JPH04156111A

JPH04156111A - データ圧縮方法

Info

Publication number: JPH04156111A
Application number: JP28143390A
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: JP3012679B2

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７図乃至第１３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（→　一実施例の説明（第２図乃至第６図）（ロ）他の
実施例の説明発明の効果〔概要〕ＬＺＷ符号を用いてデータ圧縮するデータ圧縮方法に関
し、辞書中の登録部分列を高速に検索し、符号化時間を短縮
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、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データ
圧縮方法において、検索された部分列を該検索用リスト
中の１つ前の部分列と置き換えるように該検索用リスト
を書き換える。

〔産業上の利用分野〕

本発明は、ＬＺＷ符号を用いてデータ圧縮するデータ圧
縮方法に関する。

近年、文字コード、ベクトル情報、画像等様々な種類の
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。

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、情報論理で用
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
文字列と呼ぶことにする。

ユニバーサル符号の代表的な方法として、Ｚｉｖ−Ｌｅ
ｍｐｅｌ　（ジブーレンペル）符号がある（詳しくは、
例えば、宗像ｒＺｉｖ−Ｌｅｍｐｅｌのデータ圧縮法」
、情報処理、Ｖｏｗ、２６、Ｎｏ、１．１９８５年を参
照のこと）。

ＺｉシーＬｅ−ρｅｌ符号では■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，Ｂｅ１ｌ、“Ｂｅｔｔｅｒ　ＯＰＭ几
Ｔｅｘｔ　Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉ。

ｎ”　、ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓ、　ｏｎ　Ｃｏｍ＊ｕｎ
、、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、Ｌ　Ｚ　Ｗ　（Ｌｅｍｐ
ｅｌ−Ｚｉｖ−Ｗｅｌｃｈ）符号がある（Ｔ、Ａ−Ｗｅ
ｌｃｈ　、”Ａ　Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ　ｆｏｒ　Ｈｉｇ
ｈ−Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　　Ｄａｔａ　　Ｃｏｍｐ
ｒｅｓｓｉｏｎ’、Ｃｏｍｐｕｔｅｒ、Ｊｕｎｅ　１９
８４参照）。

これらの符号の内、高速処理ができることと、アルゴリ
ズムの簡単さからＬＺＷ符号が記憶装置のファイル圧縮
などで使われるようになっている。

〔従来の技術〕

先ず、ＬＺＷ符号について第７図乃至第９図を用いて説
明する。

第゛７図はＬＺＷ符号化処理フロー図、第８図はＬＺＷ
復号化処理フロー図、第９図はＬＺＷ符号化、復号化説
明図である。

尚、第９図では説明をＦＪＩＩにするためａｂｃの３文
字の組合わ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、この文字例
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である最長−数
文字列の番号で表して、符号化するものである。

第７図のフロー図により符号化処理を説明する。

先ずステップＳｌ（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ωを求め、これ
を語頭文字列（ｐｒｅｆｉｘ　ｓｔｒｉｎｇ）とする。

次に３２で入力データの次の文字を読み込み、Ｓ３で文
字入力が終了したか否かをチエツクした後、Ｓ４に進ん
でＳｌ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探す
。

Ｓ４で文字列（ωＫ）が辞書になければ、Ｓ６に進んで
Ｓｌで求めた文字にの参照番号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−成
長の探索を続ける。

第９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。

先ず第９図（Ａ）の入力データを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、ｏｕ　ｔｐｕ　ｔｃｏｄｅ（
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（ｌｂ）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８図の復号化処理は第７図の符号化の逆の操作を行う
。

第８図の復号化では、符号化と同様に予め辞書に全文字
につき一文字から成る文字列を初期値として登録してか
ら復号を始める。

先ずＳｌで最初の符号（参照番号）を読み込み、現在の
Ｃ０ＤＥを０ＬＤｃｏｄｅ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Ｃ０ＤＨ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８２に進んで次の符号を読み込んでＣ０ＤＥにＩＮ
ｃｏｄｅ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、Ｓ３で入力された
符号ＣＯＯεが辞書に定義（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、Ｓ５に進んで符号Ｃ０ＤＨに対応する文
字列ｃｏｄｅ　（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Ｃ０ＤＥ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３７に進んでＳ６でスタックした文字を
Ｌ　Ｉ　Ｆ　Ｏ（Ｌａｓｔ　Ｉｎ　ＦａｓｔＯｕ　ｔ）
形式でポツプアップして出力する。同時に３７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ｍ（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９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。

先ず第９図（Ｄ）で最初の入力文字は１であり、−文字
ａ、ｂ、ｃについては既に参照番号１．２．３として第
９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（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
わせた文字列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９図（ｄ）の復号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−文字すを加えた文字列５ｂを求
め、さらに２ａｂ、ｂａｂと置き換えられて出力される
。そして、５字列の出力語に前回の符号語５に今回復号
した）字列の文字すを加えた文字列５ｂに参照番号８ン
付加して辞書に登録する。

この列外処理は第８図の復号化処理フローの５４、Ｓ８
の処理を通じて行われ、最終的に５７て文字列の出力と
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７図、第８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。

第７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がった。そこで、従来は辞
書探索に外部ハツシュ法（ｏｐｅｎ　ｈａｓｈｉｎｇ、
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
バンドブック、を参照のこと）。

第１０図は外部ハツシュ法の説明図である。

文字列からなる集合Ｓを考えた時、Ｓの文字列（ｘのあ
る位置を、文字列χがらにの格納位置のアドレスが直接
計算できる仕組みになっていると高速の探索ができる。

これを実現するのがハツシュ法である。

記憶場合（ハツシュ表）に０からｍ〜１までの・　　　
アトルスが付されているとすると、ハツシュ法では、関数　ｈ　＝　Ｓ−Ｃｏ、１．　　・・−、ｍ−１）１
、　　を一つ定めて、Ｓの文字列Ｘのアドレスをｈ（Ｘ
）で求める。関数りをノリシュ関数、値ｈ（Ｘ）をＸの
ハツシュ・アドレスといっている。

ハツシュ法は、通常、Ｓの大きさがｍに比べてはるかに
大きい場合に用いられる。そこで、ｈをどのように選ん
だとしても、Ｓの相異なる文字列ＸＩ、Ｘｊｉ’に対し
てｈ　（ｘ　ｔ）　＝ｈ　（Ｘ２）となる場合が起こり
得る。これを衝突と呼び、衝突に対する対策の一つとし
て外部ハツシュ法（ｏｐｅｎ　ｈａｓｈｉｎｇまたは、
ｃｈａｉｎｉｇ）が用いられる。

外部ハフシュ法は、第１０図に示すように、ハツシュア
ドレスｉごとにリストを用意し、ｈ（ｘ）＝ｉとなるＸ
はそのリストの先頭から順にしまう、同じバッジエアド
レスをもつそれぞれのリストはパケット（ｂｕｃｋｅｔ
）と呼ばれる。

第１１図乃至第１３図は従来技術の説明図であり、第１
１図は探索木の一例、第１２図はその文字列格納テーブ
ルと外部ハフシュテーブルの状態、第１３図は辞書探索
に外部ハツシュ法を用いたＬＺＷ符号のフローチャート
である。（詳細については翔泳社刊、ＡＰ−Ｌａｂｏ　
ｊｉ著、ハードディスク・フックブック参照のこと）。

第１２図において、文字列格納テーブル１０ｂは、イン
デックスｉに対するコードと文字ｅｘｔ（ｉ）が格納さ
れており、配列ｆｉｒｓｔ　ｌ　ＯＯはインデックス（
アドレス）ｉに対する最初の連結インデックスｆｉｒｓ
ｔ（ｉ）が、配列ｎｅｘｔｌ　０１はそのインデックス
（アドレス）ｉに対する次の連結インデックスｎｅｘｔ
　（ｉ　）を格納する。

配列ｆｉｒｓｔ　１００が第１０図の外部ハツシュ法の
索引ｄｉｃｔｉｎａｒｙに対応し、配列ｎｅｘｔｌｏ１
が第１０図の連結リストに対応する。

外部ハツシュ法では、新たな文字Ｋを入力したとき、そ
れまでの文字列の参照番号（ハツシュ・アドレス）ｉに
文字Ｋを付加した文字列の参照番号を外部ハツシュ法で
求めるものである。

外部ハツシュ法により、参照番号ｉの文字列に一文字を
付加した文字列をｉをハツシュ・アドレス（索引）とし
て引く。連結リストには、文字列ｉに付加された文字が
ｎａ■ｅに格納してあり、ｎａｍｅの文字と文字にの一
致を検査し、不一致なら逐次連結リストを手繰ることに
よって、これまで出現した全ての一文字付加文字列を探
索することができる。もし、パケット中に文字Ｋを付加
した文字列がない場合は、最終的にリストの連結アドレ
スＯが得られ、該当する文字列が登録されていないこと
を知ることができる。

次に、第１１図に示すように、文字列“ａｂ”、“ａｈ
”、“、“ａｂｆ”、”ａｂｘ”、　Ｚ “ａｈｄ″、“ａｈｆ”、“ａｚｃ″、ａｚｇ″、“ａ
ｚｗ”が辞書に登録されている場合に、文字列“ａｚｗ
”を検索する場合を例にとり、往来の検索法を説明する
。

初期状態の文字列の格納テーブルｌｏｂの状態と外部バ
ー１シユテーブル１０ａ　　（１００，１０１）の様子
を第１２図に示す通りである。

第１文字目の“ａ”は既に登録済みであり、２文字目の
“２”を検索するために、“ａ”をハツシュアドレスと
して配列ｒｉｓｒを引くと、Ｐｌが見つかる。従ってＰ
Ｉに格納されている“ａ”に続く文字列の“ａｂ”が見
つかる。しかし、これとは一致しないので、今度はＰｌ
はハツシュアドレスとして配列ｎｅｘ　ｔを引くとＰ２
となる。ここでＰ２に格納されている文字列の“ａｈ”
が見つかるが、これも一致しないので、更にＰ２をハツ
シュアドレスとして配列ｎｅｘｔを引くとＰ３が見つか
る。

ここで２文字目の文字“２”と一致する。

次に３文字目の文字“Ｗ”の検索に移る。３文字目の検
索は、先ずＰ３をハツシュ・アドレスとした配列ｆｉｒ
ｓｔを引く。するとＰ８となり３文字目の“ｄ”が検索
される。しかし一致しないので、今度はＰ８をハツシュ
アドレスとした配列ｎｅｘ　ｔを引くとＰ９となる。し
かし、これも一致しなし）のでＰ９をハツシュアドレス
とする配列ｎｅｘ　ｔをさらに引くとＰＩＯとなり、目
的の３文字目の“Ｗ”が見つかる。検索は第１Ｉ図の■
〜■の経路を通って行われる。

（発明が解決しようとする課題〕従来では、−度文字列が登録されると外部ノ＼・ンシュ
テーブルは固定となり、書き換えられることはなかった
。

従って検索頻度の高い文字列でも、−度検索経路の長い
所に格納されると、毎回その長い経路を通って検索され
るので効率が悪く、登録が遅れたために、使用頻度の高
い文字列でも、同しノ１ツシュアドレスを持つリストの
後の方に登録されていれば、検索に毎回時間がかかると
いう問題があった。

従って、本発明は、辞書中の登録部分列を高速に検索し
、符号化時間を短縮することができるデータ圧縮方法を
従供することを目的する。

〔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
に槌って、入力データと該辞書１０中の部分列を比較検
索し、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データ圧
縮方法において、検索された部分列を該検索用リス）１
０ａ中の１つ前の部分列と置き換えるように該検索用リ
スト１０ａを書き換えるものである。

又、本発明は、前記検索用リストｌｏａは、前記部分列
の文字数の少ないものから多いものに検索順を示してお
り、前記検索された部分列を前記検索用リスト１０ａの
同一文字数の部分列において１つ前にくるように前記検
索用リスト１０ａを書き換えるものである。

〔作用〕

本発明は、文字列の使用頻度を考慮して、−度検索され
た文字列は、同じハツシュアドレスを持つ文字列中の１
つ前に置き換える処理を行う。すると２回目の検索から
は、同じ文字列を検索するのに検索回数が一文字につき
一回少なって済む。

検索される度に、前へ前へと置き換えられるので、検索
回数が多いほど連結リスト中で、同じハツシュアドレス
を持つ文字列中の先頭の方に登録されるようになる。

このため、辞書を用いた符号化を高速化でき、符号化時
間を短縮できる。

〔実施例］（ａ）　　一実施例の説明第２図は、本発明の一実施例処理フロー図、第３図乃至
第６図はその動作説明図である。

尚、Ｓ１〜Ｓ７は第７図のＳ１〜Ｓ７と同一である。

３１）プロセッサ（第１図参照）は、第１番目の文字を
含むように辞書ＩＯを初期化する。即ち文字コードｌを
辞書１０のアドレス、ｍ　（−ｆ）に登録する。

又、文字数に辞書１０への現登録文字列数ｎをセントす
る。

更に文字列格納テーブル１０ｂを用いて入力した最初の
文字Ｋを語頭文字列として参照番号（インデックス）ｉ
に変換する。

次に、辞書検索用配列ｆｉｒｓｔｌ　ＯＯのｆｉｒｓｔ
（ＮＭＡＸ）　、ｎｅｘｔｌ　Ｏ１のｎｅｘｔ（ＮＭＡ
Ｘ）、文字列テーブル１０ｂのｅｘｔ（ＮＭＡ）＋３を
０に初期化する。

Ｓ２）プロセッサは、次の入力文字Ｋを読む。

Ｓ３）プロセッサは、次の文字Ｋがあるかを調べる。

Ｓ７）次の文字Ｋがなければ、文字にの符号Ｃ０ｄｅ　
（ω）を出力して終了する。

Ｓ４．５５）一方、次の文字Ｋがあれば、辞書検索ステ
ップに入る。

先ず、プロセッサは検索用インデックスｌを文・　　字
列ωとし、登録用インデックスｊを０に、位置検知用イ
ンデックｆｆ１ｋをＯにする。

次に、配列ｆｉｒｓｔ　１００を参照し、インデックス
１の連結インデックスｆｉｒｓｔ（ｉ）を求め、インデ
ックスｉにセットする。

このインデックｉが「０」かを調べ、「０」でなければ
、文字列テーブル１０ｂのインデックスｉの文字列ｅｘ
ｔ　（ｉ　）が入力文字Ｋかを調べる。

入力文字にでなければ、登録用インデックスｊを位置検
知用インデックスｆｆ１ｋにセーブし、検索用インデッ
クスｉを登録用インデックス」にセーブする。

更に、配列ｎｅｘｔｌ　Ｏ１をインデックスｉで参照し
、連結インデックスｎｅｘｔ　（ｉ　）を求め、インデ
ックスｉにセットし、インデックスｉ−０かの判定に戻
る。

５８）一方、文字列ｅｘｔ　（ｉ　）が入力文字「Ｋ」
なら、位置検知用インデックスｆｆ１ｋが「０」かを判
定する。

ｆｋが「０」でないことは、３番目以降の連結インデッ
クスで入力文字Ｋが見付かったことになり、前の部分列
と入れ替えを行う。

即ち、インデックスｉをインデックスＩ！にのｎｅｘｔ
（ｊ！ｋ）に移し、配列ｎｅｘｔ　１０１のインデック
スｉのｎｅｘｔ　（ｉ　］をインデックスｊのｎｅｘｔ
　（ｊ　］に移し、インデックスｊをｎｅｘｔ　（ｉ　
］に移して、ステップ■へ戻る。

一方、ｆｋ＝ｏであると、２番目以前の連結インデック
スで入力文字Ｋが見付かったことになる。

そこで、登録用インデックスｊが「０」かを判定する。

ｊ＝Ｏということは、ｆｉｒｓｔ　　（ｉ　）　、即ち
連結の１番目の連結インデックスで入力文字Ｋが見付か
ったことになり、入れ替えの必要がないため、ステップ
Ｓ２へ戻る。

一方、ｊ　ｄ　Ｑであると、２番目以降の連結インデッ
クスで入力文字Ｋが見付かったことになり、先頭への入
れ替えを行う。

即ち、配列ｎｅｘｔｌ　０１のインデックスｉのｎｅｘ
　ｔ〔ｉ〕を１つ前のインデックスｊのｎｅｘｔ　（ｊ
　）に移し、配列ｆｉｒｓｔ　１００のインデックスω
のｈｒｓｔ　〔ω〕をｎｅｘｔ　（ｉ　）に移し、イン
デックスｉをｆｉｒｓｔ　　（ω〕に移す。

これζこまって、入力文字にのインデックスｉが先頭に
書き換えられる。

そして、ステップＳ２へ戻る。

Ｓ６）ステップＳ４で、ｉ＝ｏなら辞書１０にないため
、登録ステップに入る。

先ず、ｃｏｄｅ　（ω）を符号語として出力する。

次に、文字列数ｎをインデックスｉにセットし、文字列
数ｎをｎ＋１にインクリメントし、文字Ｋを文字列テー
ブル１０ｂのインデックスｉにｎｅｘ　ｔ［ｉ）として
格納する。

次に、登録用インデックスｊが「０」かを調べる。

ｊ＝Ｏなら、その段の文字列は１個のため、インデック
スｉを配列ｆｉｒｓｔのｆｉｒｓｔ　　（ω〕にセット
する。

一方、ｊ≠０なら、その段の文字列は２個以上のため、
インデックスｌを配列ｎｅｘｔ　Ｃω〕にセットする。

そして、文字Ｋをインデックス１にセントし、ステップ
■に戻る。

第３図乃至第６図を用いて具体例について説明する。

第３図（Ａ）のように、第１１図と同一の例をとり、文
字列’ａＺＷＪを検索することで説明する。

第３図（Ａ）の場合、文字列テーブル１０ｂ、配列ｆｉ
ｒｓｔ　ｌ　００、配列ｎｅｘｔｌ　Ｏ１は第３図（Ｂ
）となる。

入力文字に＝Ｚを入力し、配列ｆｉｒｓｔ　、配列ｎｅ
ｘｔをたどると、インデックスｉとして、ｎｅｘｔ　（
１−Ｐ２）　−Ｐ３が得られる。

この時、ｅｘｔ（Ｐ３）＝Ｚであるから、ｊ＝Ｐ２、ｆ
ｋ＝Ｐ１である。

従って、ステップＳ８で、ｆｋ≠０となり、第３図（Ａ
）のようにｒｚ」を１つ前の「ｈ」といれ代える。

即ち、第４図に示すように、１＝Ｐ３をｎｅｘ　ｔ［Ｉ
！、に−Ｐ１］に、ｎｅｘｔ［１＝Ｐ３］−０をｎｅｘ
ｔ〔ｊ　＝　Ｐ　２　）に、」−Ｐ２をｎｅｘｔ　Ｃｉ
　＝　Ｐ　３　’Ｊにセットする。

これによって、連結状態は、第４図（Ａ）のように、第
３図（Ａ）のｒｚ、とｒｌｌ、が入れ代わり、テーブル
状態は第４図（Ｂ）の如くなる。

次Ｇこ、ステップＳ２に戻り、次文字ｒ　Ｗ　Ｊが入力
されると、配列ｆｉｒｓｔ　１００、配列ｎｅｘｔｌｏ
１を第５図（Ｂ）のようにたとり、インデックスｌとし
てｎｅｘｔ［Ｐ９）−ＰＩＯが得られる。

この時、ｅｘｔ　（Ｐ　１０）　＝ｗであり、ｊ＝Ｐ９
、ｆｋ＝Ｐ８である。

従って、ステップＳ８で、１に≠０となり、第５図（Ａ
）のようにｒ　Ｗ　Ｊを１つ前の’ｇＪと入れ代える。

即ち、１＝Ｐ１０をｎｅｘｔ（ｉ！に＝Ｐ８］に、ｎｅ
ｘｔ　（ｉ＝Ｐ　Ｉ　Ｏｌ　−０をｎｅｘｔ　Ｃｊ　＝
　Ｐ　９　）に、Ｊ−Ｐ９をｎｅｘｔ　Ｃｉ　＝　Ｐ　
１０　）にセットする。

これによって連結状態は、第６図（Ａ）のように、第５
図（Ａ）の’ｇＪと「ｗ」が入れ代わり、テーブル状態
は第６図（Ｂ）の如くなる。

このように、検索文字が１文字づつ見つかる度に、ハツ
シュテーブルの中身を同じハツシュアドレスを持つ文字
列中の１つ前に置き換えるうに書き換えていくことによ
り、次回、同し文字列の検索が行われた場合、前回より
短い経路で検索が行われ検索処理が高速化できる。この
方法は、−度検索されても連結リスト中の位置が１つず
つしか上がらないので、使用頻度の少ない文字列がきた
場合は、なかなか上がらず、使用頻度の高い文字列が来
た場合は、１回検索される度に確実に１個ずつ位置が上
がっていくので、検索頻度に対応した連結リスト構造が
構築できる。

またコード及び文字の登録処理と、ハツシュテーブル配
列ｆｉｒｓｔ　、配列ｎｅｘ　ｔの登録処理、連結リス
トの書き換えと次文字への検索続行処理をそれぞれパイ
プラインで行うようにすればより高速な符号化処理が行
える。

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。

■　ハツシュテーブルの形式は配列ｆｉｒｓｔ　、配列
ｎｅｘ　ｔの形式に限らず、他のものであってもよ（Ａ
。

■　ｃｏｄｅ　（ω）として、更にランレングス符号化
等を用いて圧縮してもよい。

■　文字列に限らず、符号化データ列であってもよい。

以上本発明を実施例により説明したが、本発明は本発明
の王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（１゜〔発明の効果〕以上説明した様に、本発明によれば９次の効果を奏する
。

■　ＬＺＷ符号化に際し、辞書検索をするとき、検索さ
れた文字列が常に最短経路で検索されるように外部ハツ
シュテーブルを逐−書き直しながら検索を行うので、使
用頻度の高い文字列など検索経路が短くなり高速な検索
処理ができ、符号化が高速化される。

■　１つの前のものと置き代えるだけなので、それ程急
激に検索木を変えないので、比較的ランダムな符号列の
検索の効率が向上する。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理図、第２図は本発明の一実施例処理フロー図、第３図乃至第
６図は本発明の一実施例動作説明図、第７図はＬＺＷ符号化処理フロー図、第８図はＬＺＷ復号化最北゛フロー図、第９図はＬＺＷ
符号化、復号化説明図、第１０図は外部ハツシュ法の説
明図、第１１図乃至第１３図は従来技術の説明図である。図中、１０〜辞書、１０　ａ−−−一検索用リスト。

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）
に従って、入力データと該辞書（１０）中の部分列を比
較検索し、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データ圧縮
方法において、検索された部分列を該検索用リスト（１０ａ）中の１つ
前の部分列と置き換えるように該検索用リスト（１０ａ
）を書き換えることを特徴とするデータ圧縮方法。
（２）前記検索用リスト（１０ａ）は、前記部分列の文
字数の少ないものから多いものに検索順を示しており、前記検索された部分列を前記検索用リスト（１０ａ）の
同一文字数の部分列において１つ前にくるように前記検
索用リスト（１０ａ）を書き換えることを特徴とする請求項（１）記載のデータ圧縮方法。