pinyin4j使用

本文介绍了一个用于将中文转换成拼音的工具Pinyin4j,并详细记录了其基本使用方法。通过设置输出格式,可以实现大小写、声调及特殊音节的不同表示形式。

最近在列表排序上遇到了一个关于中文排序的问题 很自然的百度以后找到了一个工具pinyin4j

这里就pinyin4j的基础使用笔记一下 其实百度上也能得到类似的结果

 

首先来看一个HanyuPinyinOutputFormat的类 因为之后我们在将中文转化为拼音的过程中 需要传入这个参数

 

		HanyuPinyinOutputFormat format = new HanyuPinyinOutputFormat();
		//设置转化后字符的大小写
		//HanyuPinyinCaseType.UPPERCASE 转化为大写
		//HanyuPinyinCaseType.LOWERCASE 转化为小写
		format.setCaseType(HanyuPinyinCaseType.LOWERCASE);
		//设置转化后音调的表示方式
		//HanyuPinyinToneType.WITH_TONE_MARK 带音调 dǎ
		//HanyuPinyinToneType.WITH_TONE_NUMBER 以数字代表音调 da3
		//HanyuPinyinToneType.WITHOUT_TONE 不带音调 da
	    format.setToneType(HanyuPinyinToneType.WITH_TONE_NUMBER);//不带声调
	    //设置转化后ü这个辅音的呈现形式
	    //HanyuPinyinVCharType.WITH_U_AND_COLON 表现为 u:
	    //HanyuPinyinVCharType.WITH_U_UNICODE 表现为 ü
	    //HanyuPinyinVCharType.WITH_V 表现为v
	    format.setVCharType(HanyuPinyinVCharType.WITH_V);//yu这个音的表示方式

 

 

如上面看到的 format有3个参数 用于格式化之后显示的规则

将中文转化为拼音的过程 我们会用到PinyinHelper这个类 它拥有一系列的静态方法 这里使用最常用的一种

 

			char[] s1Chars=s1.toCharArray();
			String s1Result="";//存储最后的结果
			try {
				for(int i=0;i<s1Chars.length;i++){
					//如果为中文
					if(String.valueOf(s1Chars[i]).matches("[\\u4E00-\\u9FA5]+")){
						String[] temp=PinyinHelper.toHanyuPinyinStringArray(s1Chars[i],format);
						s1Result+=temp[0];
					}else{
						s1Result+=String.valueOf(s1Chars[i]);
					}
				}
			} catch (BadHanyuPinyinOutputFormatCombination e) {
				e.printStackTrace();
			}

 

 

要注意的是 如果是中英文混合的情况 需要区分对待 因为PinyinHelper.toHanyuPinyinStringArray方法如果传入一个英文字符 会返回null

之所以返回值是一个String数组 是因为可能有多音字的情况

 

附上pinyin4j.jar

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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