有人可以解释LZSS和LZ77算法之间的区别。我已经在网上寻找了几个小时，但我找不到与众不同的地方。我找到了LZ77算法，并且了解了它的实现。
但是LZSS与LZ77有何不同？假设我们有一个字符串"abracadabra"，LZSS与LZ77的压缩方式有何不同？有没有我可以遵循的C伪代码？
谢谢您的时间！
[不幸的是，术语LZ77和LZSS往往都非常宽松地使用，因此它们实际上并不意味着非常特定的算法。当人们说他们使用LZ77算法压缩数据时，通常意味着他们实现了基于字典的压缩方案，其中进入最近解压缩的数据的固定大小的窗口用作字典，并且替换了压缩期间的某些单词/短语通过引用窗口中以前看到的单词/短语。
让我们考虑单词形式的输入数据
abracadabra
并假设窗口可以和输入数据一样大。然后我们可以将“ abracadabra”表示为
abracad(-7,4)
[这里我们假定字母是照原样复制的，括号中两个数字的含义是“从我们现在的位置返回7个位置，并从此处复制4个符号”，其复制了“亚伯”。
这是任何LZ77压缩机的基本思想。现在，细节决定了魔鬼。请注意，原始单词“ abracadabra”包含11个字母，因此，假设该单词以ASCII表示，则其长度为11个字节。我们的新表示形式包含13个符号，因此，如果我们假设相同的ASCII表示形式，则仅扩展原始消息，而不压缩它。可以证明，无论实际情况如何，有时任何压缩机都可能发生这种情况。
因此，压缩效率取决于您存储有关未压缩字母和反向引用的信息的格式。最初描述LZ77算法（Ziv, J. & Lempel, A. (1977) A universal algorithm for sequential data compression. IEEE Transactions on information theory, 23(3), 337-343）的原始论文使用的格式可以在此处粗略地描述为
(0,0,a)(0,0,b)(0,0,r)(0,1,c)(0,1,d)(0,3,a)
因此，压缩数据是由三项组成的组的序列：要从中复制的缓冲区中的绝对位置（非相对位置！），字典匹配的长度（0表示未找到匹配项）以及后面的字母比赛。由于大多数字母都与字典中的任何内容都不匹配，因此您可以看到，除了非常可压缩的数据外，这对于任何内容都不是特别有效的格式。
这种低效率很可能是LZ77原始形式未在任何实际压缩机中使用的原因。
“ LZSS”中的SS指试图通过滑动窗口（Storer, J. A. & Szymanski, T. G. (1982). Data compression via textual substitution. Journal of the ACM, 29(4), 928-951）概括字典压缩思想的论文。本文本身研究了带有窗口的字典压缩方案的几种变体，因此，您再一次也不会在其中找到明确的“算法”。但是，大多数人使用术语LZSS来描述带有标志位的字典压缩方案，例如：描述“ abracadabra”为| 0a | 0b | 0r | 0a | 0c | 0a | 0d | 1-7,4 |我纯粹是为了清楚起见添加了垂直线。在这种情况下，数字0和1实际上是前缀位，而不是字节。前缀位0表示“将下一个字节原样复制到输出中”。前缀位1表示“下一个跟随复制匹配的信息”。没有什么是真正特定的，术语LZSS用来表示有关这些前缀信号位的使用的特定信息。希望您能看到如何紧凑地完成此任务，实际上比LZ77论文中描述的格式更有效。