TokenDagger针对代码分词的优化主要体现在三个技术层面：
1. 正则表达式引擎优化::
采用PCRE2引擎替代标准实现，该引擎特别适合处理编程语言中常见的：
- 嵌套括号模式
- 复杂转义字符序列
- 多行代码块识别
2. BPE算法改进::
对字节对编码算法进行了以下关键改进：
- 简化合并规则处理逻辑
- 优化特殊token(如缩进、运算符)的映射机制
- 减少内存拷贝操作
3. 架构级优化::
整个处理流水线针对代码文本特点进行了重构：
- 预编译常用代码模式的正则表达式
- 采用更高效的内存管理策略
- 并行化处理代码块中的独立片段
实测表明，在解析Python代码时TokenDagger的token生成速度达到TikToken的4倍，这对于需要实时分析代码的IDE插件、持续集成系统等场景具有重大价值。
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