RLE压缩通过记录连续相同字节的重复次数实现数据压缩。程序先读取输入文件并统计相邻相同字节的数量,当字节变化或计数达255时,将计数值和对应字节写入输出文件;解压时读取每对计数与字节,重复写入相应次数。该方法适用于重复数据多的场景,但对随机数据可能增加体积,且需以二进制模式操作文件以避免格式转换。

实现一个基础的C++文件压缩工具,可以帮助理解压缩算法的核心思想。虽然现代压缩工具(如gzip、zip)使用复杂算法达到高压缩率,但我们可以从简单的压缩方法入手,比如基于字节频率的RLE(Run-Length Encoding,游程编码)或LZ77的简化版本。本文以RLE为例,展示如何用C++编写一个可运行的文件压缩与解压程序。
RLE是一种非常基础的无损压缩算法,适用于连续重复数据较多的场景,比如纯色图像或日志文件中的重复字符。其核心思想是:将连续出现的相同字节替换为“字节 + 重复次数”的形式。
例如:
原始数据:A A A B B C C C C在二进制文件中,我们可用两个字节表示一个“块”:第一个字节是重复次数(最多255),第二个字节是实际值。
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以下是在C++中实现RLE压缩的基本流程:
示例代码片段:
#include <fstream>
#include <iostream>
#include <string>
bool compressFile(const std::string& inputFile, const std::string& outputFile) {
std::ifstream fin(inputFile, std::ios::binary);
std::ofstream fout(outputFile, std::ios::binary);
if (!fin || !fout) return false;
char current, prev;
uint8_t count = 0;
if (!fin.get(current)) return true; // 空文件
prev = current;
count = 1;
while (fin.get(current)) {
if (current == prev && count < 255) {
count++;
} else {
fout.put(count);
fout.put(prev);
prev = current;
count = 1;
}
}
// 写入最后一组
fout.put(count);
fout.put(prev);
fin.close();
fout.close();
return true;
}
解压过程是压缩的逆操作:读取每对 [count][value],然后将 value 重复 count 次写入输出文件。
bool decompressFile(const std::string& inputFile, const std::string& outputFile) {
std::ifstream fin(inputFile, std::ios::binary);
std::ofstream fout(outputFile, std::ios::binary);
if (!fin || !fout) return false;
uint8_t count;
char value;
while (fin.get(value)) {
count = static_cast<uint8_t>(fin.get());
if (fin.eof()) break;
for (int i = 0; i < count; ++i) {
fout.put(value);
}
}
fin.close();
fout.close();
return true;
}
你可以这样调用:
int main() {
compressFile("test.txt", "test.bin");
decompressFile("test.bin", "recovered.txt");
return 0;
}
注意事项:
基本上就这些。这个RLE压缩工具虽然简单,但完整展示了文件读写、二进制处理和基础压缩逻辑,是学习更复杂算法(如Huffman、LZW)的良好起点。
每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移,垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是,许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。
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