https://www.cnblogs.com/malecrab/p/5300503.html

1. Unicode与ISO 10646

全世界很多个国家都在为自己的文字编码,并且互不想通,不同的语言字符编码值相同却代表不同的符号(例如:韩文编码EUC-KR中“한국어”的编码值正好是汉字编码GBK中的“茄惫绢”)。因此,同一份文档,拷贝至不同语言的机器,就可能成了乱码,于是人们就想:我们能不能定义一个超大的字符集,它可以容纳全世界所有的文字字符,再对它们统一进行编码,让每一个字符都对应一个不同的编码值,从而就不会再有乱码了。

如果说“各个国家都在为自己文字独立编码”是百家争鸣,那么“建立世界统一的字符编码”则是一统江湖,谁都想来做这个武林盟主。早前就有两个机构试图来做这个事:
(1) 国际标准化组织(ISO),他们于1984年创建ISO/IEC JTC1/SC2/WG2工作组,试图制定一份“通用字符集”(Universal Character Set,简称UCS),并最终制定了ISO 10646标准。
(2) 统一码联盟,他们由Xerox、Apple等软件制造商于1988年组成,并且开发了Unicode标准(The Unicode Standard,这个前缀Uni很牛逼哦---Unique, Universal, and Uniform)。

1991年前后,两个项目的参与者都认识到,世界不需要两个不兼容的字符集。于是,它们开始合并双方的工作成果,并为创立一个单一编码表而协同工作。从Unicode 2.0开始,Unicode采用了与ISO 10646-1相同的字库和字码;ISO也承诺,ISO 10646将不会替超出U+10FFFF的UCS-4编码赋值,以使得两者保持一致。两个项目仍都独立存在,并独立地公布各自的标准。不过由于Unicode这一名字比较好记,因而它使用更为广泛。

Unicode编码点分为17个平面(plane),每个平面包含216(即65536)个码位(code point)。17个平面的码位可表示为从U+xx0000到U+xxFFFF,其中xx表示十六进制值从0016到1016,共计17个平面。

2. UTF-32与UCS-4

在Unicode与ISO 10646合并之前,ISO 10646标准为“通用字符集”(UCS)定义了一种31位的编码形式(即UCS-4),其编码固定占用4个字节,编码空间为0x00000000~0x7FFFFFFF(可以编码20多亿个字符)。

UCS-4有20多亿个编码空间,但实际使用范围并不超过0x10FFFF,并且为了兼容Unicode标准,ISO也承诺将不会为超出0x10FFFF的UCS-4编码赋值。由此UTF-32编码被提出来了,它的编码值与UCS-4相同,只不过其编码空间被限定在了0~0x10FFFF之间。因此也可以说:UTF-32是UCS-4的一个子集

3. UTF-16与UCS-2

除了UCS-4,ISO 10646标准为“通用字符集”(UCS)定义了一种16位的编码形式(即UCS-2),其编码固定占用2个字节,它包含65536个编码空间(可以为全世界最常用的63K字符编码,为了兼容Unicode,0xD800-0xDFFF之间的码位未使用)。例:“汉”的UCS-2编码为6C49。

但俩个字节并不足以正真地“一统江湖”(a fixed-width 2-byte encoding could not encode enough characters to be truly universal),于是UTF-16诞生了,与UCS-2一样,它使用两个字节为全世界最常用的63K字符编码,不同的是,它使用4个字节对不常用的字符进行编码。UTF-16属于变长编码。

前面提到过:Unicode编码点分为17个平面(plane),每个平面包含216(即65536)个码位(code point),而第一个平面称为“基本多语言平面”(Basic Multilingual Plane,简称BMP),其余平面称为“辅助平面”(Supplementary Planes)。其中“基本多语言平面”(0~0xFFFF)中0xD800~0xDFFF之间的码位作为保留,未使用。UCS-2只能编码“基本多语言平面”中的字符,此时UTF-16与UCS-2的编码一样(都直接使用Unicode的码位作为编码值),例:“汉”在Unicode中的码位为6C49,而在UTF-16编码也为6C49。另外,UTF-16还可以利用保留下来的0xD800-0xDFFF区段的码位来对“辅助平面”的字符的码位进行编码,因此UTF-16可以为Unicode中所有的字符编码。

UTF-16中如何对“辅助平面”进行编码呢?

Unicode的码位区间为0~0x10FFFF,除“基本多语言平面”外,还剩0xFFFFF个码位(并且其值都大于或等于0x10000)。对于“辅助平面”内的字符来说,如果用它们在Unicode中码位值减去0x10000,则可以得到一个0~0xFFFFF的区间(该区间中的任意值都可以用一个20-bits的数字表示)。该数字的前10位(bits)加上0xD800,就得到UTF-16四字节编码中的前两个字节;该数字的后10位(bits)加上0xDC00,就得到UTF-16四字节编码中的后两个字节。例如:
(这个字念啥?^_^)
上面这个汉字的Unicode码位值为2AEAB,减去0x10000得到1AEAB(二进制值为0001 1010 1110 1010 1011),前10位加上D800得到D86B,后10位加上DC00得到DEAB。于是该字的UTF-16编码值为D86BDEAB(该值为大端表示,小端为6BD8ABDE)。

4. UTF-8

从前述内容可以看出:无论是UTF-16/32还是UCS-2/4,一个字符都需要多个字节来编码,这对那些英语国家来说多浪费带宽啊!(尤其在网速本来就不快的那个年代。。。)由此,UTF-8产生了。在UTF-8编码中,ASCII码中的字符还是ASCII码的值,只需要一个字节表示,其余的字符需要2字节、3字节或4字节来表示。

UTF-8的编码规则:

(1) 对于ASCII码中的符号,使用单字节编码,其编码值与ASCII值相同(详见:U0000.pdf)。其中ASCII值的范围为0~0x7F,所有编码的二进制值中第一位为0(这个正好可以用来区分单字节编码和多字节编码)。

(2) 其它字符用多个字节来编码(假设用N个字节),多字节编码需满足:第一个字节的前N位都为1,第N+1位为0,后面N-1 个字节的前两位都为10,这N个字节中其余位全部用来存储Unicode中的码位值。

字节数 Unicode UTF-8编码
1 000000-00007F 0xxxxxxx
2 000080-0007FF 110xxxxx 10xxxxxx
3 000800-00FFFF 1110xxxx 10xxxxxx 10xxxxxx
4 010000-10FFFF 11110xxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx

5. 总结

(1) 简单地说:Unicode属于字符集,不属于编码,UTF-8、UTF-16等是针对Unicode字符集的编码。

(2) UTF-8、UTF-16、UTF-32、UCS-2、UCS-4对比:

对比 UTF-8 UTF-16 UTF-32 UCS-2 UCS-4
编码空间 0-10FFFF 0-10FFFF 0-10FFFF 0-FFFF 0-7FFFFFFF
最少编码字节数 1 2 4 2 4
最多编码字节数 4 4 4 2 4
是否依赖字节序

参考:

[转帖]细说:Unicode, UTF-8, UTF-16, UTF-32, UCS-2, UCS-4的更多相关文章

  1. Ansi、GB2312、GBK、Unicode(utf8、16、32)

    关于ansi,一般默认为本地编码方式,中文应该是gb编码 他们之间的关系在这边文章里描写的很清楚:http://blog.csdn.net/ldanduo/article/details/820353 ...

  2. 细说Unicode(一) Unicode初认识

    https://segmentfault.com/a/1190000007992346 细说Unicode(一) Unicode初认识 网站开发中经常会被乱码问题困扰.知道文件编码错误会导致乱码,但对 ...

  3. 外设位宽为8、16、32时,CPU与外设之间地址线的连接方法

    有不少人问到:flash连接CPU时,根据不同的数据宽度,比如16位的NOR FLASH (A0-A19),处理器的地址线要(A1-A20)左移偏1位.为什么要偏1位? (全文有点晦涩,建议收藏本文对 ...

  4. MD5、SHA1加密java 16位32位

    MD5.SHA1加密java 16位32位 import java.math.BigInteger; import java.security.MessageDigest; public class ...

  5. 【Canvas】绘制几何级数Geometric series曲线 y=1+1/2+1/4+1/8+1/16+1/32+1/64+....

    相关资料:https://baike.baidu.com/item/%E5%87%A0%E4%BD%95%E7%BA%A7%E6%95%B0/112584?fr=aladdin 图线: 代码: < ...

  6. FLASH位宽为8、16、32时,CPU与外设之间地址线的连接方法

    转 http://blog.csdn.net/linweig/article/details/5556819 flash连接CPU时,根据不同的数据宽度,比如16位的NOR FLASH (A0-A19 ...

  7. 细说 unicode 、utf-8 、utf-16、ascii 、gbk 、gb2312

    一.计算机的由来 很久很久以前,有一群人,他们决定用8个可以开合的晶体管来组合成不同的状态,以表示世界上的万物.他们看到8个开关状态是好的,于是他们把这称为”字节“.再后来,他们又做了一些可以处理这些 ...

  8. Linux-IP地址后边加个/8(16,24,32)是什么意思?

    是掩码的位数        A类IP地址的默认子网掩码为255.0.0.0(由于255相当于二进制的8位1,所以也缩写成“/8”,表示网络号占了8位);    B类的为255.255.0.0(/16) ...

  9. jmeter-Java关于MD5加密方法 以及16位32位互转

    MD5即Message-Digest Algorithm 5(信息-摘要算法5),用于确保信息传输完整一致.是计算机广泛使用的杂凑算法之一(又译摘要算法.哈希算法),主流编程语言普遍已有MD5实现.将 ...

  10. ip地址后边加个/8(16,24,32)是什么意思

    是掩码的位数,A类IP地址的默认子网掩码为255.0.0.0(由于255相当于二进制的8位1,所以也缩写成“/8”,表示网络号占了8位);B类的为255.255.0.0(/16);C类的为255.25 ...

随机推荐

  1. 从零玩转QQ登录-clwzqqdlu

    title: 从零玩转QQ登录 date: 2021-05-01 15:55:39.951 updated: 2023-03-30 13:29:03.865 url: https://www.yby6 ...

  2. Windows Server 2012 R2在桌面上显示我的电脑等图标

     从Windows 2012 开始,微软取消了服务器桌面个性化选项,如何重新调出配置界面,可以使用微软命令.方法如下: 按下「Win鍵」+「R」,在运行里输入: rundll32.exe shell3 ...

  3. 使用Bot Framework建立你的第一个聊天机器人

    今天微软给我推送了一个邮件,大概是微软近期开发了很多人工智能相关的API,无意中看到了Bot Framework,就点进去看了看似乎还蛮有意思的.于是准备搭建一个环境试试. 第一步需要下载Bot Ap ...

  4. 基于OpenCV的语音数据读取

      1)进入http://yuyin.baidu.com/app,在弹出的界面中单击要针对哪个应用开通语音识别服务,个人测试可全选 (开通个人认证,白嫖)     注意: 1.百度语音识别API对于要 ...

  5. 文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (38)-- 算法导论5.4 2题

    二.假设我们将球投入到b个箱子里,直到某个箱子中有两个球.每一次投掷都是独立的并且每个球落入任何箱子的机会均等.请问投球次数期望是多少? 文心一言: 这是一个典型的鸽巢原理(Pigeonhole Pr ...

  6. SQLite3使用笔记(2)——插入

    目录 1. 论述 2. 总结 1. 论述 如同上一篇文章SQLite3使用笔记(1)--查询所述,使用SQLite进行查询操作同样有两种方式.对于比较简单的表格插入,使用sqlite3_exec()接 ...

  7. Cesium中用到的图形技术——Computing the horizon occlusion point

    译者注:本文翻译自Cesium官方博文<Computing the horizon occlusion point>,by KEVIN RING. 你厌倦了地平线剔除吗? 太好了,我也没有 ...

  8. 华为云IoT智简联接,开启物联世界新纪元

    摘要:华为云IoT将聚焦物联网技术和商业基础能力建设,联接万物.联接生态.联接行业,帮助各行各业做好数字化转型. 近日,华为云通过线上专题演讲发布了IoT最新战略.华为云IoT将聚焦物联网基础能力(包 ...

  9. 即使不会node.js,拖拽就可完成数据的可视化展示

    摘要:node-red是一款基于Node.js的开源可视化界面开发工具,不需要掌握node.js而通过拖拽即可完成数据的可视化展示. 1.首先看一下node-red对数据的渲染效果 你可能认为,必须熟 ...

  10. 消除视觉Transformer与卷积神经网络在小数据集上的差距

    摘要:本文通过多种操作构建混合模型,增强视觉Transformer捕捉空间相关性的能力和其进行通道多样性表征的能力,弥补了Transformer在小数据集上从头训练的精度与传统的卷积神经网络之间的差距 ...