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Lempel-Ziv (LZ) 算法是一系列无损数据压缩算法，包括LZ77、LZ78和LZW等。这些算法通过利用字典来存储已经遇到的字符串，并用相应的索引来代替重复出现的字符串，从而实现压缩效果。下面是一个简单的例程，展示了如何使用LZ77算法来压缩和解压缩文本数据。

压缩过程：

1. 初始化一个空的字典和输入数据的指针。
2. 从指针位置开始，向后查找最长的与字典中已有字符串匹配的子串。
3. 如果找到匹配的子串，则将其在字典中的索引和子串的长度作为压缩数据的一部分输出。
4. 将指针移动到匹配子串的末尾继续查找下一个子串。
5. 如果没有找到匹配的子串，则输出当前字符，并将它添加到字典中。
6. 重复步骤2-5直到全部数据被处理。

解压缩过程：

1. 初始化一个空的字典和输入数据的指针。
2. 读取压缩数据的一部分。
3. 如果数据表示匹配的索引和长度，根据字典中对应的索引取得对应的字符串，并输出。
4. 如果数据表示原始字符，则直接输出。
5. 将输出的字符串添加到字典中，并将指针移动到下一个位置。
6. 重复步骤2-5直到全部压缩数据被处理。

以下是一个简单的Python例程，演示了如何使用LZ77算法来压缩和解压缩文本数据：

def compress_lz77(data, window_size, lookahead_buffer_size):dictionary = ""compressed_data = []i = 0while i < len(data):search_window_start = max(0, i - window_size)search_window_end = isearch_window = data[search_window_start:search_window_end]match_length = 0match_index = 0for j in range(lookahead_buffer_size):if i + j >= len(data):breakcurrent_string = data[i:i+j+1]if current_string in search_window and len(current_string) > match_length:match_length = len(current_string)match_index = search_window.index(current_string)if match_length > 0:compressed_data.append((match_index, match_length))i += match_lengthelse:compressed_data.append((0, 0))i += 1dictionary += data[i-1:i+match_length]return compressed_datadef decompress_lz77(compressed_data, window_size):dictionary = ""decompressed_data = ""for (match_index, match_length) in compressed_data:if match_length == 0:decompressed_data += dictionary[-1]dictionary += dictionary[-1]else:start_index = len(dictionary) - window_sizedictionary += dictionary[start_index+match_index:start_index+match_index+match_length]decompressed_data += dictionary[-match_length:]return decompressed_data# 示例用法
data = "ababcbababaaaaaa"
window_size = 5
lookahead_buffer_size = 3compressed_data = compress_lz77(data, window_size, lookahead_buffer_size)
decompressed_data = decompress_lz77(compressed_data, window_size)print("原始数据:", data)
print("压缩后的数据:", compressed_data)
print("解压缩后的数据:", decompressed_data)

这个例程实现了LZ77算法的压缩和解压缩功能。它接受输入数据、窗口大小和向前搜索缓冲区大小作为参数，并返回压缩后的数据和解压缩后的数据。在示例中，输入数据为"ababcbababaaaaaa"，窗口大小为5，向前搜索缓冲区大小为3。输出结果显示了压缩后的数据和解压缩后的数据。