实现LZARI压缩算法的C++类
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这是一个基于LZARI算法的数据压缩的类.Haruhiko Okumura 于1989年7月4日用c语言写实现了这个算法.但是上面用到了一些全局或静态的变量,在MFC下用起来很不方便.我把它改写成了一个c++类,使它可以方便的压缩和解压缩,更重要的是,我新增加了两个接口,这个类可以压缩/解压缩一段内存缓冲区,而不仅仅是文件.
一共提供了5个对外接口:
1.压缩/解压缩文件
void Compress(const char *lpszInfile,const char *lpszOutfile);
void UnCompress(const char *lpszInfile,const char *lpszOutfile);
参数一目了然,可以像下面这样使用这两个接口:
LZARI Lzari;
Lzari.Compress("show.bmp","show.liz");//压缩文件 show.bmp 到 show.liz
// Lzari.UnCompress("show.liz","show.bmp"); // 解压缩文件 show.liz 到 show.bmp
就这么简单.
2.压缩/解压缩一段内存缓冲区void Compress(const BYTE *pInBuffer,int nInLength,const BYTE * &pOutBuffer ,int &nOutLength);
void UnCompress(const BYTE *pInBuffer,int nInLength,const BYTE * &pOutBuffer,int &nOutLength);
这两个接口的参数也不难理解,分别传入输入指针和长度,LZARI会返回一个只读的输出指针和长度.使用者不用担心内存分配的问题,当不需要使用输出结果时调用Release()就行了,以下是使用示例:
LZARI Lzari;
BYTE *pOutBuffer = NULL;
int nOutSize = 0;
char szInBuffer[] = "This is a class for compress and uncompress";
Lzari.Compress(szInBuffer,strlen(szInBuffer),pOutBuffer,nOutSize);//压缩pInBuffer
//
// 用pOutBuffer 做一些事情
//
Lzari.Release();
3.释放内存,并清空标志.void Release();
若想让一个LZARI类实例既进行压缩操作又进行解压缩操作,请在后一个操作调用之前调用一下Release();
如下所示:LZARI Lzari;
Lzari.Compress(pInBuffer,nInsize,pOutBuffer,nOutSize);//压缩pInBuffer
//
// 用pOutBuffer 做一些事情
//
Lzari.Release();
Lzari.UnCompress(pInBuffer2,nInsize2,pOutBuffer2,nOutSize2); //解压缩pInBuffer2
//
// ...
//
Lzari.Release();
请注重千万不要这样调用:
Lzari.Compress(pInBuffer,nInsize,pOutBuffer,nOutSize);//压缩pInBuffer
//
// 用pOutBuffer 做一些事情
//
Lzari.Release();
Lzari.UnCompress(pOutBuffer,nOutSize,pOutBuffer2,nOutSize2); //解压缩第一次压缩的结果
因为Release()后pOutBuffer的指针就无效了.而假如不调用Release()又会导致pOutBuffer和pOutBuffer2指向同一段内存从而导致混乱.碰到这种情况最好使用两个类实例来完成.如下:
LZARI Lzari;
LZARI UnLzari;
Lzari.Compress(pInBuffer,nInsize,pOutBuffer,nOutSize);//压缩pInBuffer
//
// ...
//
UnLzari.UnCompress(pOutBuffer,nOutSize,pOutBuffer2,nOutSize2); //解压缩第一次压缩的结果
//
// ...
//
Lzari.Release();
UnLzari.Release();
由于程序中用到了STL的vector模板,请在stdafx.h中加入以下一行:
#include <vector.当然,这个类并不依靠于MFC,可以使用在任何C++程序中.
另外,LZARI压缩的效果比zip差一些,差距大约是5%~10%,压缩速度则基本相当.
注:与算法有关的问题请不要问我,我也不知道 :) 其他问题欢迎指教 querw@sina.com