字符编码发展史5 — UTF-16和UTF-32

简介: 【10月更文挑战第7天】UTF-16 和 UTF-32 是两种重要的 Unicode 编码方式。UTF-16 使用 16 位或 32 位编码单元,对基本平面字符高效表示,尤其适合亚洲语言,但处理辅助平面字符较复杂。UTF-32 固定使用 32 位编码单元,编码简单高效,但占用空间大,适用于特定领域和系统。

在字符编码的发展历程中,UTF-16 和 UTF-32 是重要的编码方式。


一、UTF-16


UTF-16 是一种变长字符编码方式,它使用 16 位或 32 位编码单元来表示 Unicode 字符。


  1. 编码特点
  • 对于基本平面(BMP,即 Unicode 码点范围为 U+0000 到 U+FFFF 的字符)的字符,使用 16 位编码单元进行编码,与 UCS-2 编码方式在这个范围内完全兼容。
  • 对于辅助平面(即 Unicode 码点范围为 U+10000 到 U+10FFFF 的字符)的字符,使用一对 16 位编码单元(代理对)进行编码。
  1. 优点
  • 在处理大量基本平面的字符时,相对高效,因为可以直接使用 16 位编码单元,与许多现有的软件和系统有较好的兼容性。
  • 对于一些亚洲语言的字符集,如中文、日文和韩文等,UTF-16 可以比较有效地表示,因为这些字符在 Unicode 中的分布较为集中在基本平面。
  1. 缺点
  • 由于使用了代理对来表示辅助平面的字符,在处理字符边界和字符串操作时会稍微复杂一些。
  • 对于只处理 ASCII 字符或少量非 ASCII 字符的情况,UTF-16 会浪费一定的存储空间,因为即使是 ASCII 字符也需要用 16 位来表示。


二、UTF-32


UTF-32 是一种固定长度的字符编码方式,每个 Unicode 字符都用 32 位编码单元表示。


  1. 编码特点
  • 直接使用 32 位整数来表示每个 Unicode 字符,编码方式非常简单直观。
  • 没有代理对或其他复杂的编码机制,字符串处理和字符定位非常容易。
  1. 优点
  • 编码简单,易于理解和实现。
  • 字符串操作非常高效,因为每个字符的长度固定,不需要考虑字符边界的问题。
  1. 缺点
  • 占用的存储空间较大,即使是 ASCII 字符也需要用 32 位来表示,对于存储和传输大量文本数据来说,会浪费很多空间。
  • 与一些只支持较小字符编码长度的系统和软件兼容性较差。


总的来说,UTF-16 和 UTF-32 在不同的应用场景下有各自的优缺点。UTF-16 在处理大量亚洲语言文本时可能比较高效,但在处理辅助平面字符时需要特殊处理。UTF-32 编码简单高效,但占用空间较大。在实际应用中,UTF-8 由于其良好的兼容性、高效的存储和传输效率,成为了最广泛使用的 Unicode 编码方式之一。而 UTF-16 和 UTF-32 则在一些特定的领域和系统中得到应用。

相关文章
|
21天前
|
弹性计算 人工智能 架构师
阿里云携手Altair共拓云上工业仿真新机遇
2024年9月12日,「2024 Altair 技术大会杭州站」成功召开,阿里云弹性计算产品运营与生态负责人何川,与Altair中国技术总监赵阳在会上联合发布了最新的“云上CAE一体机”。
阿里云携手Altair共拓云上工业仿真新机遇
|
17天前
|
机器学习/深度学习 算法 大数据
【BetterBench博士】2024 “华为杯”第二十一届中国研究生数学建模竞赛 选题分析
2024“华为杯”数学建模竞赛,对ABCDEF每个题进行详细的分析,涵盖风电场功率优化、WLAN网络吞吐量、磁性元件损耗建模、地理环境问题、高速公路应急车道启用和X射线脉冲星建模等多领域问题,解析了问题类型、专业和技能的需要。
2562 22
【BetterBench博士】2024 “华为杯”第二十一届中国研究生数学建模竞赛 选题分析
|
15天前
|
人工智能 IDE 程序员
期盼已久!通义灵码 AI 程序员开启邀测,全流程开发仅用几分钟
在云栖大会上,阿里云云原生应用平台负责人丁宇宣布,「通义灵码」完成全面升级,并正式发布 AI 程序员。
|
13天前
|
存储 关系型数据库 分布式数据库
GraphRAG:基于PolarDB+通义千问+LangChain的知识图谱+大模型最佳实践
本文介绍了如何使用PolarDB、通义千问和LangChain搭建GraphRAG系统,结合知识图谱和向量检索提升问答质量。通过实例展示了单独使用向量检索和图检索的局限性,并通过图+向量联合搜索增强了问答准确性。PolarDB支持AGE图引擎和pgvector插件,实现图数据和向量数据的统一存储与检索,提升了RAG系统的性能和效果。
|
17天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
【BetterBench博士】2024年中国研究生数学建模竞赛 C题:数据驱动下磁性元件的磁芯损耗建模 问题分析、数学模型、python 代码
2024年中国研究生数学建模竞赛C题聚焦磁性元件磁芯损耗建模。题目背景介绍了电能变换技术的发展与应用,强调磁性元件在功率变换器中的重要性。磁芯损耗受多种因素影响,现有模型难以精确预测。题目要求通过数据分析建立高精度磁芯损耗模型。具体任务包括励磁波形分类、修正斯坦麦茨方程、分析影响因素、构建预测模型及优化设计条件。涉及数据预处理、特征提取、机器学习及优化算法等技术。适合电气、材料、计算机等多个专业学生参与。
1556 16
【BetterBench博士】2024年中国研究生数学建模竞赛 C题:数据驱动下磁性元件的磁芯损耗建模 问题分析、数学模型、python 代码
|
19天前
|
编解码 JSON 自然语言处理
通义千问重磅开源Qwen2.5,性能超越Llama
击败Meta,阿里Qwen2.5再登全球开源大模型王座
823 14
|
14天前
|
人工智能 开发框架 Java
重磅发布!AI 驱动的 Java 开发框架:Spring AI Alibaba
随着生成式 AI 的快速发展,基于 AI 开发框架构建 AI 应用的诉求迅速增长,涌现出了包括 LangChain、LlamaIndex 等开发框架,但大部分框架只提供了 Python 语言的实现。但这些开发框架对于国内习惯了 Spring 开发范式的 Java 开发者而言,并非十分友好和丝滑。因此,我们基于 Spring AI 发布并快速演进 Spring AI Alibaba,通过提供一种方便的 API 抽象,帮助 Java 开发者简化 AI 应用的开发。同时,提供了完整的开源配套,包括可观测、网关、消息队列、配置中心等。
619 7
|
7天前
|
Docker 容器
Docker操作 (五)
Docker操作 (五)
165 69
|
7天前
|
Docker 容器
Docker操作 (三)
Docker操作 (三)
164 69
|
19天前
|
人工智能 自动驾驶 机器人
吴泳铭:AI最大的想象力不在手机屏幕,而是改变物理世界
过去22个月,AI发展速度超过任何历史时期,但我们依然还处于AGI变革的早期。生成式AI最大的想象力,绝不是在手机屏幕上做一两个新的超级app,而是接管数字世界,改变物理世界。
624 52
吴泳铭:AI最大的想象力不在手机屏幕,而是改变物理世界