GIF图像格式（一）——基础算法（上）

首先道个歉：昨天写着写着突然熄灯，以至于写了80%的这篇文章不得不灰飞烟灭，我可怜的电脑也被裸关一次，没有办法，校有校规啊，所以只好今天从头开始再写一遍。
言归正传。

写着篇文章之前，我县假定你已经对于什么是GIF很清楚了，如果你不清楚的话，建议你到网上搜索一下“GIF文件简介”看看。

GIF作为一种面向网络的图像格式，他的种种设计都是以“便于在网络上使用”为原则的。网络使用的第一个原则就是文件大小。如何使用有效的压缩算法使文件的大小得以减小，是GIF文件要解决的首要问题。对于这个问题，GIF采用的是压缩效率很好的LZW压缩算法。这个算法的压缩效率、压缩比都是极高的，但是有一点不好：它是有版权的。

因此我的第一部分，是介绍LZW算法，与GIF文件格式的内容无关，只是一种算法，但是它是LZW-GIF压缩算法（GIF使用的压缩算法）的基础。

1、概述
LZW算法的基本思想很简单：在一个输入的未压缩的字节流中，一定有很多的重复出现的字符串，那么用一个字节来表示这个字符串，不就起到了压缩的作用了吗？

下面我们先看几个概念，这几个概念将会在下面的介绍中反复出现，因此请记住他们。

Char Stream（未编码的字节流）：作为编码的输入和解码的输出，使未经压缩的字节流，我们要处理的对象。
Code Stream（已编码的流）：我没有写作字节流，因为不一定输出的是字节，事实上大多数时候也不是字节。
String Table（编码表）：作为编码和解码的字典，它的格式是一个index对应一个string，在初始化的时候，从0开始的index依次对应字符集中的相应的字符。LZW的编码表有一个很大的优势就是他不需要很大的存储空间，它是在编码、解码的过程中动态生成的，而生成他指需要一个变量：初始的根项的数目。
Root Item（编码表根项）：生成编码表时初始的只有一个字符的那些项，他们有一系列的特点，我在算法描述的时候再详述。

好了，概念说完了。现在开始介绍编码的算法：

2、编码算法
首先是算法的伪码描述：
initial_string_table(root_number);                                   
current_prefix = '' ;             //空字符串                          
while (能够从Char Stream中取出一个Char c) {                            
    current_string = current_prefix+c ;                              
    if (current_string在string_table中存在) {