


Penggunaan Bait dalam Pengekodan Rentetan
Mengira bilangan bait dalam rentetan dalam Java memerlukan pertimbangan kaedah pengekodan yang digunakan. Rentetan ialah jujukan aksara dan bilangan bait yang diperlukan untuk mewakilinya bergantung pada skema pengekodan yang digunakan untuk menukarnya kepada bait.
Menentukan Kiraan Bait
Untuk mendapatkan saiz rentetan dalam bait, tukarkannya kepada tatasusunan bait menggunakan kaedah getBytes() dan periksa saiz tatasusunan:
<code class="java">String string = "Hello World"; byte[] utf8Bytes = string.getBytes("UTF-8"); int byteCount = utf8Bytes.length;</code>
Pertimbangan Pengekodan
Pertimbangan Pengekodan skim pengekodan mempengaruhi kiraan bait. Berikut ialah contoh pengekodan berbeza yang digunakan pada rentetan yang sama:
<code class="java">byte[] utf8Bytes = string.getBytes("UTF-8"); // Each char as 1 byte byte[] utf16Bytes = string.getBytes("UTF-16"); // Each char as 2 bytes byte[] utf32Bytes = string.getBytes("UTF-32"); // Each char as 4 bytes byte[] isoBytes = string.getBytes("ISO-8859-1"); // Each ASCII char as 1 byte byte[] winBytes = string.getBytes("CP1252"); // Each ASCII char as 1 byte</code>
Watak Khas dan Pengekodan Berbilang Bait
Malah rentetan ASCII boleh mempunyai kiraan bait yang berbeza-beza bergantung pada pengekodan. Contohnya, dalam UTF-8, sesetengah aksara mungkin memerlukan berbilang bait:
<code class="java">String interesting = "\uF93D\uF936\uF949\uF942"; // Chinese ideograms byte[] utf8Bytes = interesting.getBytes("UTF-8"); // Each char as 3 bytes</code>
Pengekodan Lalai dan Spesifikasi Eksplisit
Jika tiada hujah pengekodan disediakan, platform set aksara lalai digunakan. Adalah disyorkan untuk sentiasa menyatakan set aksara yang diingini secara eksplisit untuk mengelakkan hasil yang tidak dijangka.
Atas ialah kandungan terperinci Berapa Banyak Bait yang Diduduki Rentetan: Pandangan pada Pengekodan Java dan Penggunaan Bait?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Artikel ini menganalisis empat kerangka JavaScript teratas (React, Angular, Vue, Svelte) pada tahun 2025, membandingkan prestasi, skalabilitas, dan prospek masa depan mereka. Walaupun semuanya kekal dominan kerana komuniti dan ekosistem yang kuat, popul mereka yang relatif

Artikel ini menangani kelemahan CVE-2022-1471 dalam Snakeyaml, kecacatan kritikal yang membolehkan pelaksanaan kod jauh. Ia memperincikan bagaimana peningkatan aplikasi boot musim bunga ke snakeyaml 1.33 atau lebih lama mengurangkan risiko ini, menekankan bahawa kemas kini ketergantungan

Artikel ini membincangkan pelaksanaan caching pelbagai peringkat di Java menggunakan kafein dan cache jambu untuk meningkatkan prestasi aplikasi. Ia meliputi persediaan, integrasi, dan faedah prestasi, bersama -sama dengan Pengurusan Dasar Konfigurasi dan Pengusiran PRA Terbaik

Kelas kelas Java melibatkan pemuatan, menghubungkan, dan memulakan kelas menggunakan sistem hierarki dengan bootstrap, lanjutan, dan pemuat kelas aplikasi. Model delegasi induk memastikan kelas teras dimuatkan dahulu, yang mempengaruhi LOA kelas tersuai

Node.js 20 dengan ketara meningkatkan prestasi melalui penambahbaikan enjin V8, terutamanya pengumpulan sampah yang lebih cepat dan I/O. Ciri -ciri baru termasuk sokongan webassembly yang lebih baik dan alat penyahpepijatan halus, meningkatkan produktiviti pemaju dan kelajuan aplikasi.

Iceberg, format meja terbuka untuk dataset analitik yang besar, meningkatkan prestasi data dan skalabiliti. Ia menangani batasan parket/orc melalui pengurusan metadata dalaman, membolehkan evolusi skema yang cekap, perjalanan masa, serentak w

Artikel ini meneroka kaedah untuk berkongsi data antara langkah -langkah timun, membandingkan konteks senario, pembolehubah global, lulus argumen, dan struktur data. Ia menekankan amalan terbaik untuk mengekalkan, termasuk penggunaan konteks ringkas, deskriptif

Artikel ini meneroka mengintegrasikan pengaturcaraan berfungsi ke dalam Java menggunakan ekspresi Lambda, API Streams, rujukan kaedah, dan pilihan. Ia menyoroti faedah seperti kebolehbacaan dan kebolehkerjaan kod yang lebih baik melalui kesimpulan dan kebolehubahan


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini
