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如何设计一种有效的算法来支持LZ77压缩序列中的随机访问？

LZ77是一种经典的压缩算法，它通过利用重复的数据来实现数据压缩。在LZ77压缩序列中，每个压缩项由一个长度和一个偏移量组成，表示在前面的数据中找到的重复子串。

要支持LZ77压缩序列的随机访问，可以设计一种索引结构来加速查找。以下是一种有效的算法设计思路：

建立索引表：遍历LZ77压缩序列，将每个压缩项的偏移量作为索引，将对应的压缩项存储在索引表中。索引表可以使用哈希表、B树等数据结构来实现。
查询操作：当需要随机访问LZ77压缩序列中的某个位置时，根据该位置的偏移量在索引表中查找对应的压缩项。如果找到了对应的压缩项，可以根据该压缩项的长度和偏移量来还原原始数据。
索引表的更新：由于LZ77压缩序列是基于滑动窗口的，当窗口滑动时，需要更新索引表中的压缩项。可以通过维护一个滑动窗口的起始位置，当窗口滑动时，将窗口内的压缩项从索引表中删除，并将新的压缩项添加到索引表中。

这种算法设计可以有效地支持LZ77压缩序列的随机访问，通过索引表的快速查找，可以在常数时间内找到对应的压缩项，并还原原始数据。同时，通过更新索引表，可以保持索引的准确性和及时性。

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关于 Burrows-Wheeler 变换和 Lempel-Ziv 解析的一些认识

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【多媒体】PNG简介

png是一种常见的无损压缩图片格式。在说png前，我们来提提png的历史。说历史就不得不提一下它的对手gif，下面这个会动的超可爱的小姐姐就是一张gif图片。 ?...gif诞生于1987年，是一种使用LZW算法的无损压缩格式。它的压缩率还行，且因为能在一个文件中存入多幅图像以达成动画效果而广为使用。...凭借更好的压缩率，对透明效果的支持，更艳丽的颜色，还有最重要的免费等特性，加上天时地利的1999年gif全面收费，png一炮而红。...首先使用LZ77编码对文件进行预编码，然后使用Huffman进行再次编码以压缩文件。之所以要使用它的一个原因就是先前历史中说到的gif对另一流行的LZW算法收费了。 ?...而关于png如何选择合适的过滤器，由于差分编码就是希望数据可以利用差值被集中在较小的值附近，以此来降低编码位数，所以主要的做法就是利用各种过滤器都对图像计算一次，然后求每行每个值的绝对值相差最小，也就是绝对值之和最小的一种方法

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但短码如何编码、长码如何编码及如何最小化信息量传输，这些问题在之前一直困扰着人们，而哈夫曼设计的 Huffman 树，让这些问题都得到了完美解决。...它是一种概率匹配编码，并不是最佳编码方式。字典编码大约是在 1997 年出现的，Abraham Lempel、Jacob Ziv 发表了他们开创性的 LZ77 算法，这是第一个使用字典数据的算法。...LZ77 使用了一种叫滑动窗口的动态字典。...人们在生活中到处可以看到一些压缩方法，同时也在不知不觉中使用着，如简称就是一种典型的压缩方法。...两个平衡，一个是要做好压缩速度与压缩率的平衡，二是做好投入与收益的平衡。下面我分别展开来详细描述下：一个核心如何抓好一个核心，关键是洞察及发现自己数据的特点，并有效利用好这些特点。

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数据压缩的十种常用算法！！

这些算法能够让你在确保文件可被完整恢复对同时减少文件大小。有很多种无损压缩算法供你选择，下面介绍6种常用的算法。 1. LZ77 LZ77算法发布于1977年。...作为很多其他无损压缩算法的基础，它使用了“滑动窗口”的概念。在这个概念中，LZ77管理了一个字典。...基于CNN的压缩通过使用熵估计法还实现了HEVC的性能。 4. 基于生成式对抗网络（GAN）的压缩算法 GAN属于神经网络的一种，它使用两个神经网络彼此竞争的方式来产生更精确的分析和预测。...最早基于GAN的压缩算法于2017年被提出。这些算法的文件压缩比例是其他常见方法（如JPEG、WebP等）的2.5倍。你可以使用基于GAN的方法通过并行化处理来实现实时压缩。...主要的原理是基于最相关的特征来压缩图片。当解码的时候，算法基于这些特征来重建图像。和基于CNN算法相比，基于GAN的压缩算法通过消除对抗损失能够产生更高品质的图像。参考资料：小白学视觉

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