字典算法
redis 字典计算哈希值算法
redis 字典计算哈希值算法Redis是一种开源的内存数据结构存储系统，广泛应用于缓存、消息队列、排行榜、实时数据分析等场景。
在Redis中，字典是一种重要的数据结构，用于存储键值对。
在Redis中，字典的底层实现采用哈希表，它是一个数组加链表的结构。
哈希表的核心思想是通过哈希函数将键映射为数组的索引位置，从而快速地定位到对应的值。
Redis的哈希函数使用的是MurmurHash算法，它是一种非加密型哈希函数，以快速、一致和良好的分布性而闻名。
MurmurHash算法是由Austin Appleby于2008年提出的。
MurmurHash算法的主要思想是，通过将输入数据分成若干个块并依次处理每个块，最后生成哈希值。
具体而言，MurmurHash算法借助了两个重要的操作，即位运算和乘积运算，来保证哈希值的分布性和冲突的概率。
首先，MurmurHash算法使用了位运算来实现高效的哈希计算。
位运算包括左移（<<）、右移（>>）、与（&）、或（|）、异或（^）等操作，这些操作能够对数据的二进制表示进行快速的处理。
在哈希计算过程中，位运算可以通过移动和组合二进制位来生成新的哈希值。
其次，MurmurHash算法使用了乘积运算来进一步改善哈希函数的分布性。
乘积运算是将输入数据与一个常数进行乘法运算，然后再通过移位和异或操作对结果进行调整。
这样可以增加哈希值的随机性，减少冲突的发生。
在Redis中，字典的哈希函数使用了MurmurHash算法，并根据字典的大小选择了不同的哈希函数。
具体而言，当字典的大小小于等于1时，使用的是一个简单的哈希函数；当字典的大小大于1且小于等于16384时，使用的是MurmurHash算法的32位版本；当字典的大小大于16384时，使用的是MurmurHash算法的64位版本。
通过使用哈希函数，Redis可以实现高效的字典操作。
首先，哈希函数可以通过键的哈希值来确定键在数组中的位置，从而快速地定位到对应的值。
字典序算法（java）
31
return false;
32 }
33
34 public static void main(String arg[]) {
35
Scanner sc=new Scanner(System.in);
36
int[] a=new int[100];
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int i,n;
38
39
n=sc.nextInt();
字典序用于求出一个数列的全排列比如123132213231312321大小刚刚是按着字典序大小
字典序算法（ java）
问题：字典序用于求出一个数列的全排列，比如123,132,213,231,312,321,大小刚刚是按着字典序大小。
算法：
1.从后先前找出一个前小后大的a[i-1]<a[i]
2.从后到i早到第一个大于a[i-1]的记为a[j]，交换a[j]和a[i-1]
40
for(i=0;i<n;i++)a[i]=sc.nextInt();
41
do {
42
for(i=0;i<n;i++)System.out.print(a[i]);
43
System.out.println();
44
}while(next_permutation(a,n));//使用方法
45 }
46 }
;=1;i--) {
23
if(a[i-1]<a[i]) {
24
for(j=n-1;j>=i;j--)if(a[j]>a[i-1])break;
25
swap(a,i-1,j);
26
inArray(a,i,n-1);
两个字典对比算法 -回复
两个字典对比算法-回复什么是两个字典对比算法，它的应用领域是什么，如何实现以及如何优化？一、介绍在计算机科学中，字典是一种储存集合的数据结构，通常由键和值组成。
字典对比算法是一种用于比较两个字典之间差异的算法。
它可以帮助我们找出两个字典之间共同的键、值以及不同的键值对。
二、应用领域两个字典对比算法在许多领域有着广泛的应用。
例如，在数据库系统中，当两个数据库实例之间同步数据时，字典对比算法可以用于检测并解决两个实例之间的数据冲突。
在软件开发中，字典对比算法可以用于比较两个版本之间的代码更改，以及在合并代码时解决冲突。
此外，字典对比算法还可以应用于文本比较、图像处理等领域。
三、实现方法实现两个字典对比算法的一种常见方法是使用遍历。
具体步骤如下：1. 初始化空列表或字典，用于记录差异。
2. 遍历第一个字典的键。
3. 检查第一个字典的当前键是否存在于第二个字典中。
- 如果存在，比较两个字典的键对应的值是否相等。
- 如果相等，继续遍历下一个键。
- 如果不相等，将差异记录下来，并继续遍历下一个键。
- 如果不存在，将差异记录下来，并继续遍历下一个键。
4. 遍历第二个字典的键。
- 检查当前键是否存在于第一个字典中。
- 如果不存在，将差异记录下来，并继续遍历下一个键。
5. 返回记录的差异。
四、优化方法尽管使用遍历实现字典对比算法是有效的，但对于大型字典而言，它可能会造成较高的时间和空间复杂度。
因此，我们可以采用以下优化方法：1. 使用哈希表或散列表存储字典的键和值，以便通过键快速查找对应的值。
这样可以提高比较的效率。
2. 采用递归算法，将字典分割为更小的子字典，然后使用并行处理来加速比较过程。
3. 使用索引或预处理技术，对字典进行预处理和排序，以减少比较的次数。
此外，我们还可以考虑使用并发编程来加速字典对比算法。
通过将比较任务分配给多个线程或进程，可以充分利用多核处理器的计算能力，从而提高算法的执行速度。
总结：两个字典对比算法是一种用于比较两个字典之间差异的算法。
两个字典对比算法 -回复
两个字典对比算法-回复两个字典对比算法是指在编程中比较两个字典之间的差异和相似性的方法。
字典是一种无序的数据集合，由键值对构成。
比较字典之间的差异对于数据处理、代码优化和数据更新很有帮助。
本文将逐步介绍两个字典对比算法的实现过程，包括比较键、值和整个字典的差异，以及如何处理不同类型的字典。
在开始之前，我们先定义两个字典，字典A和字典B，用于示例。
字典A：{'name': 'Alice', 'age': 25, 'gender': 'female'}字典B：{'name': 'Bob', 'age': 30, 'country': 'USA'}1. 比较键的差异首先，我们需要比较两个字典的键之间是否存在差异。
这可以通过获取字典的键集合，并进行对比来实现。
在Python中，可以使用keys()方法获取字典的键集合，然后使用差集（difference）操作找到两个字典键的差异。
keys_diff = set(A.keys()) - set(B.keys())通过上述代码，我们可以得到字典A相对于字典B新增的键，这里是一个集合对象。
对于上述示例字典，`keys_diff`将为`{'gender'}`，表示字典A 相对于字典B新增了'gender'键。
同样地，我们可以通过反转操作得到字典B相对于字典A新增的键。
keys_diff = set(B.keys()) - set(A.keys())在上述示例字典中，`keys_diff`将得到`{'country'}`，表示字典B相对于字典A新增了'country'键。
2. 比较值的差异接下来，我们需要比较字典A和字典B中具有相同键的值是否相等。
字典序排序规则
字典序排序规则字典序是一种常用的文本排序方法，也叫作字母排序、字符排序或词典顺序，它是指按照字符串中第一个字母的字母表顺序来排序。
它是一种通用的方法，可以用于排序不同语言中的字符串。
字典序排序规则可以分为三个基本概念：字母表顺序，比较原则和大小写规则。
字母表顺序是指排序时按照英文字母的出现次序来排列，如A，B，C，D，E，F，G，H，I，J，K，L，M，N，O，P，Q，R，S，T，U，V，W，X，Y，Z，以及分隔符。
比较原则是按照字符串中每个字符的字母表顺序来比较，比较的结果可以是相等、小于或者大于，这取决于字符串中比较字符的出现次序。
如果比较字符之间出现相等，就比较下一个字符。
这样就能确定字典序排序的位置。
大小写规则是指对于有些排序系统，小写字母比大写字母优先，反之大写字母比小写字母优先。
字典序排序规则可以用于排序各种字符串，包括单词表、英文文章、文件名、文件路径、网址和编程语言中的符号标识符。
它也可以用于查找文本中的某个字符串，例如使用搜索引擎搜索某个关键字时。
字典序排序规则也可以用于排序多种数据类型，如整数、日期和浮点数。
由于字符串和数字可以转换为一个字符串，因此可以将这些数据类型排序成字母序。
这样就可以利用字典序排序规则来比较多种数据类型。
字典序排序规则对于数据库、文件系统和其他应用有很多用处，它可以极大地提高检索准确性，也可以减少搜索所需的时间。
另外，字典序排序规则可以用于排序不可见的数据，这也有助于检索文本中的信息。
字典序排序是一种有用的排序算法，它可以应用于多种情境中，并帮助解决检索的效率问题。
它的好处是简单，易于理解，易于实现，可以应用于排序不同语言的字符串，以及各种数据类型，这些都使它成为一种非常流行的文本排序算法。
稀疏表示与字典学习算法的改进与应用
稀疏表示与字典学习算法的改进与应用稀疏表示和字典学习算法是机器学习和计算机视觉领域中常用的技术。
本文将就这两个方面的算法进行研究和讨论，并针对其一些问题提出改进方法，同时探讨其在实际应用中的价值。
一、稀疏表示算法介绍稀疏表示算法是一种基于信号压缩与重建思想的方法，旨在找到一个最优的线性组合，将给定输入信号表示为尽可能少的基向量的线性组合。
其基本原理是利用一个过完备的字典（即字典中原子的数量多于信号的维度），通过最小化稀疏表示误差来获得输入信号的稀疏表示。
稀疏表示算法的主要优点在于能够对信号进行高效的表示，并且具有较好的鲁棒性。
然而，在实际应用中，稀疏表示算法也存在一些问题，例如字典的选取、过完备性等。
二、字典学习算法介绍字典学习算法是稀疏表示算法的一种扩展形式，它不仅能够从数据中学习出一个合适的字典，还能够对数据进行更加准确的表示。
字典学习算法主要分为两个步骤：字典的初始化和稀疏表示的过程。
在字典的初始化阶段，一般使用随机生成或者通过PCA等方法生成初始的字典，并通过迭代训练进行优化。
而在稀疏表示的过程中，通过最小化误差函数，求解线性组合的系数矩阵，从而得到输入信号的稀疏表示。
然而，字典学习算法也存在一些问题，如收敛速度较慢、对初始化字典的敏感性等。
三、改进方法针对稀疏表示与字典学习算法存在的问题，研究者提出了一系列的改进方法。
以下是一些常见的改进方法：1. 自适应字典学习算法：引入自适应学习率和自适应权重更新策略，以提高算法的收敛速度和稳定性。
2. 结构化字典学习算法：通过对字典的结构进行限制，如稀疏性或稀疏并行性，提高字典的表示能力和学习效果。
3. 增量字典学习算法：通过逐步添加新的样本和更新字典的方式，实现字典的在线学习和增量更新。
4. 多尺度字典学习算法：通过在不同尺度下学习字典，并结合多尺度稀疏表示，提高算法在处理多尺度信号时的性能。
四、应用领域稀疏表示与字典学习算法在计算机视觉、图像处理、模式识别等领域得到了广泛的应用。
算法之字典排序法
算法之字典排序法2. 字典序法字典序法就是按照字典排序的思想逐一产生所有排列.设想要得到由1,2,3,4以各种可能次序产生出4!个“单词”. 肯定先排1234, 再排1243, 下来是1324, 1342, …., 4321.分析这种过程, 看如何由一个排列得到下一个排列, 并给出严格的数学描述.例2.3 设有排列(p) =2763541, 按照字典式排序, 它的下一个排列是?(q) =2764135.(1) 2763541 [找最后一个正序35](2) 2763541 [找3后面比3大的最后一个数](3) 2764531 [交换3,4的位置](4) 2764135 [把4后面的531反序排列为135即得到最后的排列(q)]求(p)=p1⋯p i-1p i…p n的下一个排列(q):(1) 求i=max{j⎪ p j-1<p j}(找最后一个正序)(2) 求j=max{k⎪ p i-1<p k}(找最后大于p i-1者)(3) 互换p i-1与p j得p1…p i-2 p j p i p i+1⋯p j-1 p i-1 p j+1…p n(4) 反排p j后面的数得到(q):p1…p i-2 p j p n⋯p j+1p i-1p j-1 ….p i+1 p i例2.4 设S={1,2,3,4}, 用字典序法求出S的全部排列. 解1234, 1243, 1324, 1342, 1423, 1432,2134, 2143, 2314, 2341, 2413, 2431,3124, 3142, 3214, 3241, 3412, 3421,4123, 4132, 4213, 4231, 4312, 4321.字典排序法C++代码：#include<iostream.h>void repailie(int *a,int n,int dp){int *bb=new int[n-dp];int *cc=new int[n-dp];int ti=0;for(int i=dp+1;i<n;i++){bb[ti++]=a[i];}for(int j=0;j<ti;j++){a[j+dp+1]=bb[ti-j-1];}//cout<<a[dp+1]<<" ";//cout<<endl;}int main(void){int n;cout<<"请输入1至无穷大的数"<<endl;cin>>n;int *a=new int[n];int p=1;//n的阶层int q=1;//循环记录int b,c;//最后一对正序int bi,ci;//记录b和c的位置int d;//最后大于b者int di;//记录d的位置for (int o=1;o<=n;o++){p=p*o;//cout<<p<<" ";}for (int i=0;i<n;i++){a[i]=i+1;cout<<a[i]<<" ";}cout<<endl;while(q<p){for(int j=n-1;j>=0;j--){if(a[j-1]<a[j]){b=a[j-1];bi=j-1;c=a[j];ci=j;break;}}//cout<<bi<<" "<<ci<<" "<<endl;for(int k=n-1;k>=0;k--)if (a[k]>b){d=a[k];di=k;break;}}//cout<<di<<endl;for(int l=0;l<n;l++){if(l==di){a[l]=b;//cout<<a[l]<<endl;}if(l==bi){a[l]=d;//cout<<a[l]<<endl;}repailie(a,n,bi);for (int m=0;m<n;m++){cout<<a[m]<<" ";}cout<<endl;++q;}}运行结果图：。
字典序排序规则
字典序排序规则
字典序排序规则是一个重要的技术概念，它广泛应用于计算机程序设计和其他数据处理领域。
字典序排序是一种排序算法，它将字符串按照字母表顺序进行排列。
它通常被用来给字符串、数字或其他类型的数据按字母顺序排序，这是实现简单比较的一种方法。
字典序排序规则的实现主要基于字母表的序列排序，字母表的顺序通常以下面几大条例为基础：
1、按字母的字母表顺序排列：从小写到大写，从A到Z;
2、小写的字母在大写的字母之前；
3、同样的字母，根据拼音或其他支配方法来排列，例如同样是“a”，小写字母a”排在大写字母A”之前；
4、如果字符串中出现相同的字母，根据下一个字母来排序，并且比较它们的字典序。
举例来说，根据字典序排序规则，字符串“abc”、“abd”、“aag”、“aaz”应该按照下面的顺序来排列：
“abc”、“aag”、“abd”、“aaz”。
字典序排序规则的优点在于它的实现简便快捷。
它可以在常数时间复杂度内完成排序，因此可以用来排序大量数据，而且在拼写错误和其他不同分类方法中效果都非常好。
字典序排序也可以用于不同字符串的比较，因此在字符串比较方面效果也很好。
字典序排序是一种常用的字符串排序方法，它已经被广泛应用于排序数据和文件的名称，让查找和访问变得更方便，也可以用于不同
字符串的比较，提高效率。
它的实现简便快捷，而且效率较高，在某些情况下可以节省时间和空间，比如排序大量数据时。
因此，字典序排序规则在计算机程序设计和其他数据处理领域应用非常广泛，是一种重要的技术概念。
python字典运算
python字典运算Python字典运算字典是Python中常用的数据结构之一，它是由一系列键值对组成的无序集合。
字典提供了一种快速查找和访问数据的方式，而字典运算则是对字典进行各种操作和计算的过程。
本文将介绍Python字典运算的各种技巧和用法。
1. 创建字典在Python中，可以使用花括号{}或者dict()函数来创建一个字典。
字典中的键必须是唯一的，而值则可以是任意类型的数据。
例如，我们可以通过以下方式创建一个字典：```person = {'name': 'Tom', 'age': 30, 'gender': 'Male'}```2. 访问字典中的值可以通过键来访问字典中的值。
例如，要访问上面字典中的年龄，可以使用以下方式：```age = person['age']```3. 更新字典可以通过给指定的键赋值的方式来更新字典中的值。
例如，要将上面字典中的年龄更新为35岁，可以使用以下方式：```person['age'] = 35```4. 删除字典中的键值对可以使用del语句来删除字典中的键值对。
例如，要删除上面字典中的性别，可以使用以下方式：```del person['gender']```5. 遍历字典可以使用for循环遍历字典中的键值对。
例如，要遍历上面字典中的所有键值对，可以使用以下方式：```for key, value in person.items():print(key, value)```6. 判断键是否存在可以使用in关键字来判断一个键是否存在于字典中。
例如，要判断上面字典中是否存在名为'name'的键，可以使用以下方式：```if 'name' in person:print("Name exists")```7. 字典运算符Python提供了一些字典运算符，用于对字典进行操作。
字典序排序规则
字典序排序规则
字典序排序是一种常用的排序方法，它可以用来给一组文字或数字按照英语字母顺序进行排列，以便使读者更容易找到想要的文字或数字。
字典序排序按照字母的编码排序，即A-Z的顺序，排序时，先比较字母的大小，如果字母一样则把字母后面的数字比较，如果数字也一样，则该序列最大。
按照字典序排序规则，所有字母数字按照A-Z的顺序排列，将所有的A放在第一位，Z放在最后一位，如果两个字母一样，则比较字母后面的数字，数字小的放在前面。
另外，如果字符串中混合了汉字和数字，汉字要按照拼音的拼写顺序排列，而数字要按照十进制的顺序排列。
规则中还有特殊符号的处理方法，不同的符号按照符号的Unicode编码大小排序，最后再按照字母的字典序排序规则。
字典序排序规则具有简单易懂、比较方便等特点，得到了广泛的应用，它可以用在文件索引、文件名称、搜索引擎中对字符串排序、书籍目录等场景中，减少不必要的查找时间，提高工作效率。
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LZ77编码算法的核心是查找从前向缓冲器开始的最长的匹配串。
算法的具体执行步骤如下：
◆把编码位置设置到输入数据流的开始位置。
◆查找窗口中最长的匹配串。
◆输出(Pointer， Length) Characters，其中Pointer是指向窗口中匹配串的指针，Length表示匹配字符的长度，
Characters是前向缓冲器中的第1个不匹配的字符。
◆如果前向缓冲器不是空的，则把编码位置和窗口向前移Length+1个字符，然后返回到步骤2。
例：待编码的数据流如表03-05-1所示，编码过程如表03-05-2所示。
现作如下说明：
1)“步骤”栏表示编码步骤。
2)“位置”栏表示编码位置，输入数据流中的第1个字符为编码位置1。
3)“匹配”栏表示窗口中找到的最长的匹配串。
4)“字符”栏表示匹配之后在前向缓冲存储器中的第1个字符。
“输出”栏以(Back_chars， Chars_length) Explicit_character格式输出。
其中(Back_chars， Chars_length)是指指向匹配串的指针，告诉译码器“在这个窗口中向后退Back_chars个字符然后拷贝Chars_length个字符到输出”，Explicit_character是真实字符。
例如，表3-13中的输出“(5，2) C”告诉译码器回退5个字符，然后拷贝2个字符“AB”
表03-05-1 待编码的数据流
表03-05-2 编码过程
（三）解压算法
对于LZ77压缩文本的解压很简单。
解压算法必须保存解压输出的最后N个字符。
当碰到编码字符串时，解压算法使用<指针>，和<长度>，字段将编码替换成实际的正文字符串。
LZSS编码算法的具体执行步骤如下：
把编码位置置于输入数据流的开始位置。
在前向缓冲器中查找窗口中最长的匹配串
①Pointer ：=匹配串指针。
②Length ：=匹配串长度。
判断匹配串长度Length是否大于等于最小匹配串长度(MIN_LENGTH) ，
如果“是”：输出指针，然后把编码位置向前移动Length个字符。
如果“否”：输出前向缓冲存储器中的第1个字符，然后把编码位置向前移动一个字符。
如果前向缓冲器不是空的，就返回到步骤2。
例：编码字符串如表03-05-3所示，编码过程如表03-05-4所示。
“输出”栏的输出为：
①如果匹配串本身的长度Length >= MIN_LENGTH，输出指向匹配串的指针，格式为(Back_chars， Chars_length)。
该指针告诉译码器“在这个窗口中向后退Back_chars个字符然后拷贝Chars_length个字符到输出”。
②如果匹配串本身的长度Length >= MIN_LENGTH，则输出真实的匹配串。
表03-05-3 输入数据流
表03-05-4 编码过程(MIN_LENGTH = 2)
在相同的计算环境下，LZSS
为开发新算法的基础。
许多后来开发的文档压缩程序都使用了LZSS的思想，例如PKZip，ARJ，LHArc和ZOO等等，其差别仅仅是指针的长短、窗口的大小等有所不同。
LZSS同样可以和熵编码联合使用，例如ARJ就与霍夫曼编码联用，而PKZip则与Shannon-Fano联用，它的后续版本也采用霍夫曼编码
LZ78编码的具体算法如下：
步骤1：在开始时，词典和当前前缀P都是空的；
步骤2：当前字符C：=字符流中的下一个字符；
步骤3：判断P+C是否在词典中
(1) 如果“是”：用C扩展P，让P：= P+C ；
(2) 如果“否”：
①输出与当前前缀P相对应的码字和当前字符C；
②把字符串P+C添加到词典中；
③令P：=空值；
(3) 判断字符流中是否还有字符需要编码
①如果“是”：返回到步骤2；
②如果“否”：若当前前缀P不是空的，输出相应于当前前缀P的码字，然后结束编码。
(二) 译码算法
在译码开始时译码词典是空的，它将在译码过程中从码字流中重构。
每当从码字流中读入一对码字-字符(W，C)对时，码字就参考已经在词典中的缀-符串，然后把当前码字的缀-符串string.W和字符C输出到字符流(Charstream)，而把当前缀-符串(string.W+C)添加到词典中。
在译码结束之后，重构的词典与编码时生成的词典完全相同。
LZ78译码的具体算法如下：
步骤1：在开始时词典是空的；
步骤2：当前码字W：=码字流中的下一个码字；
步骤3：当前字符C：= 紧随码字之后的字符；
步骤4：把当前码字的缀-符串(string.W)输出到字符流，然后输出字符C；
步骤5：把string.W+C添加到词典中；
步骤6：判断码字流中是否还有码字要译
(1) 如果“是”，就返回到步骤2；
(2) 如果“否”，则结束。
表03-05-5 编码字符串
表03-05-6 编码过程
LZW编码算法的具体执行步骤如下：
步骤1：开始时的词典包含所有可能的根(Root)，而当前前缀P是空的；
步骤2：当前字符(C) ：=字符流中的下一个字符；
步骤3：判断缀-符串P+C是否在词典中
(1) 如果“是”：P：= P+C ，即用C扩展P)；
(2) 如果“否”
①把代表当前前缀P的码字输出到码字流;
②把缀-符串P+C添加到词典;
③令P：= C ，即现在的P仅包含一个字符C;
步骤4：判断码字流中是否还有码字要译
(1) 如果“是”，就返回到步骤2；
(2) 如果“否”
①把代表当前前缀P的码字输出到码字流;
②结束。
LZW译码算法的具体执行步骤如下：
步骤1：在开始译码时词典包含所有可能的前缀根(Root)；
步骤2：cW：=码字流中的第一个码字；
步骤3：输出当前缀-符串string.cW到码字流；
步骤4：先前码字pW：= 当前码字cW；
步骤5：当前码字cW：= 码字流中的下一个码字；
步骤6：判断先前缀-符串string.pW是否在词典中
(1) 如果“是”：
①把先前缀-符串string.pW输出到字符流；
②当前前缀P：=先前缀-符串string.pW；
③当前字符C：=当前前缀-符串string.cW的第一个字符；
④把缀-符串P+C添加到词典；
(2) 如果“否”：
①当前前缀P：=先前缀-符串string.pW；
②当前字符C：=当前缀-符串string.cW的第一个字符；
③输出缀-符串P+C到字符流，然后把它添加到词典中。
步骤7：判断码字流中是否还有码字要译
(1) 如果“是”，就返回到步骤4；
(2) 如果“否”，结束。
在编码原理上，LZW与LZ78相比有如下差别：①LZW只输出代表词典中的缀-符串(String)的码字(code word)。
这就意味在开始时词典不能是空的，它必须包含可能在字符流出现中的所有单个字符，即前缀根(Root)。
②由于所有可能出现的单个字符都事先包含在词典中，每个编码步骤开始时都使用一字符前缀(one-character prefix)，因此在词典中搜索的第1个缀-符串有两个字符。
表03-05-9 被编码的字符串
表03-05-10 LZW的编码过程
表03-05-11解释了译码过程。
每个译码步骤译码器读一个码字，输出相应的缀-符串，并把它添加到词典中。
例如，在步骤4中，先前码字(2)存储在先前码字(pW)中，当前码字(cW)是(4)，当前缀-符串string.cW是输出(“A B”)，先前缀-符串string.pW ("B")是用当前缀-符串string.cW ("A")的第一个字符，其结果("B A") 添加到词典中，它的索引号是(6) 。
表03-05-11 LZW的译码过程。