Преобразовать список ints к одному числу?
У меня есть список целых чисел, как которые я хотел бы преобразовать в одно число:
numList = [1, 2, 3]
num = magic(numList)
print num, type(num)
>>> 123,
Что лучший способ состоит в том, чтобы реализовать волшебную функцию?
Править
Я действительно находил это, но кажется, что должен быть лучший путь.
9 ответов
# Over-explaining a bit:
def magic(numList): # [1,2,3]
s = map(str, numList) # ['1','2','3']
s = ''.join(s) # '123'
s = int(s) # 123
return s
# How I'd probably write it:
def magic(numList):
s = ''.join(map(str, numList))
return int(s)
# As a one-liner
num = int(''.join(map(str,numList)))
# Functionally:
s = reduce(lambda x,y: x+str(y), numList, '')
num = int(s)
# Using some oft-forgotten built-ins:
s = filter(str.isdigit, repr(numList))
num = int(s)
Два решения:
>>> nums = [1, 2, 3]
>>> magic = lambda nums: int(''.join(str(i) for i in nums)) # Generator exp.
>>> magic(nums)
123
>>> magic = lambda nums: sum(digit * 10 ** (len(nums) - 1 - i) # Summation
... for i, digit in enumerate(nums))
>>> magic(nums)
123
map - ориентированный на решение на самом деле выходит вперед на моем поле - Вы определенно не должны использовать sum для вещей, которые могли бы быть большими количествами:
import collections
import random
import timeit
import matplotlib.pyplot as pyplot
MICROSECONDS_PER_SECOND = 1E6
FUNS = []
def test_fun(fun):
FUNS.append(fun)
return fun
@test_fun
def with_map(nums):
return int(''.join(map(str, nums)))
@test_fun
def with_interpolation(nums):
return int(''.join('%d' % num for num in nums))
@test_fun
def with_genexp(nums):
return int(''.join(str(num) for num in nums))
@test_fun
def with_sum(nums):
return sum(digit * 10 ** (len(nums) - 1 - i)
for i, digit in enumerate(nums))
@test_fun
def with_reduce(nums):
return int(reduce(lambda x, y: x + str(y), nums, ''))
@test_fun
def with_builtins(nums):
return int(filter(str.isdigit, repr(nums)))
@test_fun
def with_accumulator(nums):
tot = 0
for num in nums:
tot *= 10
tot += num
return tot
def time_test(digit_count, test_count=10000):
"""
:return: Map from func name to (normalized) microseconds per pass.
"""
print 'Digit count:', digit_count
nums = [random.randrange(1, 10) for i in xrange(digit_count)]
stmt = 'to_int(%r)' % nums
result_by_method = {}
for fun in FUNS:
setup = 'from %s import %s as to_int' % (__name__, fun.func_name)
t = timeit.Timer(stmt, setup)
per_pass = t.timeit(number=test_count) / test_count
per_pass *= MICROSECONDS_PER_SECOND
print '%20s: %.2f usec/pass' % (fun.func_name, per_pass)
result_by_method[fun.func_name] = per_pass
return result_by_method
if __name__ == '__main__':
pass_times_by_method = collections.defaultdict(list)
assert_results = [fun([1, 2, 3]) for fun in FUNS]
assert all(result == 123 for result in assert_results)
digit_counts = range(1, 100, 2)
for digit_count in digit_counts:
for method, result in time_test(digit_count).iteritems():
pass_times_by_method[method].append(result)
for method, pass_times in pass_times_by_method.iteritems():
pyplot.plot(digit_counts, pass_times, label=method)
pyplot.legend(loc='upper left')
pyplot.xlabel('Number of Digits')
pyplot.ylabel('Microseconds')
pyplot.show()
def magic(number):
return int(''.join(str(i) for i in number))
def magic(numbers):
return int(''.join([ "%d"%x for x in numbers]))
Только для полноты, вот вариант, который использует print() (работы над 2.6-3.x Python):
from __future__ import print_function
try: from cStringIO import StringIO
except ImportError:
from io import StringIO
def to_int(nums, _s = StringIO()):
print(*nums, sep='', end='', file=_s)
s = _s.getvalue()
_s.truncate(0)
return int(s)
производительность Времени различных решений
я измерил уровень [1 116] функции @cdleary . Результаты немного отличаются.
Каждая функция, протестированная с входным списком, сгенерированным:
def randrange1_10(digit_count): # same as @cdleary
return [random.randrange(1, 10) for i in xrange(digit_count)]
можно предоставить собственную функцию через --sequence-creator=yourmodule.yourfunction параметр командной строки (см. ниже).
самые быстрые функции для данного количества целых чисел в списке (len(nums) == digit_count):
-
len(nums)в [1 134] 1.. 30def _accumulator(nums): tot = 0 for num in nums: tot *= 10 tot += num return tot -
len(nums)в [1 135] 30.. 1000def _map(nums): return int(''.join(map(str, nums))) def _imap(nums): return int(''.join(imap(str, nums)))
|------------------------------+-------------------|
| Fitting polynom | Function |
|------------------------------+-------------------|
| 1.00 log2(N) + 1.25e-015 | N |
| 2.00 log2(N) + 5.31e-018 | N*N |
| 1.19 log2(N) + 1.116 | N*log2(N) |
| 1.37 log2(N) + 2.232 | N*log2(N)*log2(N) |
|------------------------------+-------------------|
| 1.21 log2(N) + 0.063 | _interpolation |
| 1.24 log2(N) - 0.610 | _genexp |
| 1.25 log2(N) - 0.968 | _imap |
| 1.30 log2(N) - 1.917 | _map |
, Чтобы вывести первую загрузку числа на печать cdleary.py и make-figures.py и работать (numpy и matplotlib должен быть установлен на графике):
$ python cdleary.py
Или
$ python make-figures.py --sort-function=cdleary._map \
> --sort-function=cdleary._imap \
> --sort-function=cdleary._interpolation \
> --sort-function=cdleary._genexp --sort-function=cdleary._sum \
> --sort-function=cdleary._reduce --sort-function=cdleary._builtins \
> --sort-function=cdleary._accumulator \
> --sequence-creator=cdleary.randrange1_10 --maxn=1000
псевдокод:
int magic(list nums)
{
int tot = 0
while (!nums.isEmpty())
{
int digit = nums.takeFirst()
tot *= 10
tot += digit
}
return tot
} Это кажется довольно чистым мне.
def magic( aList, base=10 ):
n= 0
for d in aList:
n = base*n + d
return n
Этот метод работы в 2.x пока каждый элемент в списке является только единственной цифрой. Но Вы не должны на самом деле использовать это. Это ужасно.
>>> magic = lambda l:int(`l`[1::3])
>>> magic([3,1,3,3,7])
31337
Используя выражение генератора:
def magic(numbers):
digits = ''.join(str(n) for n in numbers)
return int(digits)