中文转换为完整拼音算法原理分析

最近由于项目需要，对简体中文转拼音的算法作了一些了解，然而在google找到的大多是获得简体中文拼音首字母的算法，好不容易让我找到了一个sunrise.spell的类，专门用于中文转完整拼音，觉得的确做得不错，于是对它的算法作了一些分析，总的来说觉得还是比较简单的，拿出来与大家分享。

       我们先来学习一些准备知识。GB2312编码对于我们中国人是再熟悉不过了，我先简单的分析一下它的编码规则。GB2312编码包括符号、数字、字母、日文、制表符等，当然最主要的部分还是中文，它采用16位编码方式，简体中文的编码范围从B0A1一直到F7FE，完整编码表可以参考http://ash.jp/code/cn/gb2312tbl.htm。如果我们把该编码的每8位用十进制来表示就是[176 | 161]到[247 | 254]，这样对于每个中文字符，我们都可以通过两个值来表示它，如“啊”就是[176 | 161]，“我”则是[206 | 210]。

通 过上面的方法，我们就可以通过一个二维坐标对每一个中文字进行定位，从而建立一个二维表来实现中文和拼音的对应关系。当然我们会忽略一些特殊情况，比如汉 字的多音字问题。由于一个拼音可能对应多个汉字，而拼音的组合本来就不多，因此我们首先建立一个拼音音节表，代码如下，里面列出了所有可能的组合情况，该 表是一维数组。

readonly static string[] _spellMusicCode = new string[]{
        "a", "ai", "an", "ang", "ao", "ba", "bai", "ban", "bang", "bao",
        "bei", "ben", "beng", "bi", "bian", "biao", "bie", "bin", "bing", "bo",
        "bu", "ca", "cai", "can", "cang", "cao", "ce", "ceng", "cha", "chai",
        "chan", "chang", "chao", "che", "chen", "cheng", "chi", "chong", "chou", "chu",
        "chuai", "chuan", "chuang", "chui", "chun", "chuo", "ci", "cong", "cou", "cu",
        "cuan", "cui", "cun", "cuo", "da", "dai", "dan", "dang", "dao", "de",
        "deng", "di", "dian", "diao", "die", "ding", "diu", "dong", "dou", "du",
        "duan", "dui", "dun", "duo", "e", "en", "er", "fa", "fan", "fang",
        "fei", "fen", "feng", "fu", "fou", "ga", "gai", "gan", "gang", "gao",
        "ge", "ji", "gen", "geng", "gong", "gou", "gu", "gua", "guai", "guan",
        "guang", "gui", "gun", "guo", "ha", "hai", "han", "hang", "hao", "he",
        "hei", "hen", "heng", "hong", "hou", "hu", "hua", "huai", "huan", "huang",
        "hui", "hun", "huo", "jia", "jian", "jiang", "qiao", "jiao", "jie", "jin",
        "jing", "jiong", "jiu", "ju", "juan", "jue", "jun", "ka", "kai", "kan",
        "kang", "kao", "ke", "ken", "keng", "kong", "kou", "ku", "kua", "kuai",
        "kuan", "kuang", "kui", "kun", "kuo", "la", "lai", "lan", "lang", "lao",
        "le", "lei", "leng", "li", "lia", "lian", "liang", "liao", "lie", "lin",
        "ling", "liu", "long", "lou", "lu", "luan", "lue", "lun", "luo", "ma",
        "mai", "man", "mang", "mao", "me", "mei", "men", "meng", "mi", "mian",
        "miao", "mie", "min", "ming", "miu", "mo", "mou", "mu", "na", "nai",
        "nan", "nang", "nao", "ne", "nei", "nen", "neng", "ni", "nian", "niang",
        "niao", "nie", "nin", "ning", "niu", "nong", "nu", "nuan", "nue", "yao",
        "nuo", "o", "ou", "pa", "pai", "pan", "pang", "pao", "pei", "pen",
        "peng", "pi", "pian", "piao", "pie", "pin", "ping", "po", "pou", "pu",
        "qi", "qia", "qian", "qiang", "qie", "qin", "qing", "qiong", "qiu", "qu",
        "quan", "que", "qun", "ran", "rang", "rao", "re", "ren", "reng", "ri",
        "rong", "rou", "ru", "ruan", "rui", "run", "ruo", "sa", "sai", "san",
        "sang", "sao", "se", "sen", "seng", "sha", "shai", "shan", "shang", "shao",
        "she", "shen", "sheng", "shi", "shou", "shu", "shua", "shuai", "shuan", "shuang",
        "shui", "shun", "shuo", "si", "song", "sou", "su", "suan", "sui", "sun",
        "suo", "ta", "tai", "tan", "tang", "tao", "te", "teng", "ti", "tian",
        "tiao", "tie", "ting", "tong", "tou", "tu", "tuan", "tui", "tun", "tuo",
        "wa", "wai", "wan", "wang", "wei", "wen", "weng", "wo", "wu", "xi",
        "xia", "xian", "xiang", "xiao", "xie", "xin", "xing", "xiong", "xiu", "xu",
        "xuan", "xue", "xun", "ya", "yan", "yang", "ye", "yi", "yin", "ying",
        "yo", "yong", "you", "yu", "yuan", "yue", "yun", "za", "zai", "zan",
        "zang", "zao", "ze", "zei", "zen", "zeng", "zha", "zhai", "zhan", "zhang",
        "zhao", "zhe", "zhen", "zheng", "zhi", "zhong", "zhou", "zhu", "zhua", "zhuai",
        "zhuan", "zhuang", "zhui", "zhun", "zhuo", "zi", "zong", "zou", "zu", "zuan",
        "zui", "zun", "zuo", "", "ei", "m", "n", "dia", "cen", "nou",
        "jv", "qv", "xv", "lv", "nv"
        };

    在上面提到的二维表中，我们会保存音节表的索引值，来对应一个音节组合，如bao，而不是直接把音节组合保存在二维数组中，这样可以有效减少内存消耗。因此，二位数组中的所有值都应该是索引值，如数组元素[176][161]对应的应该是ａ的索引值０。值得注意的是由于ＧＢ２３１２对应的字符量比较大，而且半角字符不需要做转换，sunrise的类把其中的半角部分全部省略掉了，因此它的实际值是从[129 | 64]开始的，即8140开始的。
至此，我已经把原理解释了一遍，可能不是很容易理解，下面我们来举个例子说明一下程序流程。

       首先输入汉字“我”，首先程序初始化一个GB2312编码对象

System.Text.Encoding encoding = System.Text.Encoding.GetEncoding("GB2312");

然后通过该对象获得“我”的编码数组

byte[] local = encoding.GetBytes(“我”);

local中的值应该是local[0]=206; local[1]=210

假设我们的二维数组叫_spellCodeIndex那么我们就通过_spellCodeIndex[local[0]－129,local[1]-64]获得“我”对应的拼音音节索引值，即327

再查音节组合表，得索引327对应的是＂ｗｏ＂，这样就完成了中文到拼音的转换

完整c#类可以在这里下载。