自由研究ノート(仮)

とかいう名前の備忘録

PNG イメージを自力でパースしてみる ~2/6 Deflateの基本と固定ハフマン編~

ここまでのあらすじ

PNG イメージを自力でパースしてみる ~1/6 予備知識編~

 

周辺知識に おおかた整理がついてきたところで、いよいよDeflateに手を出してみる

 

なお、今回はパースが目的なので、圧縮を実装するうえで必要になる、詳細なところにまでは首を突っ込まない

 

 


Deflate圧縮

 

改めておさらい

 

Deflate(デフレート)とはLZ77とハフマン符号化を組み合わせた可逆データ圧縮アルゴリズム

Deflate - Wikipedia  

 

ほんの少しだけ具体的には、つぎのとおりに利用している。

 

  1. 圧縮元データを LZ77 を使って圧縮
  2. LZ77で圧縮したデータを、ハフマン符号化 を使ってさらに圧縮

 

Deflateの ”LZ77” の実装は、

どちらかといえば、LZSS のほうが それに近い。

 

"近い" とはどういうことなのか、

圧縮の考え方は、前の記事で紹介したLZSSとそのまま同じなのだけど、圧縮の結果、出力される各々の要素のフォーマットが、元のLZSSとは異なる。

  

元のLZSSでは、それが "距離" と ”一致した長さ” に置換されたか、識別できるようにするために、要素の先頭に1ビットを付加する方法を使っていた

 

Deflateではこの仕様が変更されている。
各々の要素は以下のいずれかの 値 で出力される。

 

0 ~ 255  : 置換されなかった 0x00 ~0xff までの文字そのまま

256    : ブロックの終端 (後で説明)

257 ~ 285   :  ”一致した長さ” & "距離"

 

仮に 0~285の数値を、固定長のビット並びで取り扱うならば、一応、9ビットだけあれば事足りる ( 0 ~511 まで表現可能)

  

ただしそのままを出力するわけではなく、それをさらにハフマン符号化によって可変長な符号へ置換するため、0~285に置換した結果、出現する値に偏りがあれば、ハフマン符号化の特性によって、普通にLZSS圧縮を行ったときよりも、データが小さくなることを期待できる。

 

Deflate の LZSSでは、スライド窓に同じ文字列を見つけた場合、置換された結果は "一致した長さ" → "距離" の順番になる。

※ 前の記事では "距離" → ”一致した長さ” の順番だった

 

257 ~ 285 の数値は "一致した長さ" を表し、その後ろに "距離" の情報が、連なって記録される。

 


拡張ビット

 

さて、"一致した長さ" は 257 ~ 285 の数字で表される。

 

一方で、Deflateでは ”一致した長さ” には 最小で3、最大で258まで使えると定められている。

 

いや...どう見ても 257 ~ 285 までの 28パターンだけでは 3 から 258 までの数値を表現することはできない。

 

ではどうしているのか...というと、
拡張ビット(extra bit) という方法を使っている。

 

257 ~ 285 までの値にはあらかじめ、それ単体が表す "一致した長さ" の数値と、

拡張ビットの数が定められている。

 

復号時、 257 ~ 285 の値を見つけたら、そのすぐ後ろに付随する拡張ビットを読み出し、

 

値が表す "一致した長さ" のベース値

+ 拡張ビット内の値

この要素があらわす本来の ”一致した長さ”

 

の通りに 本来の "一致した長さ" を求める。これも元の LZSS にはない Deflate独自の仕様っぽい。 

 

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257 ~ 285 までの値と、
"一致した長さ" のベース値、拡張ビット数 の対応は 以下の表のとおり 

 

一致した長さ拡張ビット数表現できる範囲
257 3 0 3
258 4 0 4
259 5 0 5
260 6 0 6
261 7 0 7
262 8 0 8
263 9 0 9
264 10 0 10
265 11 1 11 - 12
266 13 1 13 - 14
267 15 1 15 - 16
268 17 1 17 - 18
269 19 2 19 - 22
270 23 2 23 - 27
271 27 2 27 - 30
272 31 2 31 - 34
273 35 3 35 - 42
274 43 3 43 - 50
275 51 3 51 - 58
276 59 3 59 - 66
277 67 4 67 - 82
278 83 4 83 - 98
279 99 4 99 - 114
280 115 4 115 - 130
281 131 5 131 - 162
282 163 5 163 - 194
283 195 5 195 - 226
284 227 5 227 - 257
285 258 0 258

 

最大で258までの "一致した長さ" を扱えるものの、そんな長さで一致する文字列を見つけられる機会は、そう頻繁にはない。

 

一般的によく出現する 小さな "一致した長さ" は、”一致した長さ” のベース値のみによって表現し、大きな "一致した長さ" の表現が必要な場合に、拡張ビットを使うようにすることで、圧縮後のサイズをできる限りコンパクトにすることができる。

 

”一致した長さ” 情報の直後には "距離" の情報が来るのだけど、"距離" の情報も、同じ通り 拡張ビット を利用して記録される。

 

"距離" を表す値には 0 ~ 29 までが扱われる。この値もハフマン符号化されているため、元の値に復号したのち、それに必要な拡張ビットを読み込んで、本来の "距離" を求める。

 

0 ~ 29 の値と、
"距離" のベース値、拡張ビット数 の対応は 以下の表のとおり

 

距離

拡張ビット数表現できる範囲
0 1 0 1
1 2 0 2
2 3 0 3
3 4 0 4
4 5 1 5 - 6
5 7 1 7 - 8
6 9 2 9 - 12
7 13 2 13 - 16
8 17 3 17 - 24
9 25 3 25 - 32
10 33 4 33 - 48
11 49 4 49 - 64
12 65 5 65 - 96
13 97 5 97 - 128
14 129 6 129 - 192
15 193 6 193 - 256
16 257 7 257 - 384
17 385 7 385 - 512
18 513 8 513 - 768
19 769 8 769 - 1024
20 1025 9 1025 - 1536
21 1537 9 1537 - 2048
22 2049 10 2049 - 3072
23 3073 10 3073 - 4096
24 4097 11 4097 - 6144
25 6145 11 6145 - 8192
26 8193 12 8193 - 12288
27 12289 12 12289 - 16384
28 16385 13 16385 - 24576
29 24577 13 24577 - 32768

 

Deflateの "距離" の情報には 最大で 32,768 までが扱える。
これは前の記事の LZ77の項でも紹介した

 

まとめると、257 ~ 285 の値に遭遇したとき、
"一致した長さ" と "距離" の本来の値を復元する手順は次の通り

 

  1.  257 ~ 285 の値に遭遇
  2.  必要な追加ビットを読み出し、本来の "一致した長さ" を算出する
  3.  0 ~ 29 を表す符号を読み出す
  4.  必要な追加ビットを読み出し、本来の "距離" を算出する

 


読み書き方向

 

コンピュータのメモリは バイト(Byte) という単位で区切られている。

1バイト(Byte) は 8ビット(bit) から成るのが一般的。

 

メモリ上の各バイトには、それぞれを識別するためのアドレス という番号が割り振られている。また、バイト内のビットにもそれぞれ番号が振られている。

 

f:id:DarkCrowCorvus:20161001163300j:plain

 

これを踏まえて、Deflateで圧縮されたデータは、メモリに置かれるとき、先頭から、アドレスが小さい順の、ビット番号が小さい順 に並べられる。

 

f:id:DarkCrowCorvus:20161003230036j:plain

 

また、Deflate圧縮データの中で複数ビットを使って表されるような要素は、それが何であるかによって、各々のビットの並びかたが異なる。

 

ハフマン符号

ハフマン符号は、先頭から1ビットずつ順番に読み出す必要があるため、符号の先頭(最上位ビット)から順番にパックされる。メモリ上に配置された場合、次の通りに並ぶ

 

f:id:DarkCrowCorvus:20161001175759j:plain

 

それ以外

一方で、符号ではない、それそのままが 何らかの "数" を表すものは一番小さい桁のビット(最下位ビット)から順番にパックされる。メモリ上に配置された場合、次の通りに並ぶ 

 

f:id:DarkCrowCorvus:20161001180934j:plain

 

"符号ではないそれ以外" というのは例えば、拡張ビットや ブロックタイプ(後で説明)などの要素がこれにあたる。

 

Deflateの解凍のプログラムを作るとき、要素のビットが並ぶ方向 に注意すること。さもなければ、

 

なんか入っている数がおかしい ! 読み出すビット数はあっているはずなのに!

 

なんてことが起こる(起こった)

 


ブロック

 

実際に Deflate圧縮されたデータは、ひとつ、もしくは複数の ブロック の集合で構成されている。

 

複数ブロックから構成されている場合は、解凍時、各々のブロックを復号した結果を、先頭から順番に連結することで、圧縮前のデータを復元できる

 

ブロック別に、圧縮のルールが定められている。主には次の3パターン

 

  • 無圧縮
  • 固定ハフマン
  • カスタムハフマン

 

このうち、上で説明した LZ77とハフマン符号を使って圧縮 を実際に行うのは、固定ハフマンブロックと、カスタムハフマンブロック になる。これらについては、この次の項からひとつずつ解説してみる。 

 

各ブロックの先頭には、3ビットからなる ヘッダー情報が付加されている。

 

  • 最初の1ビット: BFINAL (最終ブロック判定ビット)
  • 次の2ビット:  BTYPE(ブロックタイプ)

 

BFINAL には 自身のブロックがDeflate圧縮データ中で

一番最後のブロックである場合には 1
ほかのブロックが後に続く場合には 0 が設定される

 

BTYPE は 自身のブロックの圧縮のルールを示す。
設定されるパターンとそれに対応する圧縮のルールは以下の通り

 

  • 00 無圧縮
  • 01 固定ハフマン
  • 10 カスタムハフマン
  • 11 エラー (予約域)

 

ここまでを踏まえて、Deflate圧縮データの解凍は、大まかには次の流れで行う

 

  1. ヘッダー情報を読み出す
  2. BTYPE の圧縮のルールを確認し、その後ろに続く圧縮データを復号
  3. BFINAL の値が 0なら繰り返し。1 なら終了。 

 

ブロックの終端

 

固定ハフマンブロック と カスタムハフマンブロックでは 256 を表す符号を読み出せた地点が、そのブロックの終端になる。

 

無圧縮ブロックの場合は、ブロックの先頭に無圧縮データの長さ情報が、追加で付加されるため、その分のデータを最後まで読み切った地点が、そのブロックの終端になる。

 

符号表とスライド窓 

 

ハフマン符号の符号表は、各々のブロックごとに用意される。

 

一方、LZ77のスライド窓は、前のブロックで出現した文字列を、次のブロックにも引き継ぐことができる。

 


固定ハフマン符号化 (BTYPE:01)

 

ここから、各ブロックの圧縮ルールについて紹介

 

固定ハフマン では、あらかじめ用意された符号表に従って、データの符号化と復号を行う。符号表が事前に定められているため、圧縮データの中に符号表は埋め込まれない。

 

文字 または 一致した長さ を表す、0 ~285 までを収める符号表と、距離 を表す、0 ~ 29 までを収める符号表は、それぞれ別に定義される。

 

文字と一致した長さの符号表は、次の通りに定義される

 

ビット数符号
0 - 143 8 00110000 - 10111111
144 - 255 9 110010000 - 111111111
256 - 279 7 0000000 - 0010111
280 - 287 8 11000000 - 11000111

 

表の符号間の値は連番になっている。

 

よく見ると 286 と 287 が符号表に含まれることになっている。ただし、この値が圧縮データ中に出現することはない

 

あくまで使用されるのは 0 ~ 285まで。符号のキリがいいから、符号表には含まれたのかもしれない

 

距離  の符号表は、次の通りに定義される

 

ビット数符号
0 - 31 5 00000 - 11111

 

すべての符号が 5ビットの固定長で、0からの連番になっているため、5ビットの長さで読み出した符号そのままを 0 ~ 29 を表す値としてみなすことができる。

 

ただし、あくまで扱いは "数値" ではなく "符号" なので、5ビットいっぺんに読み出す場合は、それが 符号のビット並びに なっていることに注意すること。

 

ここでも符号のキリがいいからか、 30 と 31 が符号表に含まれる。例によってこの値も、圧縮データ中に出現することはない

 

固定ハフマンブロックは、 符号表を圧縮データ中に含まないため、その分だけ 圧縮データのサイズを節約できる。

 

ASCII文字からなるテキストなど、主に144 - 255 の範囲の文字が出現しにくいデータの圧縮に向く。ただし圧縮効果は、それほどよろしくはないとのこと

 

そもそもデータ中の文字の出現率によらず、あらかじめ用意された符号表を使うこのアルゴリズムを"ハフマン符号" と呼んでもいいのかどうかが 自分の中でちょっと疑問だったりする...

  


サンプル 

 

ここまでのサンプルプログラム
VC2015でのみ動作確認済み。

 


参考にしたサイトさん 

 
RFC 1951 DEFLATE Compressed Data Format Specification version 1.3 日本語訳 - futomi's CGI Cafe

Deflate

デフレート圧縮(LZ77圧縮)処理の概要 - ウェブで用いられる画像形式。

SWFバイナリ編集のススメ番外編 (zlib 伸張) 前編 | GREE Engineers' Blog

A guide to PNG optimization

PNG イメージを自力でパースしてみる ~1/6 予備知識編~

  

DirectX12でなにか作りたいと思って、じゃあとりあえず、まずはその辺のサンプルを読み漁ろうと、上のサイトさんからサンプルプログラムを拝借していろいろ見ていたとき、

 

f:id:DarkCrowCorvus:20160919105439j:plain

"HelloTexture" 

テクスチャを画面に表示させるサンプルを見つけて、たぶんここで画像ファイルをロードする機能とか、紹介してるんじゃないかな.. と思ってたのだけど、どうやら違った。

 

 

代わりにテキトウなイメージを実行中に作っていた様子。画像ファイルをロードするためには、自身でそのまわり、なにかしらの準備をしないといけないみたい。

 

どこかのライブラリを拝借してきてもよかったものの、自身の勉強になるかと思い、じゃあ自作しましょうと、

 

自身が比較的よく使ってたフォーマットがPNGだから、じゃあPNGのパーサーを作ってみようかなと―――..

 

ということで、タイトルの通りに至る。

 

 


泥沼のはじまり 

  

 

解説してるサイトさんとか探せばすぐに終わるかな...

なんて思ってたけど、そうも甘くなかった。 PNGが圧縮を使用していて..ということまでは知っていたものの 、実際にその正体が何でどんな圧縮方法なのかまでは知らない。

 

C++の標準で ”デフレート” なんて機能は提供されていない様子。後で調べたら linuxだとそれに相当するライブラリがデフォルトで使えるらしい、ただ自分のPCはwinだしなぁ..

 

ないなら作ればいいじゃない

いや...標準とか、デフォルトで提供されていないだけで、
google先生を使えば、そこらへんにライブラリが転がってたりはするのだけど...

 

中途半端に他人のライブラリを使いたくないだとかなんだとか...いつもの自前主義精神(?) がはたらいてしまって、結局自身で作ってみるに至る。

 

じゃあとりあえず ”デフレート” に関して調べてみる。よく見た回答は、wiki先生から言葉を拝借すると次の通り

 

Deflate(デフレート)とはLZ77とハフマン符号化を組み合わせた可逆データ圧縮アルゴリズム

Deflate - Wikipedia  

 

"可逆圧縮" なら知ってる、でもそのほかがよくわからない。"ハフマン符号化" は言葉だけ、どこかで聞いたことあるなぁ...ってレベル。

 

まずはその辺、調べてみるところから始めた。
調べたことを自分なりに整理して、以下に書き並べてみる。

 

以上。前置き終わり。 

 


ハフマン符号化

 

データ圧縮アルゴリズムの一つ。

 

ハフマン符号化では、圧縮したいデータに含まれている各々の文字を、それぞれ別の ビット並び に置き換える、ということを行う

 

以降、この置き換えたビット並びのことを 符号 とよぶ。

 

この符号化のとき 元のデータの中で出現回数の多い文字にほど
短い符号を割り当てることで、全体的なデータサイズを減らそう
というのがハフマン符号化の基本的な圧縮の仕組み

 

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同じ考え方の圧縮方法は、これ以外にもいくつかの種類があるのだけれど、ハフマン符号化はその中でも、符号化後のデータに含まれる符号の長さの平均が最小になるのだとか。

 

ハフマン符号化によって割り当てられた符号は、そのビット並びが、他のどの符号の頭の部分とも一致しないという特性を持つ。

 

この特性のことを 語頭条件 とよび、
語頭条件の特性を持つ符号は 接頭符号(Prefix code) とよばれる。

 

この通りに符号化することで、元のデータに戻すとき、その符号と同じビット並びが読み出せれば、それより後ろのビット並びに依存することなく、元の文字へ一意に復号することができるようになる。

 

この特性は 瞬時復号可能 と呼ばれる。

 

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ハフマン符号は 接頭符号 であり、瞬時復号可能 な特性を持つ。
ただ単純に短い符号を割り当てればいい、っていうわけではないみたい。 

 


カノニカル・ハフマン符号化(ハフマン符号の正規化)

 

ハフマン符号化でデータサイズを小さくできても、元の文字との対応がわからなければ、送った先でデータを復元することができない。

そのため圧縮したデータに、符号表を埋め込む必要があるのだけど、ここでの 符号 という存在が わりと厄介。

 

符号 はそれと対応する文字ごとに、長さの異なる ”可変長” なデータなのだけれど、データを復元する側では、各々の 符号 の情報を抽出するとき、何ビット分だけデータを読めばいいのか、わかっていないといけない。

 

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パッと思いつく方法は 例えば上の通り、いっしょに 符号の長さ情報を持たせるなど。ただし、長さの情報を含むことによって、符号表全体のサイズが膨らんでしまう。

 

また、符号自体のサイズが大きくなりうる、というのも問題。
0x00 ~ 0xFF まで 256種類すべての文字に符号を割り当てる場合、一番長い符号は、最悪で255ビットにもなる(圧縮しないままの文字32コ分ぐらい)

 

※ここでは本来、アルファベットなどの文字として表すことのできない バイナリデータ中の8ビット並びも "文字" として扱うことにする。

 

そんなに大きな符号が生成されることはめったにないらしいのだけれど、万が一、そんな符号があると、符号表はその分だけ大きくなる、

 

符号表のサイズが膨らむと、それだけ全体のサイズも膨らんでしまうため、

符号化したら、前よりもデータサイズが増えたんだけど!?

なんてことが起こりうる。

 

こんなことじゃハフマン符号化を利用する意味がなくなってしまう。データの圧縮効果を上げるためには、この符号表をできる限り小さく保つ必要がある。

 

そこで カノニカル・ハフマン という手法を利用する。

 

これを利用すると、符号表のサイズを小さくするうえで悩みの種である 符号 を、

そのまま符号表の中に納めなくても済むようになる。

代わりに符号表には、各文字に対応する符号の 長さの情報だけ を納める。

 カノニカル・ハフマン符号化 による 符号化の手順は以下の通り。

 

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  1. 一度ふつうにハフマン符号化された符号を、
    符号の長さ別 にグループ分けして、
    そのグループ内で 文字番号の昇順 になるように並べる

  2. 符号の長さが短く、文字番号の小さい文字ほど、
    小さな符号になるように符号を割り当てなおす

  3. 割り当てなおした符号表を使ってデータを符号化(圧縮)

  4. 符号の長さだけを納めた表を、符号化したデータの前に付加する

 

ポイントは、ある符号長グループへの 符号の再割り当てが終わって、次の符号長のグループに移るとき。

 

ひとつ前の符号長グループで一番最後に割り当てた符号に +1 したあと、その後ろに 0 ビットを付加したものを、次の符号長グループの再割り当てに利用する、ということ

 

この通りにすることで、再割り当てされた符号は 接頭符号 になり、瞬時復号可能な特性を持つようになる。

 

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一方で、復号の手順は以下の通り。

 

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  1. 符号の長さ表を読み出した後、
    それを 符号の長さ別 にグループ分けして、
    そのグループ内で 文字番号の昇順 になるように並べる

  2. 符号の長さが短く、文字番号の小さい文字ほど、
    小さな符号になるように符号を割り当て、符号表を復元する

  3. 得られた符号表を使ってデータを復号する

 


LZ77符号化

 

データ圧縮アルゴリズムの一つ
Lempel さんと Ziv さんが 1977年に作ったからこんな名前

 

データ中の ある文字列が、それよりも以前に同じ形で現れているならば、文字列をその "位置" と "一致した長さ" という情報に置き換えてしまうことで、全体的なデータサイズを減らそう、というのが LZ77の大まかな圧縮の仕組み

 

"位置" と "一致した長さ" に置き換えるために、”以前に同じ形があるか” を検索できる範囲は有限で、直前に読みだせた文字から、何文字前まで...というのが事前に決められている。

 

これは 検索にかかる時間や 使用メモリ量、置換後の "位置" を表す数値が、巨大になり過ぎないように制限するため。

 

たとえばDeflateなら、直前に読み出した文字から、最大で 32,768文字前までが検索範囲。

 

新しい文字を読み出すたびに、検索できる範囲がスライドするため、この範囲のことを スライド窓(Sliding Window) と呼んだりする。

 

LZ77では、圧縮対象のデータを 先頭から順番に読み込み、

そのときに現れた文字、または文字列を

(位置 , 一致した長さ , 直近の不一致文字)

というフォーマットに置き換えることでデータの圧縮を行う。

 

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圧縮元のデータが大きいほど、スライド窓の中に同じ文字列があるという機会が増えるため、圧縮効率が良くなるのだけれど、

 

上の例だと、対象のデータが短すぎるせいか、逆にサイズが増えてしまってる。

なんてこというと、ハフマン符号の時に提示した例も、圧縮後のデータに符号表を含めると、元のデータよりもサイズが大きくなってしまうのだけれど...

 

LZ77では何が何でも(位置, 一致した長さ, 直近の不一致文字)というフォーマットへ置き換えようとするため、スライド窓に同じ文字列が見つからなかった場合は、むしろ置換前よりもデータが大きくなってしまう という欠点がある。

 

LZ77には、それを基本形とするさまざまな亜種が存在する。 

 


LZSS符号化 

 

データ圧縮アルゴリズムでLZ77の亜種のうちの一つ。
StorerさんとSzymanskiさんが改良を行ったからこんな名前。

 

現在 普及している圧縮プログラムで LZ77 符号と呼ばれているもののほとんどは、じつは LZSS 符号になっている。とのこと ※1

 

実際、”LZ77を利用している” と言っていたDeflateも、その実装は、どちらかといえばLZSSのものに近い。

 

LZSS ではスライド窓の中を検索して、同じ文字列が存在し、さらに置換することで圧縮効果が得られる場合に限ってそれを "位置" と "一致した長さ" の情報に置き換る。それ以外の場合は置き換えを行わない。

 

この通りに作られた圧縮データは、復号のとき先頭から順番に読み出されたそれが  "位置"と"一致した長さ"  を表すのか、置換されなかった文字そのままを表すのかを判断できなければ、データを正しく復元することができない。

 

これの解決には、記録する各々の要素の先頭に 1ビットを付加する、という方法を用いる。

 

これによって 復号時には、各々の要素ごとに先頭の 1ビットを読んで、
それが "1" ならばその直後に続くデータは "位置" と "一致した長さ"
"0" ならば1文字そのまま..という具合に識別することができる。

  

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識別のため、各々の要素に それぞれ 1ビットずつ付与されるため、"位置" と ”一致した長さ” の情報に 置換が行われなかった文字は、圧縮前よりも 1ビット分だけ大きくなるのだけれど、

 

それでもLZ77と比べると、スライド窓に同じ文字列が見つからなかったときにデータが膨らんでしまう規模を、だいぶん抑えることができる。

 


参考にしたサイトさん

 

全般

Deflate

 

ハフマン符号

データ圧縮の基礎『ハフマン符号化』の仕組みを見てみよう - 道すがら講堂

圧縮アルゴリズム (3) ハフマン符号化 - 静的ハフマン圧縮

圧縮アルゴリズム(ハフマン符号) - UUUM攻殻機動隊

瞬時復号可能な符号 — Computer Science Textbook (under construction)

 

カノニカル・ハフマン符号化

圧縮アルゴリズム (4) ハフマン符号化 - 適応型ハフマン圧縮

Canonical Huffman code - Wikipedia, the free encyclopedia

 

LZ77

デフレート圧縮(LZ77圧縮)処理の概要 - ウェブで用いられる画像形式。 

Data Compression/data differencing - Wikibooks, open books for an open world

Lempel-Ziv-77 (LZ77)

 

LZSS

Algorithms with Python / LZ77 符号 (LZSS 符号) ※1

Lempel-Ziv-Storer-Szymanski (LZSS)