算法舉例
設信源符號集A={a1，a2，…，aK}共K個符號，設輸入信源符號序列為 u=(u1，u2，…，uL)編碼是將此序列分成不同的段。分段的規範為：儘可能取最少個相連的信源符號，並保證各段都不相同。
開始時，先取一個符號作為第一段，然後繼續分段。若出現與前面相同的符號時，就再取緊跟後面的一個符號一起組成一個段，使之與前面的段不同。這些分段構成字典。當字典達到一定大小後，再分段時就應查看有否與字典中的短語相同，若有重複就添加符號，以便與字典中短語不同，直至信源序列結束。
編碼的碼字由段號加一個符號組成。設 u構成的字典中的短語共有M（ u）個。若編碼為二元碼，段號所需碼長n=「log M（ u）「（註：代表上取整符號），每個符號需要的碼長為「log K「。單符號的碼欄位號為0，非單字元的碼欄位號為除最後一個符號外字典中相同短語的段號。
例如，設U={a1，a2，a3，a4}，信源序列為a1，a3，a2，a3，a2，a4，a3，a2，a1，a4，a3，a2，a1，共13位，字典如表所示：
表1 編碼字典
| 段號 | 短語 | 編碼 |
| 1 | a1 | 00000 |
| 2 | a3 | 00010 |
| 3 | a2 | 00001 |
| 4 | a3a2 | 01001 |
| 5 | a4 | 00011 |
| 6 | a3a2a1 | 10000 |
| 7 | a4a3 | 10110 |
| 8 | a2a1 | 01100 |
表2 符號編碼表
| a1 | a2 | a3 | a4 |
| 00 | 01 | 10 | 11 |
表1中，8個短語使用3bit可以表示段號。每個信源符號使用2bit表示，因此，一個短語使用5bit。
LZ編碼的編碼方法非常簡捷，解碼也很簡單，可以一邊解碼一邊建立字典，只要傳輸字典的大小，無需傳輸字典本身。當編碼的信源序列增長時，編碼效率會提高，平均碼長會逼近信源熵。
改進
Ziv和Lempel於1977年提出了LZ77算法[Ziv & Lempel (1977)]。1978年，二人又提出了改進算法，後被命名為LZ78[Ziv & Lempel (1978)]。1984年，T.A.Welch提出了LZ78算法的一個變種，即LZW算法[ Welch (1984)]。1990年後，T.C.Bell等人又陸續提出了許多LZ系列算法的變體或改進版本[ Bell 等(1990)]。
LZ系列算法用一種巧妙的方式將字典技術套用於通用數據壓縮領域，而且，可以從理論上證明LZ系列算法同樣可以逼近信息熵的極限。
