本文从Java截取姓氏的基础逻辑出发，拆解了单字符姓氏的标准化截取方案，通过对比表格呈现不同实现方式的差异，讲解了复姓识别的规则匹配与AI优化策略，补充了生僻姓、双语姓名等特殊场景的兼容处理方法，最后介绍了企业级项目中的工具类封装、合规规避与性能优化方案，帮助开发者快速落地姓名截取功能，提升数据标准化与用户体验。

本文详细讲解了Java环境下提取姓名姓氏的三类主流方案，包含基础字符切割、规则匹配以及第三方库集成，对比了三类方案的开发成本、适配范围等维度，结合权威行业报告给出了不同业务场景下的选型建议，同时提及了姓名提取过程中的合规与数据安全要求。

本文介绍了使用Python拆分姓名的多种方法，包括内置字符串方法、正则表达式和第三方姓名解析库，对比了不同方法的适用场景与效果，讲解了跨语言姓名拆分的适配方案，并结合商业场景实践流程提供了操作建议，同时提及了PingCode在相关项目管理中的应用，最后预测了AI大模型结合姓名解析的未来趋势。