Java中怎么实现Unicode代理编程

这篇文章给大家介绍Java中怎么实现Unicode代理编程，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

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顺序访问

顺序访问是在 Java 语言中处理字符串的一个基本操作。在这种方法下，输入字符串中的每个字符从头至尾按顺序访问，或者有时从尾至头访问。本小节讨论使用顺序访问方法从一个字符串创建一个 32 位码位数组的 7 个技术示例，并估计它们的处理时间。

示例 1-1：基准测试（不支持代理对）

清单 1 将 16 位 char 类型值直接分配给 32 位码位值，完全没有考虑代理对：

清单 1. 不支持代理对

int[] toCodePointArray(String str) { // Example 1-1      int len = str.length();          // the length of str      int[] acp = new int[len];        // an array of code points       for (int i = 0, j = 0; i < len; i++) {          acp[j++] = str.charAt(i);      }      return acp;  }

尽管这个示例不支持代理对，但它提供了一个处理时间基准来比较后续顺序访问示例。

示例 1-2：使用 isSurrogatePair()

清单 2 使用 isSurrogatePair() 来计算代理对总数。计数之后，它分配足够的内存以便一个码位数组存储这个值。然后，它进入一个顺序访问循环，使用 isHighSurrogate() 和 isLowSurrogate() 确定每个代理对字符是高代理还是低代理。当它发现一个高代理后面带一个低代理时，它使用 toCodePoint() 将该代理对转换为一个码位值并将当前索引值增加 2。否则，它将这个 char 类型值直接分配给一个码位值并将当前索引值增加 1。这个示例的处理时间比 示例 1-1 长 1.38 倍。

清单 2. 有限支持

int[] toCodePointArray(String str) { // Example 1-2      int len = str.length();          // the length of str      int[] acp;                       // an array of code points      int surrogatePairCount = 0;      // the count of surrogate pairs       for (int i = 1; i < len; i++) {          if (Character.isSurrogatePair(str.charAt(i - 1), str.charAt(i))) {              surrogatePairCount++;              i++;          }      }      acp = new int[len - surrogatePairCount];      for (int i = 0, j = 0; i < len; i++) {          char ch0 = str.charAt(i);         // the current char          if (Character.isHighSurrogate(ch0) && i + 1 < len) {              char ch2 = str.charAt(i + 1); // the next char              if (Character.isLowSurrogate(ch2)) {                  acp[j++] = Character.toCodePoint(ch0, ch2);                  i++;                  continue;              }          }          acp[j++] = ch0;      }      return acp;  }

清单 2 中更新软件的方法很幼稚。它比较麻烦，需要大量修改，使得生成的软件很脆弱且今后难以更改。具体而言，这些问题是：

◆需要计算码位的数量以分配足够的内存

◆很难获得字符串中的指定索引的正确码位值

◆很难为下一个处理步骤正确移动当前索引

一个改进后的算法出现在下一个示例中。

示例：基本支持

Java 1.5 提供了 codePointCount()、codePointAt() 和 offsetByCodePoints() 方法来分别处理 示例 1-2 的 3 个问题。清单 3 使用这些方法来改善这个算法的可读性：

清单 3. 基本支持

int[] toCodePointArray(String str) { // Example 1-3      int len = str.length();          // the length of str      int[] acp = new int[str.codePointCount(0, len)];       for (int i = 0, j = 0; i < len; i = str.offsetByCodePoints(i, 1)) {          acp[j++] = str.codePointAt(i);      }      return acp;  }

但是，清单 3 的处理时间比 清单 1 长 2.8 倍。

示例 1-4：使用 codePointBefore()

当 offsetByCodePoints() 接收一个负数作为第二个参数时，它就能计算一个距离字符串头的绝对偏移值。接下来，codePointBefore() 能够返回一个指定索引前面的码位值。这些方法用于清单 4 中从尾至头遍历字符串：

清单 4. 使用 codePointBefore() 的基本支持

int[] toCodePointArray(String str) { // Example 1-4      int len = str.length();          // the length of str      int[] acp = new int[str.codePointCount(0, len)];      int j = acp.length;              // an index for acp       for (int i = len; i > 0; i = str.offsetByCodePoints(i, -1)) {          acp[--j] = str.codePointBefore(i);      }      return acp;  }

这个示例的处理时间 — 比 示例 1-1 长 2.72 倍 — 比 示例 1-3 快一些。通常，当您比较零而不是非零值时，JVM 中的代码大小要小一些，这有时会提高性能。但是，微小的改进可能不值得牺牲可读性。

示例 1-5：使用 charCount()

示例 1-3 和 1-4 提供基本的代理对支持。他们不需要任何临时变量，是健壮的编码方法。要获取更短的处理时间，使用 charCount() 而不是 offsetByCodePoints() 是有效的，但需要一个临时变量来存放码位值，如清单 5 所示：

清单 5. 使用 charCount() 的优化支持

int[] toCodePointArray(String str) { // Example 1-5      int len = str.length();          // the length of str      int[] acp = new int[str.codePointCount(0, len)];      int j = 0;                       // an index for acp       for (int i = 0, cp; i < len; i += Character.charCount(cp)) {          cp = str.codePointAt(i);          acp[j++] = cp;      }      return acp;  }

清单 5 的处理时间降低到比 示例 1-1 长 1.68 倍。

示例 1-6：访问一个 char 数组

清单 6 在使用 示例 1-5 中展示的优化的同时直接访问一个 char 类型数组：

清单 6. 使用一个 char 数组的优化支持

int[] toCodePointArray(String str) { // Example 1-6      char[] ach = str.toCharArray();  // a char array copied from str      int len = ach.length;            // the length of ach      int[] acp = new int[Character.codePointCount(ach, 0, len)];      int j = 0;                       // an index for acp       for (int i = 0, cp; i < len; i += Character.charCount(cp)) {          cp = Character.codePointAt(ach, i);          acp[j++] = cp;      }      return acp;  }

char 数组是使用 toCharArray() 从字符串复制而来的。性能得到改善，因为对数组的直接访问比通过一个方法的间接访问要快。处理时间比 示例 1-1 长 1.51 倍。但是，当调用时，toCharArray() 需要一些开销来创建一个新数组并将数据复制到数组中。String 类提供的那些方便的方法也不能被使用。但是，这个算法在处理大量数据时有用。

示例 1-7：一个面向对象的算法

这个示例的面向对象算法使用 CharBuffer 类，如清单 7 所示：

清单 7. 使用 CharSequence 的面向对象算法

int[] toCodePointArray(String str) {        // Example 1-7      CharBuffer cBuf = CharBuffer.wrap(str); // Buffer to wrap str      IntBuffer iBuf = IntBuffer.allocate(    // Buffer to store code points              Character.codePointCount(cBuf, 0, cBuf.capacity()));       while (cBuf.remaining() > 0) {          int cp = Character.codePointAt(cBuf, 0); // the current code point          iBuf.put(cp);          cBuf.position(cBuf.position() + Character.charCount(cp));      }      return iBuf.array();  }

与前面的示例不同，清单 7 不需要一个索引来持有当前位置以便进行顺序访问。相反，CharBuffer 在内部跟踪当前位置。Character 类提供静态方法 codePointCount() 和 codePointAt()，它们能通过 CharSequence 接口处理 CharBuffer。CharBuffer 总是将当前位置设置为 CharSequence 的头。因此，当 codePointAt() 被调用时，第二个参数总是设置为 0。处理时间比 示例 1-1 长 2.15 倍。

处理时间比较

这些顺序访问示例的计时测试使用了一个包含 10,000 个代理对和 10,000 个非代理对的样例字符串。码位数组从这个字符串创建 10,000 次。测试环境包括：

◆OS：Microsoft Windows® XP Professional SP2

◆Java：IBM Java 1.5 SR7

◆CPU：Intel® Core 2 Duo CPU T8300 @ 2.40GHz

◆Memory：2.97GB RAM

表 1 展示了示例 1-1 到 1-7 的绝对和相对处理时间以及关联的 API：

表 1. 顺序访问示例的处理时间和 API

随机访问

随机访问是直接访问一个字符串中的任意位置。当字符串被访问时，索引值基于 16 位 char 类型的单位。但是，如果一个字符串使用 32 位码位，那么它不能使用一个基于 32 位码位的单位的索引访问。必须使用 offsetByCodePoints() 来将码位的索引转换为 char 类型的索引。如果算法设计很糟糕，这会导致很差的性能，因为 offsetByCodePoints() 总是通过使用第二个参数从第一个参数计算字符串的内部。在这个小节中，我将比较三个示例，它们通过使用一个短单位来分割一个长字符串。

示例 2-1：基准测试（不支持代理对）

清单 8 展示如何使用一个宽度单位来分割一个字符串。这个基准测试留作后用，不支持代理对。

清单 8. 不支持代理对

String[] sliceString(String str, int width) { // Example 2-1      // It must be that "str != null && width > 0".      List slices = new ArrayList();      int len = str.length();       // (1) the length of str      int sliceLimit = len - width; // (2) Do not slice beyond here.      int pos = 0;                  // the current position per char type       while (pos < sliceLimit) {          int begin = pos;                       // (3)          int end   = pos + width;               // (4)          slices.add(str.substring(begin, end));          pos += width;                          // (5)      }      slices.add(str.substring(pos));            // (6)      return slices.toArray(new String[slices.size()]); }

sliceLimit 变量对分割位置有所限制，以避免在剩余的字符串不足以分割当前宽度单位时抛出一个 IndexOutOfBoundsException 实例。这种算法在当前位置超出 sliceLimit 时从 while 循环中跳出后再处理最后的分割。

示例 2-2：使用一个码位索引

清单 9 展示了如何使用一个码位索引来随机访问一个字符串：

清单 9. 糟糕的性能

String[] sliceString(String str, int width) { // Example 2-2      // It must be that "str != null && width > 0".      List slices = new ArrayList();      int len = str.codePointCount(0, str.length()); // (1) code point count [Modified]      int sliceLimit = len - width; // (2) Do not slice beyond here.      int pos = 0;                  // the current position per code point       while (pos < sliceLimit) {          int begin = str.offsetByCodePoints(0, pos);            // (3) [Modified]          int end   = str.offsetByCodePoints(0, pos + width);    // (4) [Modified]          slices.add(str.substring(begin, end));          pos += width;                                          // (5)      }      slices.add(str.substring(str.offsetByCodePoints(0, pos))); // (6) [Modified]      return slices.toArray(new String[slices.size()]); }

清单 9 修改了 清单 8 中的几行。首先，在 Line (1) 中，length() 被 codePointCount() 替代。其次，在 Lines (3)、(4) 和 (6) 中，char 类型的索引通过 offsetByCodePoints() 用码位索引替代。

基本的算法流与 示例 2-1 中的看起来几乎一样。但处理时间根据字符串长度与示例 2-1 的比率同比增加，因为 offsetByCodePoints() 总是从字符串头到指定索引计算字符串内部。

示例 2-3：减少的处理时间

可以使用清单 10 中展示的方法来避免 示例 2-2 的性能问题：

清单 10. 改进的性能

String[] sliceString(String str, int width) { // Example 2-3      // It must be that "str != null && width > 0".      List slices = new ArrayList();      int len = str.length(); // (1) the length of str      int sliceLimit          // (2) Do not slice beyond here. [Modified]              = (len >= width * 2 || str.codePointCount(0, len) > width)              ? str.offsetByCodePoints(len, -width) : 0;      int pos = 0;            // the current position per char type       while (pos < sliceLimit) {          int begin = pos;                                // (3)          int end   = str.offsetByCodePoints(pos, width); // (4) [Modified]          slices.add(str.substring(begin, end));          pos = end;                                      // (5) [Modified]      }      slices.add(str.substring(pos));                     // (6)      return slices.toArray(new String[slices.size()]); }

首先，在 Line (2) 中，（清单 9 中的）表达式 len-width 被 offsetByCodePoints(len,-width) 替代。但是，当 width 的值大于码位的数量时，这会抛出一个 IndexOutOfBoundsException 实例。必须考虑边界条件以避免异常，使用一个带有 try/catch 异常处理程序的子句将是另一个解决方案。如果表达式 len>width*2 为 true，则可以安全地调用 offsetByCodePoints()，因为即使所有码位都被转换为代理对，码位的数量仍会超过 width 的值。或者，如果 codePointCount(0,len)>width 为 true，也可以安全地调用 offsetByCodePoints()。如果是其他情况，sliceLimit 必须设置为 0。

在 Line (4) 中，清单 9 中的表达式 pos + width 必须在 while 循环中使用 offsetByCodePoints(pos,width) 替换。需要计算的量位于 width 的值中，因为第一个参数指定当 width 的值。接下来，在 Line (5) 中，表达式 pos+=width 必须使用表达式 pos=end 替换。这避免两次调用 offsetByCodePoints() 来计算相同的索引。源代码可以被进一步修改以最小化处理时间。

处理时间比较

图 1 和图 2 展示了示例 2-1、2-2 和 2-3 的处理时间。样例字符串包含相同数量的代理对和非代理对。当字符串的长度和 width 的值被更改时，样例字符串被切割 10,000 次。

图 1. 一个分段的常量宽度

图 2. 分段的常量计数

示例 2-1 和 2-3 按照长度比例增加了它们的处理时间，但 示例 2-2 按照长度的平方比例增加了处理时间。当字符串长度和 width 的值增加而分段的数量固定时，示例 2-1 拥有一个常量处理时间，而示例 2-2 和 2-3 以 width 的值为比例增加了它们的处理时间。

信息 API

大多数处理代理的信息 API 拥有两种名称相同的方法。一种接收 16 位 char 类型参数，另一种接收 32 为码位参数。表 2 展示了每个 API 的返回值。第三列针对 U+53F1，第 4 列针对 U+20B9F，最后一列针对 U+D842（即高代理），而 U+20B9F 被转换为 U+D842 加上 U+DF9F 的代理对。如果程序不能处理代理对，则值 U+D842 而不是 U+20B9F 将导致意想不到的结果（在表 2 中以粗斜体表示）。

表 2. 用于代理的信息 API

其他 API

本小节介绍前面的小节中没有讨论的代理对相关 API。表 3 展示所有这些剩余的 API。所有代理对 API 都包含在表 1、2 和 3 中。

表 3. 其他代理 API

清单 11 展示了从一个码位创建一个字符串的 5 种方法。用于测试的码位是 U+53F1 和 U+20B9F，它们在一个字符串中重复了 100 亿次。清单 11 中的注释部分显示了处理时间：

清单 11. 从一个码位创建一个字符串的 5 种方法

int cp = 0x20b9f; // CJK Ideograph Extension B  String str1 = new String(new int[]{cp}, 0, 1);    // processing time: 206ms  String str2 = new String(Character.toChars(cp));                  //  187ms  String str3 = String.valueOf(Character.toChars(cp));              //  195ms  String str4 = new StringBuilder().appendCodePoint(cp).toString(); //  269ms  String str5 = String.format("%c", cp);                            // 3781ms

str1、str2、str3 和 str4 的处理时间没有明显不同。相反，创建 str5 花费的时间要长得多，因为它使用 String.format()，该方法支持基于本地和格式化信息的灵活输出。str5 方法应该只用于程序的末尾来输出文本。

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