Algorithm 这两种算法都是LZSS的有效实现吗？

我是逆向工程的东西，我经常偶然发现各种解压算法。大多数时候，LZSS就像维基百科描述的那样：

初始化大小为2^n的字典

当输出小于已知输出大小时：

阅读标志

如果设置了该标志，则输出文字字节（并将其追加到字典末尾）

如果未设置该标志：

读取长度并向后看位置

从字典的后视位置转录长度字节到输出和字典末尾

问题是，这些实现遵循了两个如何对标志进行编码的流派。第一种方法将输入视为位序列：

（……）

将标志读取为一位

若已设置，则将文本字节读取为8个未对齐位

如果未设置，则将长度和位置读取为n和m未对齐位

这涉及大量的位移位操作

另一种方法只对标志存储使用位操作，节省了一点CPU时间，而文字字节、长度和位置是从对齐的输入字节派生的。为了实现这一点，它通过提前获取几个标志来打破线性。因此，对算法进行如下修改：

（……）

通过读取一个字节一次读取8个标志。对于这8个标志中的每一个：

如果已设置，则将文本作为对齐字节读取

如果未设置，则以对齐字节的形式读取长度和位置（从获取的字节中派生特定值需要一些位操作，但没有第一个版本那么昂贵。）

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我的问题是：这些都是有效的LZSS实现，还是我发现这些算法是错误的？它们有任何已知的名称吗？

它们实际上是LZS上的变体，因为它们都使用一个位来决定文字与匹配。更一般地说，它们是LZ77上的变体

Deflate也是LZ77上的一个变体，它不使用一个完整的位来进行文本与匹配。相反，deflate有一个用于文本和长度组合的代码，因此该代码隐式地确定下一个是文本还是匹配。长度代码后面跟着一个单独的距离代码

（一种特定的算法，而不是一个系列）以不同的方式处理字节对齐，对文本的数量进行编码，后面必须跟一个匹配。包含文字数的第一个字节也有部分距离。文字是字节对齐的，文字后面的偏移量和剩余距离也是字节对齐的