游戏常用压缩算法的介绍和识别

shane007

原文
http://blog.csdn.net/vbvan/archive/2008/02/25/2118668.aspx

deflate
http://www.zlib.net/
& c" P1 v3 O9 c" t这是ZIP默认采用的压缩算法。ZIP格式使用非常广泛，不仅有开源的C实现-zlib，还有众多的商业解决方案。因此在游戏中采用deflate，可以大大降低编程的成本。很多国外游戏的档案都采用这种压缩算法，或者直接使用ZIP文件格式存储资源。目前不少国内厂商也开始采用deflate。
默认ZIP使用的deflate，传入的WindowBits是-0xF。而zlib中默认使用的WindowBits是0xF。
采用0xF作为WindowBits时，压缩后的数据的第一个字节往往是0x78，这可以用于识别deflate算法。
  s0 e; U7 L* n另外deflate算法通常都使用了zlib中的实现，在exe中会保留有版权信息：“ deflate 1.2.3 Copyright 1995-2005 Jean-loup Gailly ”，或者会带有zlib.dll。

& r3 g) e6 \6 ^8 V5 T& Ebzip2
- a2 r" B3 n, N9 Zhttp://www.bzip.org/
, Z/ {8 H# X1 G+ }& h* [8 r在游戏中很少见，不过确实有游戏公司采用。
它压缩之后的数据是以BZ开头的。

lzo
8 f/ |! U, k5 U3 }) Bhttp://www.oberhumer.com/opensource/lzo/
lzo是一种解压非常快速的压缩算法，通常开头若干字节不会被压缩。国内有几家公司使用了这种算法。
lzo的版权信息是：
3 ?2 F' n2 n& v$ m“LZO data compression library.
3 R& J# m. i5 D8 L$Copyright: LZO (C) 1996, 1997, 1998, 1999, 2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005 Markus Franz Xaver Johannes Oberhumer
<[email protected]>
http://www.oberhumer.com $”

rle
3 z3 g) B- _, }" \& thttp://www.datacompression.info/RLE.shtml
RLE是一个非常简单的算法，变种非常多。通常用于图像数据的压缩。
较早的游戏一般用RLE算法压缩透明色。
$ p; k6 r* U* A0 O, e4 X3 ~标准的rle算法通常用字节的高2位做标记，因此比较容易识别。
. G6 m* s; j: ^9 R
# u3 f$ m. A5 C& _- D3 vlzss
http://www.datacompression.info/LZSS.shtml
日本人Haruhiko Okumura发明的压缩格式。
这个算法有非常多的变种，在较早的游戏中比较常见。
仙剑1就采用了这种压缩算法的变种，它对压缩之后的数据做了huffman编码。
标准的LZSS算法采用单独的字节存储标记，所以通常数据的开头若干字节也是不会被压缩的。
7 \% p$ C! m- I0 E  I$ F
lzhuf
, m3 w6 H9 m! ^* {, l+ P0 W2 L, y日本人Haruyasu Yoshizaki发明的压缩格式，使用了huffman编码。
- P5 K4 p* Z. ^$ _相比lzss更复杂一些，在早期的游戏中也比较常见。

! E& K; ]0 R( g) @, g9 P: c- f最后贴一篇压缩算法的历史回顾
http://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/compression/history.html

灰色小狼

我是进来膜拜霍夫曼大神的 [s:39]
2 d( M7 w* E% {  ?( @* R
  e, T- J- y& }% E! M" lHuffman编码
9 t  S( @% x+ O$ L4 B. M1 ^' I0 O/ @Huffman编码是第一个真正实用的编码方法，由D.A.Huffman在1952年提出。当时Huffman是麻省理工学院的一名学生，据说为了向老 师证明自己可以不参加某门功课的期末考试，他设计了这个看似简单却影响深远的编码方法。Huffman编码效率高，运算速度快，实现方式灵活，从20世纪 60年代直到现在，在数据压缩领域得到了广泛的应用。而20世纪80年代初，Huffman编码又出现在CP/M和DOS系统中，即使在今天，在许多知名 的压缩工具和压缩算法里（如WinZip、gzip和JPEG），也都有Huffman编码的身影。不过，Huffman编码所得的编码长度只是对信息熵 计算结果的一种近似，并不能真正逼近信息熵的极限。Huffman编码影响力很深远，至今还在计算机大专学生必修课程《数据结构》中被提及。