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作者：随波逐流
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块排序压缩（Block Sorting Compression）是一种基于 Burrows-Wheeler 变换（BWT）的数据压缩技术。BWT 是一种数据转换算法，它并不直接压缩数据，而是通过重排数据以增强后续压缩算法的效果。
块排序压缩BWT密码：
执行路径：[随波逐流]CTF编码工具--字密2--块排序压缩BWT密码解密
文本框输入密文，结果区输出明文。
密文：
IELSV$Z L OB
解密结果：I LOVE SBZL
Burrows–Wheeler Transform（BWT）是一种数据转换算法，主要用于数据压缩。它通过重新排列输入字符串中的字符，使得相似的字符聚集在一起，从而提高后续压缩算法的效率。BWT是由Michael Burrows和David Wheeler于1994年发明的。
工作原理
- 生成旋转矩阵
：将输入字符串的所有可能的旋转排列（即字符串的循环移位）生成一个矩阵。 - 字典序排序
：将这个矩阵中的每一行按照字典序进行排序。 - 提取最后一列
：从排序后的矩阵中提取最后一列，这一列就是BWT的输出。
特性
- 可逆性
：BWT是一个可逆的变换，这意味着可以从BWT的输出完全恢复出原始的输入字符串。 - 压缩友好
：由于BWT会将相似的字符聚集在一起，因此它生成的字符串更容易被后续的压缩算法（如Move-to-Front Transform和Run-Length Encoding）压缩。
应用
- 数据压缩
：BWT是许多压缩工具（如bzip2）的核心算法。 - 生物信息学
：在处理基因组数据时，BWT用于构建索引，以便快速搜索和分析。
安全性
虽然BWT本身不是一种加密算法，但它可以与其他加密技术结合使用，以增强数据的安全性。例如，可以在BWT之后应用标准的加密算法，或者通过随机排列输入符号来增加BWT的安全性。
def burrows_wheeler_transform(text):# 在文本末尾添加特殊字符'$'，表示字符串的结束text += '$'# 生成所有可能的旋转排列rotations = [text[i:] + text[:i] for i in range(len(text))]# 按字典序对旋转排列进行排序rotations.sort()# 提取排序后的旋转排列的最后一列，即为BWT的输出bwt_output = ''.join([rotation[-1] for rotation in rotations])return bwt_output# 示例text = "I LOVE SBZL"bwt_output = burrows_wheeler_transform(text)print(f"Original text: {text}")print(f"BWT output: {bwt_output}")# BWT output: IELSV$Z L OB
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