JPH04156109A

JPH04156109A - Ｚｌ符号化方法

Info

Publication number: JPH04156109A
Application number: JP28143190A
Authority: JP
Inventors: Yasuhiko Nakano; 泰彦中野; Shigeru Yoshida; 茂吉田; Yoshiyuki Okada; 佳之岡田; Hirotaka Chiba; 広隆千葉
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1990-10-19
Filing date: 1990-10-19
Publication date: 1992-05-28
Anticipated expiration: 2015-02-28
Also published as: JP3012677B2

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

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ａＩ９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（８１図）作用実施例（ａ）　　一実施例の説明（第２図乃至第５図）Φ）他
の実施例の説明発明の効果〔概要〕増分分解ｆｉＺＬ符号で符号化するＺＬ符号化方法Ｃ二
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（；登録しておき、連結する部分列の検索順を示す
検索用リストに従りて、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Ｚ
Ｌ符号化方法において、該辞書中の登録部分列毎ζ二、
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核部分列の検索
順の並べ換えを行う。

〔産業上の利用分野〕

本発明は、増分分解ＷＺＬ符号で符号化するＺＬ符号化
方法≦二関する。

近年９文字コード、ベクトル情報９画像など様々な種類
のデータがコンビーータで扱われるよう（ニなっており
、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≦二なる。

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１本発明の分野は１文字コードの圧縮≦二限らず
、様々なデータＣ：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１　
ｗｏｒｄ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−Ｌ
ｅｍｐｅｌ　　（ジプーレンベル）符号がある（詳しく
は９例えば、宗像「Ｚｉｖ　−Ｌｅｍｐｅｌ　（Ｄ　ｆ
　−ｆｉ圧縮法」情報処理、　Ｖｏ　］、２６．　Ｍｅ
、　１．１９８５　年を参照のことン。

Ｚｉｖ　−Ｉ、ｅｍｐｅＪ符号（ＺＬ符号という）では
■ユニバーサル型と、■増分分解３１４　工ｎｃｒｅｍ
ｅｎｔａｌｐ、ｌｒｓｉｎｇ　）の２つのアルゴリズム
が提案されている。サラ１：、、ユニバーサル屋アルゴ
リズムの改良として、ＬＺＳＳ符号がある（Ｔ、Ｃ，Ｂ
ｅ１０）．’″１３ｅｔｔｅｒＯＰＭ／Ｌ　Ｔｅｘｔ　
Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ”、　Ｉ　Ｅ　ＢＥ　Ｔｒａｎ
ｓ−ｏｎＣｏｏｍｕｎ、、　Ｖｏｌ、Ｃ０Ｍ−３４，Ｎ
１．１２．１）ｅｃ、　１９８６参照）。また、増分分
解型アルゴリズムの改良としテハ、　Ｌ　Ｚ　Ｗ　（Ｌ
ｅｍｐｅｌ　−Ｚｉｖ−Ｗｅｌｃｈ）符号がある（Ｔ、
Ａ、Ｗｅｌｃｈ、”Ａ　Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ　ｆｏｒ　
Ｈｉｇｈ−ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅＤａｔａ　Ｃｏｍｐ
ｒｅｓｓｉｏｎ”、　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ、Ｊｕｎｅ　　
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。

これら２つのアルゴリズムの内、増分分解臘ＺＬ符号は
、入力した文字列を以前に人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、その最大炎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Ｃ二行うためＣ：、最大−成
文字列の検索を、高速＆二行う方法が求められる。

〔従来の技術〕増分分解型アルゴリズムは、圧縮率は二二ノ（−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＝Ｌ　ｘ、　ｘ。

・・・への増分分解は次のよう（＝する。

Ｘ＝ａ＊ａｂ＠ａｂａ吻ｂａａａｍｍｍとなる。

従って、Ｘｌを既成分の右端に１つのシンボルを付は加
えた列とし、Ｘ、＝λ（９列）　、　Ｘ＋＝　ｘ、　ａ
。

ｘｌ＝ｘｌ　ｂ、　Ｌ＝Ｌ　ａ、　Ｘｈ＝Ｌ　ｂ、　Ｌ
＝ＸＩＪｌ、　＠　嗜・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。

（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、最大炎一致するものを求め、過去Ｃ：
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９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Ｃ二ついて、更にＬＺＷ符号を
例に詳述する。

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。

尚、第８図では説明を簡単にするためａＤｃ３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。

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ζ二分け、
この文字列を出現した順に番号を付けて辞書に登鎌する
とともに、現在入力している文字列を辞書（−登録しで
ある最長−散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８１（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。Ｓｌ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―を求め、これを
語頭文字列（ｐｒｅｆｉｘｓｔｒｉｎｇ）とする。

次に８２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エツクした後、５
４ｔ＝進んでＳｌで求めた語頭文字列−又はＳ５の−に
Ｓ２で読み込んだ文字Ｋを加えた（＃Ｋ）が辞書（−あ
るか否か探子。

Ｓ４で文字列（ωＫ）が辞書になければ、８５≦＝進ん
でＳｌで求めた文字にの参照番号ωを符号語ｃｏｄｅ（
ａ＊）として出力し、また文字列（＃Ｋ）≦：新たな参
照番号を付加して辞書に登録し、さらＣ；Ｓ２の入力文
字Ｋを参照番号―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Ｓ２Ｃ：戻って次の文字Ｋを続
み込む。

一方、８４で文字列（＃Ｋ）が辞書にあれば、８５で文
字列（＃Ｋ）を参照番号−に置き換え、再びＳ２Ｔ：戻
って文字列（＃Ｋ）が辞書から探せなくなるまで最大−
被長の探索を続ける。

ａ！８図＾図式を参照して符号化を具体的Ｃ二説明する
と次のようになる。

まず第８図（５）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１０１；は１の他（
＝一致する文字列がないので、　ｏｕｔｐｕｔｃｏｄｅ
（参照番号−）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（ｌｂ）の形となる。続いて２
番目のｂが文字列の先頭Ｃ二なる。辞書１０（＝はｂの
他！＝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（：登録する。３番目の
ａが次の文字列の先頭（＝なる。以下、同様（−この処
理を続ける。

＃Ｉ７図の復号化処理は第６図の符号化の逆の操作を行
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
ζ二つき一文字からなる文字列を初期値として登録して
から復号な始める。

まずＳｌで最初の符号（参照番号）を読み込み。

現在のＣ０ＤＥをＯＬ　Ｄ　ｃｏｄｅとし、最初の符号
は既３：辞書（；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Ｃ０ＤＥｉ−一致する文
字ｃｏｄｅ　（Ｋ）を探し出し９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Ｆ
　Ｉ　Ｎ　ｃｈａｒ　４ニセツトしておく。

次に８２（＝進んで次の符号を読み込んでＣ０ＤＥＣ＝
ＩＮｃｏｄｅとしてセットする。

Ｓ３で新たな符号があるか否か、すなわち符号入力の終
了の有無をチエツクしてＳ４に進み、８３で入力された
符号Ｃ０ＤＥが辞書≦二定義（登録）されているか否か
チエツクする。

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、８５ζ二進んで符号Ｃ０ＤＥ口対応する
文字列ｃｏｄｅ　（＃Ｋ　）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ｃｏｄ
ｅ（＊）を新たなＣ０ＤＥとして再度８ｓｃ戻り。

この８５．８６の手順な再帰的Ｃ二参照番号−が一文字
Ｃ二至るまで繰り返し、最後ｃ８７＆二進んでＳ６でス
タックした文字をＬ　Ｉ　ＦＯ（Ｌａｓｔ　Ｉｎ　Ｆａ
ｓｔＯｕｔ）形式でポツプアップして出力する。同時Ｃ
二８７４＝おいて、前回使った符号−と今回復元した文
字列の最初の一文字Ｋを組（ｓ、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０．０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。

まず第８図０で最初の人力文字は１であり、−文字ａ、
ｂ、Ｃについては既（＝参照番号１，２゜３として第８
図（Ｑ　ｌ二足すようζ二辞書１０（＝登録されている
ため、辞書１０の参照により符号１（ニー致する参照番
号の文字列ａ（＝置き換えて出力する。

次の符号２Ｃ二ついても同様口して文字すに置き換えて
出力する。このとき前回処理した符号と今回復号した最
初の一文字すとを組み合わせた（１ｂ）に新たな参照番
号４を付加して辞書１０４−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Ｃ二前回処理し
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（＝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（＝辞書シニ定義されておらず、復号
できない。この場合には、前回処理した符号５４二前回
復号した文字列ｂａの最初の一文字すを加えた文字列５
ｂを求め、さら（−２ａｂ。

ｂａｂと置き換えられて出力される。そして９文字列の
出力語Ｃ二前回の符号語５ｔ＝今回復号した文字列の文
字すを加えた文字列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８４．８８
の処理を通じて行われ、最終的に８７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＊Ｓ７で
行われる。

なお、第６図、［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。

ｇｓ図の流れ図３；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（：最悪、辞書全体をサーチし
なければならないためＣ；時間がかかった。そこで、従
来は辞書探索Ｃ二外部Ｉ・クシ−法（ｏｐｅｎ　ｈａｓ
ｈｉｎｇ、または、　ｃｈａｉｎｉｎｇ）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・・ンドブック第７７頁、第２２０頁、を
参照のこと）。

第９図は係る外部ハツシュ法による文字列検索の従来技
術の説明図である。

辞書が、第９図囚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０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　ｍａｎ　（＝続く
、木の一段深い所（２段目）の列、′ｒ”　ｌｌｄ”、
”Ｃ”　８Ｂ”を右から順ζニ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Ｃ；移り、さらに本の一段深い
所（３段目）の列′ｐ”、”１”　ｗｂ”　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。Ｔａ　ａｃ
　＃までは、同じ■〜■の比較経路を通る。しかし。

３つめの文字”ａｍが見つからず検索４二失敗する。

符号語としては、最長−成文字列”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１点線で示す３段目の所にＰ８として登録され９
次回の検索から参照できるよう（＝なる。

このようＣ二、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
字列が存在丁れば終了、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（ハ）のような配列テーブル
を用いて実現されている。配列１ｎｄｅｘ　（）と配列
ｃｈａｒ（）は９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
速検索用のバッジ−テーブルである。

配列ｆｉｒｓｔは、インブックスミ＆二対する最初の連
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ｎｅ
ｘｔ（ｉ）を格納する。

先程と同じように９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、　　１ｎｄｅｘ（
）の先頭に予め予約（Ｏ〜２５５の２ｓｓ＠）されてお
り、ａをインデックスとした配列ｆｉｒｓｔ（）を参照
すると”１”に続く文字の内の最初の文字の登録位置Ｐ
１（”ａｒ”　の登録位置）は、１つ前の文字列の登録
位置なインデックスとする配列ｎｅｘｔ（）を次々Ｃ二
速っていけば分かる。また文字列”ａｃａ”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（）−二、その実体の登録位置
Ｐ８を指し示すように、登録丁ればよい。

（”登録処理”参照）このようＣ二配列ｆｉｒｓｔ　（）とｎｅｘｔ（）を用
いることにより２文字列の実体（配列１ｎｄｅｘ　（）
とｃｈａｒ（）　）のみで、順（−比較していく方法二
比べ格段に高速な検索が可能となっていた。

〔発明が解決しようとする課題〕

しかル、この従来方法は、木への文字列の登録（ハＪＪ
シエテーブルの登録）が出現順（−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９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。

〔課題を解決するための手段〕

第１図は本発明の原理図である。

本発明は、第１図（＝示すよう（；、符号化済データを
相異なる部分列ζ二分けて、該部分列を辞書１０Ｃ二登
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１０　ａ　（ニー従りて、入力データと該辞書１０中
の部分列を比軟検索し、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（＝、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Ｃ二、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９本発明は、入力文字数を計数し、該計数値が所定値
以上Ｃ二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９９本発明、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。

〔作用〕

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ゃ丁い
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９本発明は、入力文字数が所定値以上Ｃ：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。

更に１本発明は、検索順の深さ（一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。

〔実施例〕

（Ｊｌ）　　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。

ｌ／ｃ３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、＄５図は並べ換え動作説明
図である。

尚、ステップ８１−８７は第６図のステップ８１〜８７
（＝対応する。

８０）プロセッサ（第１図ンは１文字列の出現数をカウ
ントする配列ｃｏｔ　（）とｆｌａｇ　（）を初期化す
る。又、符号化された文字数のカウント川口変数ｏｕｔ
ｃｎｔ　　を使用し、これも初期化して所定１［（最大
値）ＭＡＸを例えばｌ　ｋｂｙｔｅとして、検索Ｃ二人
る。

８１）第３図シニ示すように、１文字目の文字列−を入
力する。

８２）プロセッサは次の文字Ｋを入力し、変数ｏｕｔｃ
ｎｔ　　を（ｏｕｔｃｎｔ　＋　１）に更新する。

８４）文字列−をインデックスとして配列ｆｉｒｓｔ　
（ｓ　）を配列ｆｉｒｓｔ　１００　！　ＧＪ　引き、
インデックスｉに代入する。ｆｉｒｓｔ　（ｍｓ　）は
９文字列の実体を格納しである最初の位置となる。

実体は配列１ｎｄｅｘ　（）　に格納してあり、インデ
ックスｉの配列１ｎｄｅｘ　（ｉ　）と入力文字Ｋを比
較する。　　１ｎｄｅｘ　（ｉ　）とＫが一致しなけれ
ば、配列ｎｅｘｔ　１０１のインデックスｉのｎｅｘｔ
　（ｉ　）を引き、インデックスｉ　Ｃ代入する。

即ち９次の連結インデックスをインデックスとする。

次ζ二、インデックスｉが「０」かを判定し、ｉ＝Ｏな
ら候補文字なしとして終了し、ｉべ０なら候補文字があ
るため、前述の１ｎｄｅｘ　（ｉ　）とＫの比較に戻る
。

８５）一方、　１ｎｄｅｘ　（ｉ　）　＝になら、第６
図の−Ｋが辞書Ｃ二ありたことになり１文字列＃（＝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ｃｕｔ　（ｉ）をｃｕｔ　（ｉ）　＋　１４二更
新して。

ステ、プＳ２（ニー戻る。

５６）辞書（＝＃Ｋがなければ、＄６図で説明したよう
Ｃ：、新文字列−にの辞書への登録を行い。

符号語ｃｏｄｅ（ｓ　）な出力する。

Ｓ８）次に、プロセッサは変数ｏｕｔｃｎｔが所定値Ｍ
ＡＸを越えているかを判定し、越えていなければ、ステ
ップ８２ｃ戻る。

８９）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Ｃ：て
後述する探索木の並べ換え処理を行う。

８１０）そして、カウンタａｎｔ　（）　、　フラグｆ
ｌａｇ〔〕、変数ｏｕｔｃｎｔ　　を「０」（＝初期化
し、ステップ■ζ；戻る。

このよう＆：、探索木の並べ換えは、このｏｕｔｃｏｎ
ｔ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りて探索
が行われ、最大炎一致する文字検索部で見つけられ、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
大炎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ζ二移る
。

次に、探索木の並べ換え処理Ｃ二ついて、第４図及び第
５図Ｃ：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。シミエレー
シ璽ンの結果、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（ユ
効来があると考える。

■　プロセッサは、探索木の並べ換えの深さの最大値ｄ
ｅｐｔｈ　Ｍ　Ａ　Ｘを「ＩＯＪ　、インデックスｉを
１’−０Ｊ（：、初期化する。

■　次鴫二、インデックスｉで配列ｆｉｒｓｔ（ｉ）を
引き、「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二ン）　ＩＪ−されているため。

１ｎｄｅｘ　（）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（りをたどり、
その時の最終文字列の文字数を１ｎｄｅｘ（ｉ）より求
めればよい。

■　次に、求めた深さｄｅｐｔｈと最大［ｄｅｐｔｈＭ
ＡＸとを比較する。

ｄｅｐｔｈ　）　ｄｅｐｔｈ　ＭＡＸ　ｆＺら、木のｓ
さがｍ−ｉぎ。

並べ換えをするには処理時間が長くなるため、湛べ換え
なせず、ステップ■へ進む。

■　逆ζ二、　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。

これを第５図Ｃ：よって説明すると、第５図面のように
、”、　　’ａｄ”、”ａｃ”、　　’ａａ”　の順で
あ　ｒりた木ζ二おいて、カウント値ｃｕｔ（ｉ）　　がそれ
ぞれｒ　２Ｊ　、　　ｒ６Ｊ　、　　ｒ３Ｊ　、　　ｒ
５Ｊ　トナｋ）、　　ｆｌａｇ〔〕がｒＯＪ　、ｒｌＪ
　、ｒｏＪ　、ｒｌｊであったとすると、検索頻度の高
いｆｌａｇ（）　＝　１の”ａｄ”と＃ａ１　を前にも
ってきて、第５図（Ｂ）のように。

”ａｍ’、　　’ａａ”、　　’ａｔ”、　　”ａｃ”
　の順に並べ換える。

即ち、第５図＾、但）のようＣ二、　　ｆｉｒｓｔ　（
ａ）を「Ｐｌ」から「Ｐ２」へ書き換え、　ｎｅｘｔ（
Ｐｉ）ＬｒＰ３Ｊ（＝、　ｎｅｘｔ（Ｐ２）をｒＰ４Ｊ
　　Ｃ，ｎｅｘｔ　（Ｐ３）を「０」に、　ｎｅｘｔ　
（Ｐ４　）を「Ｐｌ」　に書き換え、Ｐ２−Ｐ４−ＰＩ
−Ｐ３　　の順とする。

そして、ステップ■（＝進む。

■　ステップ■のｆｉｒｓｔ（ｉ）　＝　Ｑならば、そ
のインデックスζ二は文字列がエントリーされてないこ
と（＝なり、　　ｆｉｒｓｔ（ｉ）　　の処理がステッ
プ■、■で終ると９次のインデックスへ進むため、イン
デックスｉを（ｉ＋１）ｌ二更新する。

次Ｃ：、インデックスｉとインデックスの最大値１ｎｄ
ｅｘ　ＭＡＸを比較し、　ｉ　）　１ｎｄｅｘ　ＭＡＸ
でないなら、ステ、プ■へ戻る。

一方、　ｉ　）　１ｎｄｅｘ　ＭＡＸであれば、全ての
エンドＩＪ−について並べ換えを行ったことＣ二なり、
処理を終了する。

このよう≦二して、配列ｆｉｒｓｔ　（）を若い方から
調べていき、Ｏと比較する。Ｏ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、　　１ｎ
ｄｅｘ　（）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ζ二もせずζ二、ｉをインクリメントし９次のエン
トリー文字列を見つけｆ二いく。もし、　ｄｅｐｔｈが
ｄｅｐｔｈ　ＭＡＸを越えていなければ、　ｆｌａｇ（
）を。

参照しながら、配列ｆｉｒｓｔ　（）　、　ｎｅｘｔ（
）の値を書き換える。ｉが１ｎｄｅｘ　　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。

Φ）他の実施例の説明上述の実施例の他ｆ二９本発明は次のような変形が可能
である。

■　ＺＬ符号としてＬＺＷ符号を例Ｃ二説明したが、他
の周知のＺＬ符号Ｃ二も適用できる。

■　又、外部バッジ−テーブルも、実施例のものＣ二限
られない。

以上本発明を実施例Ｃ；より説明したが１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。

〔発明の効果〕

以上説明した様Ｃ；、本発明によれば、符号化がある程
度進んだ所で１文字列の出現頻度を見て。

辞書の探索木を出やすい履（４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Ｃ二し、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優を占める検索時間を大幅（−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。

【図面の簡単な説明】

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７ａ−図。第４図は第２図（＝おける並べ換え処理フロー図。第５図はｊｖ２図ｆ；おける並べ換え動作説明図。第６図はＬＺＷ符号化処理７ａ−図。Ｍ７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。１０！・・・検索用リスト。（Ｂ）オ金索処理７０−面第３図ｔＬ＜８Ｌ処理フロ一図第４図（，４）ｉｒｄｅＸ　　　　　ｃｆａｒ　　　　ｃｏｔ　　　　
ｆｌａｇ−チ１ｒｓｔ　　　　ｒｐｅｄｔ−（Ｌ）　　
　　（ｉ）　　　（句　　（Ｌ）　　　（ｊ）ｆべ１矢
え゛重ηブ￥’９７−Ｂ刀図ＬＸ／Ｖ／ｅｒ号イし粍理７０−図第６図入力ダー９：　　　ａ　　ｂ　　ａ　　ｂ　　Ｃｂ　　
ａ　　ｂ　　ａ　　ｂ　　ａ　　ａ　　ａ　　ａ　　ａ
　　ａ　　ａ田力符号・　　ＴＴ下丁　５５１０）（Ｉ
Ｉ＋　　−出力テーク　　　ａｂａし　　ｃｂａ　　　
ｂｉｂ　　　　ａａａ　　　ａｉｌａ第８図

Claims

【特許請求の範囲】

（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）
に従クて、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。
（２）入力文字数を計数し、該計数値が所定値以上になつ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。
（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。