「０」に初期化す
る。
pht MAXを「10」，インデックスｉを「０」に初期化す
る。
次に，インデックスｉで配列first〔ｉ〕を引き，
「０」と比較する。
「０」と比較する。
first〔ｉ〕が「０」でなければ，そのインデック
スには文字列がエントリーされているため,index〔 〕
の中身の文字列の深さdepthを検査する。
スには文字列がエントリーされているため,index〔 〕
の中身の文字列の深さdepthを検査する。
即ち,next〔ｉ〕を用いて,next〔ｉ〕が「０」（終
了）となるまで,next〔ｉ〕をたどり，その時の最終文
字列の文字数をindex〔ｉ〕より求めればよい。
了）となるまで,next〔ｉ〕をたどり，その時の最終文
字列の文字数をindex〔ｉ〕より求めればよい。
次に，求めた深さdepthと最大値depth MAXとを比較
する。
する。
depth＞depth MAXなら，木の深さが深すぎ，並べ換え
をするには処理時間が長くなるため，並べ換えをせず，
ステップへ進む。
をするには処理時間が長くなるため，並べ換えをせず，
ステップへ進む。
逆に,depth＞depth MAXでないなら,flag〔 〕を参
照しながら配列first〔 〕,next〔 〕を書き換える。
照しながら配列first〔 〕,next〔 〕を書き換える。
これを第５図によって説明すると，第５図（Ａ）のよ
うに，“ar",“ad",“ac",“aa"の順であった木におい
て，カウント値cnt〔ｉ〕がそれぞれ「２」，「６」，
「３」，「５」となり,flag〔 〕が「０」，「１」，
「０」，「１」であったとすると，検索頻度の高いflag
〔 〕＝１の“ad"と“aa"を前にもってきて，第５図
（Ｂ）のように，“ad",“aa",“ar",“ac"の順に並べ
換える。
うに，“ar",“ad",“ac",“aa"の順であった木におい
て，カウント値cnt〔ｉ〕がそれぞれ「２」，「６」，
「３」，「５」となり,flag〔 〕が「０」，「１」，
「０」，「１」であったとすると，検索頻度の高いflag
〔 〕＝１の“ad"と“aa"を前にもってきて，第５図
（Ｂ）のように，“ad",“aa",“ar",“ac"の順に並べ
換える。
即ち，第５図（Ａ），（Ｂ）のように,first〔ａ〕を
「P1」から「P2」へ書き換え,next〔P1〕を「P3」に,ne
xt〔P2〕を「P4」に,next〔P3〕の「０」に,next〔P4〕
を「P1」に書き換え,P2→P4→P1→P3の順とする。
「P1」から「P2」へ書き換え,next〔P1〕を「P3」に,ne
xt〔P2〕を「P4」に,next〔P3〕の「０」に,next〔P4〕
を「P1」に書き換え,P2→P4→P1→P3の順とする。
そして，ステップに進む。
ステップのfirst〔ｉ〕＝０ならば，そのインデ
ックスには文字列がエントリーされてないことになり,f
irst〔ｉ〕の処理がステップ，で終ると，次のイン
デックスへ進むため，インデックスｉを（ｉ＋１）に更
新する。
ックスには文字列がエントリーされてないことになり,f
irst〔ｉ〕の処理がステップ，で終ると，次のイン
デックスへ進むため，インデックスｉを（ｉ＋１）に更
新する。
次に，インデックスｉとインデックスの最大値index
MAXを比較し,i＞index MAXでないなら，ステップへ戻
る。
MAXを比較し,i＞index MAXでないなら，ステップへ戻
る。
一方,i＞index MAXであれば，全てのエントリーにつ
いて並べ換えを行ったことになり，処理を終了する。
いて並べ換えを行ったことになり，処理を終了する。
このようにして，配列first〔 〕を若い方から調べ
ていき,0と比較する。０であれば，まだそのインデクス
には文字列がエントリーされていないことになるのでｉ
をインクリメントする。０でなければ,index〔 〕の中
身の文字列の深さを検査する。
ていき,0と比較する。０であれば，まだそのインデクス
には文字列がエントリーされていないことになるのでｉ
をインクリメントする。０でなければ,index〔 〕の中
身の文字列の深さを検査する。
又,depthがdepth MAXを越えていれば，なにもせずに,
iをインクリメントし，次のエントリー文字列を見つけ
にいく。もし,depthがdepth MAXを越えていなければ,fl
ag〔 〕を，参照しながら，配列first〔 〕,next
〔 〕の値を書き換える。ｉがindex MAXを越えれば，
全てのエントリーについて並べ換えを行ったことにな
り，処理を終了させる。
iをインクリメントし，次のエントリー文字列を見つけ
にいく。もし,depthがdepth MAXを越えていなければ,fl
ag〔 〕を，参照しながら，配列first〔 〕,next
〔 〕の値を書き換える。ｉがindex MAXを越えれば，
全てのエントリーについて並べ換えを行ったことにな
り，処理を終了させる。
（ｂ） 他の実施例の説明 上述の実施例の他に，本発明は次のような変形が可能
である。
である。
ZL符号としてLZW符号を例に説明したが，他の周知
のZL符号にも適用できる。
のZL符号にも適用できる。
又，外部ハッシュテーブルも，実施例のものに限ら
れない。
れない。
以上本発明を実施例により説明したが，本発明は本発
明の主旨に従い種々の変形が可能であり，本発明からこ
れらを排除するものではない。
明の主旨に従い種々の変形が可能であり，本発明からこ
れらを排除するものではない。
以上説明した様に，本発明によれば，符号化がある程
度進んだ所で，文字列の出現頻度を見て，辞書の探索木
を出やすい順に並べ換えてやることで，それ以降，最短
の経路で文字列検索を行うようにし，高速な符号化を可
能とするという効果を奏し，符号化時間の約80％を占め
る検索時間を大幅に短縮でき，処理時間の短いLZ符号の
メリットをより高める。
度進んだ所で，文字列の出現頻度を見て，辞書の探索木
を出やすい順に並べ換えてやることで，それ以降，最短
の経路で文字列検索を行うようにし，高速な符号化を可
能とするという効果を奏し，符号化時間の約80％を占め
る検索時間を大幅に短縮でき，処理時間の短いLZ符号の
メリットをより高める。
第１図は本発明の原理図， 第２図は本発明の全体フロー図， 第３図は第２図における検索処理フロー図， 第４図は第２図における並べ換え処理フロー図， 第５図は第２図における並べ換え動作説明図， 第６図はLZW符号化処理フロー図， 第７図はLZW復号化処理フロー図， 第８図はLZW符号化，復号化説明図， 第９図は従来技術の説明図である。 図中,10……辞書， 10a……検索用リスト。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 千葉 広隆 神奈川県川崎市中原区上小田中1015番地 富士通株式会社内 (56)参考文献 特開 昭60−116228（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−209228（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) H03M 7/42
Claims (3)
- 【請求項１】符号化済データを相異なる部分列に分け
て，該部分列を辞書（10）に登録しておき， 連結する部分列の検索順を示す検索用リスト（10a）に
従って，入力データと該辞書（10）中の部分列を比較検
索し， 該入力データを該辞書（10）中の部分列の内，最大長一
致するものの参照番号で指定して符号化するZL符号化方
法において， 該辞書（10）中の登録部分列毎に，検索回数を保持する
カウントエリアと，カウントエリアの値が桁あふれした
ことを示すキャリーフラグエリアを設け， 該部分列の検索毎に，対応する該カウントエリアを更新
し， 該キャリーフラグを参照して該部分列の検索順の並べ換
えを行うことを特徴とするZL符号化方法。 - 【請求項２】入力文字数を計数し， 該計数値が所定値以上になったことに応じて前記検索順
の並べ換えを行うことを特徴とする請求項（１）項記載
のZL符号化方法。 - 【請求項３】前記検索順の深さを調べ， 該深さが所定値を越えるときは，前記検索順の並べ換え
を行わず， 越えない時に前記検索順の並べ換えを行うことを特徴と
する請求項（１）項記載のZL符号化方法。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2281431A JP3012677B2 (ja) | 1990-10-19 | 1990-10-19 | Ｚｌ符号化方法 |
| DE69123660T DE69123660T2 (de) | 1990-08-13 | 1991-08-09 | Datenkompressionsmethode und Gerät |
| EP95113406A EP0688104A2 (en) | 1990-08-13 | 1991-08-09 | Data compression method and apparatus |
| EP91307343A EP0471518B1 (en) | 1990-08-13 | 1991-08-09 | Data compression method and apparatus |
| US07/744,443 US5150119A (en) | 1990-08-13 | 1991-08-13 | Data compression method and apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2281431A JP3012677B2 (ja) | 1990-10-19 | 1990-10-19 | Ｚｌ符号化方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04156109A JPH04156109A (ja) | 1992-05-28 |
| JP3012677B2 true JP3012677B2 (ja) | 2000-02-28 |
Family
ID=17639072
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2281431A Expired - Lifetime JP3012677B2 (ja) | 1990-08-13 | 1990-10-19 | Ｚｌ符号化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3012677B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10977517B2 (en) | 2018-09-05 | 2021-04-13 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Method of generating log data, non-transitory computer-readable medium, and data structure |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116915260B (zh) * | 2023-09-13 | 2023-11-24 | 无锡市明通动力工业有限公司 | 一种风电电机冷却风机故障数据优化采集方法 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4558302A (en) * | 1983-06-20 | 1985-12-10 | Sperry Corporation | High speed data compression and decompression apparatus and method |
| JPS63209228A (ja) * | 1987-02-25 | 1988-08-30 | Oki Electric Ind Co Ltd | デ−タ圧縮方法 |
-
1990
- 1990-10-19 JP JP2281431A patent/JP3012677B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10977517B2 (en) | 2018-09-05 | 2021-04-13 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Method of generating log data, non-transitory computer-readable medium, and data structure |
| US11687584B2 (en) | 2018-09-05 | 2023-06-27 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Method of generating log data, non-transitory computer-readable medium, and data structure |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH04156109A (ja) | 1992-05-28 |
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