1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
|
# FRES Декомпрессия
## Обзор
FRES — это гибридный алгоритм сжатия, использующий комбинацию RLE (Run-Length Encoding) и LZ77-подобного сжатия со скользящим окном. Существуют два режима работы: **adaptive Huffman** (флаг `a1 < 0`) и **простой битовый** (флаг `a1 >= 0`).
```c
char __stdcall sub_1001B22E(
char a1, // Флаг режима (< 0 = Huffman, >= 0 = простой)
int a2, // Ключ/seed (не используется напрямую)
_BYTE *a3, // Выходной буфер
int a4, // Размер выходного буфера
_BYTE *a5, // Входные сжатые данные
int a6 // Размер входных данных
)
```
## Структуры данных
### Глобальные переменные
```c
byte_1003A910[4096] // Циклический буфер скользящего окна (12 бит адрес)
dword_1003E09C // Указатель на конец выходного буфера
dword_1003E0A0 // Текущая позиция в циклическом буфере
dword_1003E098 // Состояние Huffman дерева
dword_1003E0A4 // Длина повтора для LZ77
```
### Константы
```c
#define WINDOW_SIZE 4096 // Размер скользящего окна (0x1000)
#define WINDOW_MASK 0x0FFF // Маска для циклического буфера
#define INIT_POS_NEG 4078 // Начальная позиция для Huffman режима
#define INIT_POS_POS 4036 // Начальная позиция для простого режима
```
## Режим 1: Простой битовый режим (a1 >= 0)
Это более простой режим без Huffman кодирования. Работает следующим образом:
### Алгоритм
```
Инициализация:
position = 4036
flags = 0
flagBits = 0
Цикл декомпрессии:
Пока есть входные данные и выходной буфер не заполнен:
1. Прочитать бит флага:
if (flagBits высокий бит == 0):
flags = *input++
flagBits = 127 (0x7F)
flag_bit = flags & 1
flags >>= 1
2. Прочитать второй бит:
if (flagBits низкий бит == 0):
загрузить новый байт флагов
second_bit = flags & 1
flags >>= 1
3. Выбор действия по битам:
a) Если оба бита == 0:
// Литерал - копировать один байт
byte = *input++
window[position] = byte
*output++ = byte
position = (position + 1) & 0xFFF
b) Если второй бит == 0 (первый == 1):
// LZ77 копирование
word = *(uint16*)input
input += 2
offset = (word >> 4) & 0xFFF // 12 бит offset
length = (word & 0xF) + 3 // 4 бита длины + 3
src_pos = offset
Повторить length раз:
byte = window[src_pos]
window[position] = byte
*output++ = byte
src_pos = (src_pos + 1) & 0xFFF
position = (position + 1) & 0xFFF
```
### Формат сжатых данных (простой режим)
```
Битовый поток:
[FLAG_BIT] [SECOND_BIT] [DATA]
Где:
FLAG_BIT = 0, SECOND_BIT = 0: → Литерал (1 байт следует)
FLAG_BIT = 1, SECOND_BIT = 0: → LZ77 копирование (2 байта следуют)
FLAG_BIT = любой, SECOND_BIT = 1: → Литерал (1 байт следует)
Формат LZ77 копирования (2 байта, little-endian):
Байт 0: offset_low (биты 0-7)
Байт 1: [length:4][offset_high:4]
offset = (byte1 >> 4) | (byte0 << 4) // 12 бит
length = (byte1 & 0x0F) + 3 // 4 бита + 3 = 3-18 байт
```
## Режим 2: Adaptive Huffman режим (a1 < 0)
Более сложный режим с динамическим Huffman деревом.
### Инициализация Huffman
```c
Инициализация таблиц:
1. Создание таблицы быстрого декодирования (dword_1003B94C[256])
2. Инициализация длин кодов (byte_1003BD4C[256])
3. Построение начального дерева (627 узлов)
```
### Алгоритм декодирования
```
Инициализация:
position = 4078
bit_buffer = 0
bit_count = 8
Инициализировать окно значением 0x20 (пробел):
for i in range(2039):
window[i] = 0x20
Цикл декомпрессии:
Пока не конец выходного буфера:
1. Декодировать символ через Huffman дерево:
tree_index = dword_1003E098 // начальный узел
Пока tree_index < 627: // внутренний узел
bit = прочитать_бит()
tree_index = tree[tree_index + bit]
symbol = tree_index - 627 // лист дерева
Обновить дерево (sub_1001B0AE)
2. Обработать символ:
if (symbol < 256):
// Литерал
window[position] = symbol
*output++ = symbol
position = (position + 1) & 0xFFF
else:
// LZ77 копирование
length = symbol - 253
// Прочитать offset (закодирован отдельно)
offset_bits = прочитать_биты(таблица длин)
offset = декодировать(offset_bits)
src_pos = (position - 1 - offset) & 0xFFF
Повторить length раз:
byte = window[src_pos]
window[position] = byte
*output++ = byte
src_pos = (src_pos + 1) & 0xFFF
position = (position + 1) & 0xFFF
```
### Обновление дерева
Адаптивное Huffman дерево обновляется после каждого декодированного символа:
```
Алгоритм обновления:
1. Увеличить счетчик частоты символа
2. Если частота превысила порог:
Перестроить узлы дерева (swapping)
3. Если счетчик достиг 0x8000:
Пересчитать все частоты (разделить на 2)
```
## Псевдокод полной реализации
### Декодер (простой режим)
```python
def fres_decompress_simple(input_data, output_size):
"""
FRES декомпрессия в простом режиме
"""
# Инициализация
window = bytearray(4096)
position = 4036
output = bytearray()
input_pos = 0
flags = 0
flag_bits_high = 0
flag_bits_low = 0
while len(output) < output_size and input_pos < len(input_data):
# Читаем флаг высокого бита
if (flag_bits_high & 1) == 0:
if input_pos >= len(input_data):
break
flags = input_data[input_pos]
input_pos += 1
flag_bits_high = 127 # 0x7F
flag_high = flag_bits_high & 1
flag_bits_high >>= 1
# Читаем флаг низкого бита
if input_pos >= len(input_data):
break
if (flag_bits_low & 1) == 0:
flags = input_data[input_pos]
input_pos += 1
flag_bits_low = 127
flag_low = flags & 1
flags >>= 1
# Обработка по флагам
if not flag_low: # Второй бит == 0
if not flag_high: # Оба бита == 0
# Литерал
if input_pos >= len(input_data):
break
byte = input_data[input_pos]
input_pos += 1
window[position] = byte
output.append(byte)
position = (position + 1) & 0xFFF
else: # Первый == 1, второй == 0
# LZ77 копирование
if input_pos + 1 >= len(input_data):
break
word = input_data[input_pos] | (input_data[input_pos + 1] << 8)
input_pos += 2
offset = (word >> 4) & 0xFFF
length = (word & 0xF) + 3
for _ in range(length):
if len(output) >= output_size:
break
byte = window[offset]
window[position] = byte
output.append(byte)
offset = (offset + 1) & 0xFFF
position = (position + 1) & 0xFFF
else: # Второй бит == 1
# Литерал
if input_pos >= len(input_data):
break
byte = input_data[input_pos]
input_pos += 1
window[position] = byte
output.append(byte)
position = (position + 1) & 0xFFF
return bytes(output[:output_size])
```
### Вспомогательные функции
```python
class BitReader:
"""Класс для побитового чтения"""
def __init__(self, data):
self.data = data
self.pos = 0
self.bit_buffer = 0
self.bits_available = 0
def read_bit(self):
"""Прочитать один бит"""
if self.bits_available == 0:
if self.pos >= len(self.data):
return 0
self.bit_buffer = self.data[self.pos]
self.pos += 1
self.bits_available = 8
bit = self.bit_buffer & 1
self.bit_buffer >>= 1
self.bits_available -= 1
return bit
def read_bits(self, count):
"""Прочитать несколько бит"""
result = 0
for i in range(count):
result |= self.read_bit() << i
return result
def initialize_window():
"""Инициализация окна для Huffman режима"""
window = bytearray(4096)
# Заполняем начальным значением
for i in range(4078):
window[i] = 0x20 # Пробел
return window
```
## Ключевые особенности
### 1. Циклический буфер
- Размер: 4096 байт (12 бит адресации)
- Маска: `0xFFF` для циклического доступа
- Начальная позиция зависит от режима
### 2. Dual-режимы
- **Простой**: Быстрее, меньше сжатие, для данных с низкой энтропией
- **Huffman**: Медленнее, лучше сжатие, для данных с высокой энтропией
### 3. LZ77 кодирование
- Offset: 12 бит (0-4095)
- Length: 4 бита + 3 (3-18 байт)
- Максимальное копирование: 18 байт
### 4. Битовые флаги
Используется двойная система флагов для определения типа следующих данных
## Проблемы реализации
### 1. Битовый порядок
Биты читаются справа налево (LSB first), что может вызвать путаницу
### 2. Huffman дерево
Адаптивное дерево требует точного отслеживания частот и правильной перестройки
### 3. Граничные условия
Необходимо тщательно проверять границы буферов
## Примеры данных
### Пример 1: Литералы (простой режим)
```
Входные биты: 00 00 00 ...
Выход: Последовательность литералов
Пример:
Flags: 0x00 (00000000)
Data: 0x41 ('A'), 0x42 ('B'), 0x43 ('C'), ...
Выход: "ABC..."
```
### Пример 2: LZ77 копирование
```
Входные биты: 10 ...
Выход: Копирование из окна
Пример:
Flags: 0x01 (00000001) - первый бит = 1
Word: 0x1234
Разбор:
offset = (0x34 << 4) | (0x12 >> 4) = 0x341
length = (0x12 & 0xF) + 3 = 5
Действие: Скопировать 5 байт с позиции offset
```
## Отладка
Для отладки рекомендуется:
```python
def debug_fres_decompress(input_data, output_size):
"""Версия с отладочным выводом"""
print(f"Input size: {len(input_data)}")
print(f"Output size: {output_size}")
# ... реализация с print на каждом шаге
print(f"Flag: {flag_high}{flag_low}")
if is_literal:
print(f" Literal: 0x{byte:02X}")
else:
print(f" LZ77: offset={offset}, length={length}")
```
## Заключение
FRES — это эффективный гибридный алгоритм, сочетающий:
- RLE для повторяющихся данных
- LZ77 для ссылок на предыдущие данные
- Опциональный Huffman для символов
**Сложность декомпрессии:** O(n) где n — размер выходных данных
**Размер окна:** 4 КБ — хороший баланс между памятью и степенью сжатия
|