[发明专利]一种LZ系列压缩算法自适应优化方法

权利要求书

1.一种LZ系列压缩算法自适应优化方法，其特征在于，包括：

获取待压缩的数据；

首先获取一个LZ77滑窗字典长度的待压缩数据，然后每次增加一个LZ77滑窗字典长度，并根据每个长度内每个数据出现的概率得到该长度内的数据重复性，若增加后的长度内的数据重复性小于增加前的长度内的数据重复性时，停止增加长度，将增加前的长度内的待压缩数据作为初始分区；

使用LZ77滑窗字典对初始分区中的数据进行压缩，将每次压缩的数据作为一个语句，当每个语句首次被压缩时，对该语句建立一个标签值并进行初始化，当压缩与该语句相同的语句时将该语句的标签值增加一，直至初始分区压缩完成；

获取初始分区中具有相同数据的语句，将具有相同数据的语句中长度最长的语句保留，其余的语句排除，并且将排除掉的语句的标签值与保留的语句的标签值之和，作为保留的语句的标签值；

根据初始分区中每个保留语句的标签值和长度判断该保留语句是否符合辅助记忆字典的录入标准，并利用符合录入标准的保留语句初始化辅助记忆字典；

获取除了初始分区之外的其他每个分区，将其他每个分区中的数据在辅助记忆字典和LZ77滑窗字典中进行检索匹配；

若只有LZ77滑窗字典中可以匹配到，则使用LZ77滑窗字典进行压缩，若只有辅助记忆字典中可以匹配到，则以辅助记忆字典进行压缩，若辅助记忆字典和LZ77滑窗字典中都可以匹配到，则以LZ77滑窗字典进行压缩；

无论LZ77滑窗字典还是辅助记忆字典进行压缩，每压缩一个语句，在辅助记忆字典中检索与该语句具有相同数据的语句，并将该语句和具有相同数据的语句中，长度最长的语句替换掉长度最短的语句，进行自适应更新。

2.根据权利要求1所述的一种LZ系列压缩算法自适应优化方法，其特征在于，所述进行自适应更新的方法为：

无论是利用LZ77滑动窗口压缩还是利用辅助记忆字典进行压缩一个语句时；

在辅助记忆字典中检索该语句，若能检索到，则将该语句的标签值加一；

若检索不到该语句，则检索与该语句具有相同数据的语句；

若检索不到与该语句具有相同数据的语句，则将为该语句建立标签值并初始化；

若检索到与该语句具有相同数据的语句，则对比该语句的长度和与该语句具有相同数据的语句的长度；

若该语句的长度大于具有相同数据的语句的长度，则将具有相同数据的语句替换为该语句，该语句继承具有相同数据的语句的标签值并加一；

若该语句的长度小于与该语句具有相同数据的语句的长度，则不进行替换，仅对具有相同数据的语句标签值加一。

3.根据权利要求1所述的一种LZ系列压缩算法自适应优化方法，其特征在于，所述进行自适应更新还包括，当辅助记忆字典内存储的语句长度大于等于LZ77滑动窗口时，则根据每个语句的长度、标签值、上次压缩时间与当前时刻之间的时间间隔，计算出辅助记忆字典内存储的每个语句的衰减值，并将衰减值小于衰减值阈值的语句进行删除。

4.根据权利要求3所述的一种LZ系列压缩算法自适应优化方法，其特征在于，所述根据每个语句的长度、标签值、上次压缩时间与当前时刻之间的时间间隔，计算出辅助记忆字典内存储的每个语句的衰减值的方法为：

式中，G_i为第i个语句的衰减值，e为自然常数，E_i为辅助记忆字典中第i个语句的上次压缩时间与当前时刻之间的时间间隔，m_i为第i个语句的长度，F_i为第i个语句的标签值。

5.根据权利要求1所述的一种LZ系列压缩算法自适应优化方法，其特征在于，所述衰减阈值的获取方法为：

获取辅助记忆字典存储的语句中所有语句的最大衰减值和最小衰减值；

获取最大衰减值和最大衰减值的差值，将差值除以调节参数得到的值为衰减阈值，调节参数自行设定。

6.根据权利要求1所述的一种LZ系列压缩算法自适应优化方法，其特征在于，所述具有相同数据的语句是指若两个语句中，一个语句包含的数据可以将另一个语句覆盖掉，则该两个语句为具有相同数据的语句。