摘要：随着信息量的不断增加,用计算机处理的文本文件越来越大,需要对庞大的藏文文本进行数字化处理,如何节约资源对藏文文本进行高效压缩显得极为重要。项目在LZ77算法基础上结合藏文的特点和当前文本压缩的技术主流完成了关于藏文文本压缩的设计和实现工作,按照藏文特点有效的提高了藏文文本压缩率。这种压缩算法是针对藏文特点的两个子算法和目前主流的LZ77压缩算法合成的。

摘要：本文分析了LZ77和LZ78算法在文本压缩中各自的长处和不足,以它们的实用算法LZSS和LZW的中文文本改进算法LZSSCH和LZWCH为基础,设计了联合使用LZ77和LZ78原理的LZSWCH算法。算法具有良好的通用性、实时性,对9个各种长度的样本文本文件取得的压缩比均高于LZSS和LZW,高出幅度分别达到6～19％。算法无须任何预处理,并可用于压缩其它文字的文本文件。

摘要：为了解决车辆导航系统中大量兴趣点名称的拼音词串的存储问题,对英文字母词的可压缩性进行了分析,发现了英文字母词的词头特性,设计了相邻词头数字化的词表压缩方法。同时,为了在检索兴趣点时,不致减慢对词表的搜索速度,设计了继承型不解压搜索法。实验表明:相邻词头数字化方法可以有效压缩拼音词表的体积,使用继承型不解压搜索法对压缩后的词表进行搜索,搜索速度较传统方法有明显提升。