为什么 LZ77 DEFLATE 在第二遍使用 Huffman 编码而不是 LZW？他们的组合有什么是最佳的吗？如果是这样，LZ77 输出的本质是什么，使它比 LZW 或其他一些方法更适合 Huffman 压缩？
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LZW 试图利用重复的字符串，就像 LZ77 的第一个“阶段”一样。然后它在熵编码该信息方面做得很差。LZW 已完全被更现代的方法所取代。（除了它在 GIF 格式中的传统用途。）一旦 LZ77 生成一个文字和匹配列表，LZW 就没有什么可以利用的了，然后它将为该信息制作一个几乎完全无效的熵编码器。
于 2016-09-29T01:34:13.603 回答
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LZ77 和霍夫曼如何协同工作的细节需要更仔细的研究。一旦原始数据变成了字符串和特殊的长度、距离对，这些元素必须用霍夫曼代码表示。
虽然这不是，重复，不是标准术语，但将我们开始读取位的点称为“拨号音”。毕竟，在我们的类比中，拨号音是您可以开始指定一系列号码的地方，这些号码最终将映射到特定的电话。因此，将开头称为“拨号音”。在该拨号音中，可能会出现以下三种情况之一：字符、长度-距离对或块的结尾。由于我们必须能够分辨出它是什么，所有可能的字符（“文字”）、指示可能长度范围的元素（“长度”）以及特殊的块尾指示符都合并为一个字母表. 然后该字母表成为霍夫曼树的基础。距离不需要包含在这个字母表中，因为它们只能直接出现在长度之后。一旦文字被解码，或者长度-距离对被解码，我们就在另一个“拨号音”点，我们再次开始阅读。如果我们得到块结束符号，当然，我们要么在另一个块的开头，要么在压缩数据的结尾。
长度代码或距离代码实际上可能是一个表示基值的代码，后跟额外的位，形成一个要添加到基值的整数。
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长话短说。LZ77 提供重复消除功能。霍夫曼编码提供比特减少。它也在维基上。
于 2016-09-28T23:42:06.927 回答