Apache-Commons-Text

Apache-Commons-Text 及其他文本处理库

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commons-text

StringsComparator 字符串对比（Myers差分算法）

@Test
public void myersStringDiff() {
    String source = "The quick brxwn fox jmps over thee lazy dog";
    String target = "The quick brown fox jumps over the lazy dog";
    StringsComparator comparator = new StringsComparator(source, target);
    StringBuilder result = new StringBuilder();
    // 使用 CommandVisitor 来处理比较的结果
    comparator.getScript().visit(new CommandVisitor<>() {
        @Override
        public void visitInsertCommand(Character c) {
            result.append("[+").append(c).append("]");
        }
        @Override
        public void visitKeepCommand(Character c) {
            result.append(c);
        }
        @Override
        public void visitDeleteCommand(Character c) {
            result.append("[-").append(c).append("]");
        }
    });
    System.out.println("source: " + source);
    System.out.println("target: " + target);
    System.out.println("diffs:  " + result);
}

结果：

source: The quick brxwn fox jmps over thee lazy dog
target: The quick brown fox jumps over the lazy dog
diffs:  The quick br[+o][-x]wn fox j[+u]mps over the[-e] lazy dog

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LevenshteinDistance 编辑距离

编辑距离，又叫 Levenshtein 距离，莱文斯坦距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。

int distance = LevenshteinDistance.getDefaultInstance().apply(str1, str2);

测试计算 1000 对 20-50 随机长度字符串的编辑距离耗时约 55 毫秒。

@Test
public void testEditDistance() {
    int count = 1000;
    long ts = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < count; i++) {
        String str1 = RandomStringUtils.randomAlphanumeric(20, 50);
        String str2 = RandomStringUtils.randomAlphanumeric(20, 50);
        int distance = LevenshteinDistance.getDefaultInstance().apply(str1, str2);
        log.info("edit distance of {} and {} is {}", str1, str2, distance);
    }
    log.info("cal {} edit distance took {} ms", count, System.currentTimeMillis() - ts);
}

结果 cal 1000 edit distance took 55 ms

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google/diff-match-patch 字符串对比（Myers差分算法）

google/diff-match-patch
https://github.com/google/diff-match-patch
Diff Match Patch 是一个高性能的文本处理库，旨在提供强大的算法来对两个字符串做差异（Diff）、匹配（Match）和补丁（Patch）。该项目最初由 Google 开发，并在多个编程语言中实现了相同的 API。

在线演示及diff计算
https://neil.fraser.name/software/diff_match_patch/demos/diff.html

diff-match-patch 基于 Myers 差分算法，Myers 算法由 Eugene W.Myers 在 1986 年发表的论文 《An O(ND) Difference Algorithm and Its Variations》中提出。Git 的 diff 算法就是 Myers 差分算法
An O(ND) Difference Algorithm and Its Variations
https://neil.fraser.name/writing/diff/myers.pdf

maven 引入依赖

<dependency>
    <groupId>org.bitbucket.cowwoc</groupId>
    <artifactId>diff-match-patch</artifactId>
    <version>1.2</version>
</dependency>

DiffMatchPatch dmp = new DiffMatchPatch();
LinkedList<DiffMatchPatch.Diff> diffs = dmp.diffMain(source, target);
dmp.diffCleanupMerge(diffs);

dmp.diffCleanupMerge(diffs) 对差异列表进行合并和清理，其核心功能是：

• 合并相邻的相同类型操作，将连续的 INSERT/DELETE/EQUAL 操作合并为一个操作（例如多个连续的删除合并为一个大的删除区间）
• 消除无意义的空操作，删除零长度的差异片段，确保每个差异都有实际意义
• 优化差异语义，使最终输出的差异更符合人类理解的文本变化逻辑（如避免碎片化的字符级差异）

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icu4j

unicode-org / icu
https://github.com/unicode-org/icu

ICU4J（International Components for Unicode for Java）是一个开源的 Java 类库，专注于提供全面的 Unicode 和全球化（i18n）支持，帮助开发者处理多语言、多区域环境下的文本、日期、数字等数据。

1. ​​Unicode 文本处理​​
   • ​​字符集转换​​：支持 100+ 字符集与 Unicode 的相互转换（如 UTF-8、GBK、Shift-JIS），基于 IBM 多年积累的字符集数据，覆盖最全面。
   • ​​规范化（Normalization）​​：提供 NFC、NFD、NFKC、NFKD 四种 Unicode 规范化形式，确保文本符合 XML 和网络传输标准。
   • ​​大小写转换​​：支持语言敏感的大小写转换（如土耳其语 “i” 的特殊处理）。
2. ​​排序与字符串比较（Collation）​​
   • 基于 ​​Unicode 排序算法（UCA）​​，实现语言敏感的字符串排序（如中文按拼音/笔画排序、德语变音符号处理）。
   • 性能优于标准 Java Collator，且支持泰语、高棉语等复杂脚本。
3. ​​国际化格式处理​​
   • ​​日期/时间格式化​​：支持 30+ 历法（伊斯兰历、希伯来历、农历等）和时区计算，提供相对时间格式化（如“2 天前”）。
   • ​​数字/货币格式化​​：支持科学计数法、拼写格式（如“一百元整”）、紧凑格式（如“1.2 万”）。
4. ​​高级文本处理​​
   • ​​文本边界分析​​：精准识别词、句、行边界，适用于自动换行或分词（尤其支持泰语、中文等无空格语言）。
   • ​​双向文本（Bidi）​​：处理混合方向文本（如阿拉伯语+英语），确保正确显示。
   • ​​正则表达式​​：完全支持 Unicode 属性的正则引擎，性能优于标准 Java 实现。
5. ​​实用工具​​
   • ​​字符集检测​​：自动识别未标记文本的编码（如文件编码猜测）。
   • ​​文本压缩​​：针对 Unicode 文本的高效压缩算法，适用于小字段存储。

中文繁体转简体

@Test
public void testTradToSimp() {
    String src = "显著";
    // 有问题，转换后 『显著』变成了『显着』
    String dst = Transliterator.getInstance("Traditional-Simplified").transliterate(src);
    System.out.println(dst);
}

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Opencc4j

https://github.com/houbb/opencc4j

Opencc4j 是专为 Java 平台设计的中文繁简体转换工具库，基于 OpenCC（Open Chinese Convert）项目思想开发。它支持词组级别的精准转换，严格区分“一简对多繁”和“一简对多异”场景，并兼容异体字动态替换。适用于需处理跨区域中文文本的应用（如大陆、台湾、香港地区用词差异）。

1. ​​精准繁简转换​​
   • ​​词组级转换​​：不仅处理单字，还考虑上下文词组（如“头发”转繁体为“頭髮”，而非“头髮”）。
   • ​​地区适配​​：支持中国大陆、台湾地区用词差异（如“鼠标”转台湾用语“滑鼠”）。
   • ​​异体字兼容​​：动态替换异体字（如“裏”与“裡”）。
2. ​​分词与判断能力​​
   • ​​自定义分词​​：用户可实现 Segment 接口，灵活定制分词策略。
   • ​​繁简检测​​：
     • 判断字符/字符串是否为简体（isSimple()）或繁体（isTraditional()）。
     • 检测字符串中是否包含繁/简体（containsSimple(), containsTraditional()）。
   • ​​列表提取​​：返回字符串中的简体/繁体字词列表（simpleList(), traditionalList()）。
3. ​​灵活性与扩展性​​
   • ​​词库分离​​：转换规则与代码解耦，支持自定义词库导入。
   • ​​多平台兼容​​：Windows、Linux、macOS 全平台支持。

使用示例：

// 简体转繁体
String traditional = ZhConverterUtil.toTraditional("生命不息，奋斗不止"); 
// 输出：生命不息，奮鬥不止

// 繁体转简体
String simple = ZhConverterUtil.toSimple("生命不息，奮鬥不止");  
// 输出：生命不息，奋斗不止

// 检测是否为繁体
boolean isTrad = ZhConverterUtil.isTraditional("編"); // true

中文繁体转简体

@Test
public void testTradToSimp() {
    String traditionalText = "显著";
    String simplifiedText = ZhConverterUtil.toSimple(traditionalText);
    System.out.println("原始文本: " + traditionalText);
    System.out.println("转换结果: " + simplifiedText);
}

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