Наиболее распространены в настоящее время модификации алгоритма LZ (по имени их авторов - Лемпела и Зива). По сравнению с RLE сделан шаг вперед - будем искать в исходном материале не последовательности одинаковых видов, а повторяющихся цепочек символов. Повторяющие цепочки в кодированном сообщении хранятся как ссылка на первое появление данной цепочки. Например, в цепочке КЗСЗБСКЗСЗБ начиная с 7 символа, идет цепочка КЗСЗ, которую мы можем заменить ссылкой на 1-ый символ. Рассмотрим наиболее распространенные реализации алгоритма LZ:

1. LZ77 - при работе выдает тройки вида (A, B, C), где A - смещение (адрес предыдущей цепочки B байтов которой совпадают с кодируемой цепочкой), B - длина цепочки, C - первый символ в кодируемом массиве, следующий за цепочкой. Если совпадение не обнаружено то создается тройка вида (0, 0, С), где C - первый символ кодируемой цепочки. Недостаток такого подхода очевиден - при кодировании «редких» байтов мы «сжимаем» один байт в три. Преимущество - простота реализации, большая скорость декодирования.

2. LZSS - создает при работе вектора вида (флаг, C) и (флаг, A, B). Если битовый флаг=0, то следующий за ним C трактуется, как единичный байт и выдается в декодируемый массив. Иначе, когда флаг=1, то в декодируемый массив выдается цепочка длиною B по смещению A. LZSS кодирует намного более эффективно, по сравнению с LZ77, так как использует битовые флаги и мало проигрывает при кодировании одиночных символов. При кодировании строится словарь встречающихся цепочек в виде двоичного упорядоченного дерева. Скорость и простота алгоритма декодирования массива у LZSS также высока.

3.LZMX (упрощенный LZM) - данный алгоритм предназначен для скоростного кодирования и по эффективности уступает LZSS, заметно обгоняя его по скорости работы. При работе кодер LZMX формирует несколько векторов вида:

1.   (0, A, несжатый поток) - где 00 -2х битовый флаг признака данного блока, A (7 битов с диапазоном в [1..127]) - длина следующего за ним несжатого потока в байтах..

2.   (0, 0000000, A, B) - где, A - количество повторяющего байта B. То есть код RLE.

3.   (1, A, B) - где A(7 битов с диапазоном в [1..127]) - длина декодируемой цепочки, B - ее смещение.

Для быстрого поиска повторяющихся цепочек используется хеш. Индекс - 12 битовый, вычисляется как [ (a*4) xor (b*2) ] xor c, где a, b, c - первые символы цепочки. Индекс дает смещение в массиве ранее встреченной цепочки с теми же первыми символами. Использование хеша и дает высокую скорость кодирования.
Декодирование также имеет большую скорость - читается бит - флаг, если он есть 0 и следующие за ним 7 битов также ноль, читаем следующие два байта - A и B и копируем в выходной массив байт B A - раз: если при флаге=0 следующие 7 битов=A больше нуля, то в выходной массив копируем A байтов следующих за A. И, наконец, если флаг установлен в единицу, то читаем A и следующий за ним байт B и копируем в выходной массив цепочку длиною A байт со смещения B.

Существуют и другие модификации алгоритма LZ (LZW, LZS, LZ78 ...). Общее свойство LZ - высокая скорость декодирования. Общая проблема - эффективность поиска кодируемых цепочек. Модификация данного алгоритма используется в графическом формате GIF.

Энтропийное сжатие.

Энтропийное сжатие в отличие от последовательного, в качестве информации о входном массиве использует только частоты встречаемости в нем отдельных байтов. Эту информацию он использует как при кодировании, так и при декодировании массива. Ее представляют в виде 256 компонентного вектора, координата i которого представляет собой сколько раз байт со значением i встречается в исходном массиве. Данный вектор занимает небольшое пространство и почти не влияет на степень компрессии. Многие методы энтропийного кодирования видоизменяют данный вектор в соответствии с используемым алгоритмом. Рассмотрим два наиболее часто используемых методов:

Метод Хаффмана. Данный метод сокращает избыточность массива, создавая при кодировании переменную битовую длину его элементов. Основной принцип таков: наиболее часто встречающемуся байту - наименьшую длину, самому редкому - наибольшую. Рассмотрим простейший пример кодирования методом Хаффмана - способ конечного нуля. Любой элемент кодируется цепочкой битов, состоящей из одних единиц и кончающийся нулем. Таким образом, самый частый закодируем одним битом - 0, следующий за ним по частоте как 10, далее - 110, 1110, 11110 и т.д. Процедура декодирования также очевидна.

Рассмотрим вышесказанное на примере. Пусть дана часть изображения длиной 80 бит - десять цветов и каждый из них закодирован одним байтом (индексированное 256 цветами изображение): КЗСГКСКБСК (где К - красный, З - зеленый и т.д.). Закодируем его. Построим таблицу частоты встречаемости цвета и кода ему соответствующего: