lzma算法分析
这几天在公司主要在做压缩相关，记录一下所得。
目前业界主流的压缩算法感觉并不多，好用的就Huffman，lz系列，其他的像差分编码，vlq编码，感觉只能做个数据预处理，或者一种小范围的压缩。
lz系列有很多，主要有lz77 lz78 lzma，基本思想是一样的，都是一种字典编码，如，我有一段文本，里面有“abcdefgabcde”,那么后面的abcde并没有必要，可以用前面的替代，所以，其实可存储为“abcdefg65”,6代表offset，5代表length，既用距离当前位置6字节，长度为5的字节串表示当前字节串，由此就减少了三个字节，当然，这里要求0和5也要是u8类型，或者更小。
lz系列核心算法其实很简单，就是这样，但却是业界压缩效果最好的算法，大道至简啊。
lzma就是这么做的，在这里，思考这么几个问题：
1：当压缩算法扫描到中间某段位置时，如何和前面的内容进行快速比较。
2：如何区分当前是压缩的内容，还是未压缩的内容。
首先回答第一个问题，很简单，用哈希，笔者采用了FNV哈希算法，效果挺好的，用c++stl中的hash不知道效果如何，不过其实后来发现，哈希冲突在这里并不严重，一个好的哈希只能带来速度和内存的提升了，没办法提升压缩率的。然后我们如何解决哈希冲突呢，hash冲突这里其实是重点，所表达的就是可能出现了相同字节串。
我们先说这个算法如何工作，首先我们只对定长的几个字节算hash值，例如我们只算5个字节的hash值，然后保存hash，之后每扫描一个字节，取出当前位置往后5个字节，算hash，和前面的比较，如果hash值相同，则在进一步比较每个字节内容，hash可以很快的知道内容是不一样的，没有办法知道内容是一样的，所以我们还需要实际的去比较每个字节，这意味着，我们在保存hash的时候，还需要保存算得这个hash的字节在整个文件中的index，我们取出上一个相同hash值的字节的起始index，和当前位置往后比，一直比到文件结束或着出现不同，这里是一个重点，如：abcdefgabcabcabcabc，想象一下，这里如何压缩呢，好的做法是：abcdefg3339,第一组33代表offet是3，长度是3，第二个39offet是3（就是第一个03），长度是9，所以，相同字节串可以涵盖本身（39包含了自己）。
回到前面，我们应该如何设计保存hash的结构了，首先为了快速索引，应该用一个数组或者vector保存hash，既hash值作为下标，这样可以快速索引，如何解决hash冲突呢，easy，不解决，只保存，如我们构造一个长度为1000的数组，把数组分成100块，每块有10个元素，产生的hash值在0-99中间，现在算的hash值为1，那么在第一块的第一个位置填入此时的index,往后又算出hash值1时，则在第1块的第二个位置填入，所以，这里的块数作为hash索引， 一块里面有多少个则代表可填入相同hash值的数量，所以如果数量很多，那么就覆盖前面的，这里可以用一个环形缓冲区实现。
回答第二个问题，如何分别是原来未压缩的数据，还是保存的offset和length呢，用VLQ编码，此处请goolge vlq编码，此外在实际验证中发现，offset 和length采用vlq编码后，往往length比较小，采用vlq至少需要一个字节，所以可以考虑将length编入offset中，既offset低位保存length，再节省空间。
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