对数字的数字求和

问题描述 投票:0回答:12

如果我想求一个数字的数字之和,即:

  • 输入:
    932
  • 输出:
    14
    ,即
    (9 + 3 + 2)

最快的方法是什么?

我本能地这么做了:

sum(int(digit) for digit in str(number))

我在网上找到了这个:

sum(map(int, str(number)))

哪种方法速度最好,还有其他更快的方法吗?

python sum digits
12个回答
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您发布的两行都很好,但您可以纯粹用整数来完成,这将是最有效的:

def sum_digits(n):
    s = 0
    while n:
        s += n % 10
        n //= 10
    return s

或与

divmod
:

def sum_digits2(n):
    s = 0
    while n:
        n, remainder = divmod(n, 10)
        s += remainder
    return s

使用单个赋值语句稍微快一些:

def sum_digits3(n):
   r = 0
   while n:
       r, n = r + n % 10, n // 10
   return r

> %timeit sum_digits(n)
1000000 loops, best of 3: 574 ns per loop

> %timeit sum_digits2(n)
1000000 loops, best of 3: 716 ns per loop

> %timeit sum_digits3(n)
1000000 loops, best of 3: 479 ns per loop

> %timeit sum(map(int, str(n)))
1000000 loops, best of 3: 1.42 us per loop

> %timeit sum([int(digit) for digit in str(n)])
100000 loops, best of 3: 1.52 us per loop

> %timeit sum(int(digit) for digit in str(n))
100000 loops, best of 3: 2.04 us per loop

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如果您想继续对数字求和,直到得到 个位数(我最喜欢的能被 9 整除的数字特征之一),您可以这样做:

def digital_root(n):
    x = sum(int(digit) for digit in str(n))
    if x < 10:
        return x
    else:
        return digital_root(x)

实际上事实证明它本身相当快......

%timeit digital_root(12312658419614961365)

10000 loops, best of 3: 22.6 µs per loop

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在解决问题的挑战网站之一上找到了这个。不是我的,但它有效。

num = 0            # replace 0 with whatever number you want to sum up
print(sum([int(k) for k in str(num)]))

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这可能有帮助

def digit_sum(n):
    num_str = str(n)
    sum = 0
    for i in range(0, len(num_str)):
        sum += int(num_str[i])
    return sum

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在进行一些 Codecademy 挑战时,我解决了这个问题:

def digit_sum(n):
    digits = []
    nstr = str(n)
    for x in nstr:
        digits.append(int(x))
    return sum(digits)

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这里使用数学还是字符串更快取决于输入数字的大小。

对于小数字(长度小于 20 位),使用除法和模数:

def sum_digits_math(n):
    r = 0
    while n:
        r, n = r + n % 10, n // 10
    return r

对于大数字(长度大于30位),使用字符串域:

def sum_digits_str_fast(n):
    d = str(n)
    return sum(int(s) * d.count(s) for s in "123456789")

对于长度在 20 到 30 位数字之间的数字,还有一个狭窄的窗口,其中

sum(map(int, str(n)))
速度最快。就是下图中的紫色线(点击 here 放大)。

profile

当输入数较大时,使用数学的性能曲线会变差,但在字符串域中工作的每种方法似乎都会在输入长度上线性缩放。用于生成这些图表的代码是here,我在 macOS 上使用 CPython 3.10.6。


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试试这个

    print(sum(list(map(int,input("Enter your number ")))))

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这是一个没有任何循环或递归的解决方案,但仅适用于非负整数(Python3):

def sum_digits(n):
    if n > 0:
        s = (n-1) // 9    
        return n-9*s
    return 0

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以 10 为底的数字可以表示为一系列形式

a × 10^p + b × 10^p-1 .. z × 10^0

所以一个数的数字之和就是各项系数之和。

根据这些信息,可以这样计算数字之和:

import math

def add_digits(n):
    # Assume n >= 0, else we should take abs(n)
    if 0 <= n < 10:
        return n
    r = 0
    ndigits = int(math.log10(n))
    for p in range(ndigits, -1, -1):
        d, n = divmod(n, 10 ** p)
        r += d
    return r

这实际上是已接受答案中连续除以 10 的逆过程。与已接受的答案相比,考虑到此函数中的额外计算量,因此发现此方法相比表现较差也就不足为奇了:它慢了大约 3.5 倍,大约慢了两倍

sum(int(x) for x in str(n))

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试试这个:

num = int(input("Enter a number"))  
def sum_of_digits(num):


  return sum(int(digit) for digit in str(num))

print(sum_of_digits(num))

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为什么评分最高的答案3.70x比这个慢?

% echo; ( time (nice echo 33785139853861968123689586196851968365819658395186596815968159826259681256852169852986 \
 | mawk2 'gsub(//,($_)($_)($_))+gsub(//,($_))+1' | pvE0 \
 | mawk2 '
   
   function __(_,___,____,_____) {

                  ____=gsub("[^1-9]+","",_)~""
                ___=10
       while((+____<--___) && _) {
            _____+=___*gsub(___,"",_) 
       }
       return _____+length(_) } 

    BEGIN { FS=OFS=ORS
                RS="^$" 
    } END { 
            print __($!_) }' )| pvE9 ) | gcat -n | lgp3 ;

      in0:  173MiB 0:00:00 [1.69GiB/s] [1.69GiB/s] [<=>                                            ]
     out9: 11.0 B 0:00:09 [1.15 B/s] [1.15 B/s] [<=>                                               ]
      in0:  484MiB 0:00:00 [2.29GiB/s] [2.29GiB/s] [  <=>                                          ]
( nice echo  | mawk2 'gsub(//,($_)($_)($_))+gsub(//,($_))+1' | pvE 0.1 in0 | )  

 8.52s user 1.10s system 100% cpu 9.576 total
 1  2822068024



% echo; ( time ( nice echo 33785139853861968123689586196851968365819658395186596815968159826259681256852169852986 \
     \
     | mawk2 'gsub(//,($_)($_)($_))+gsub(//,($_))+1' | pvE0 \
     |  gtr -d '\n' \
     \
     |  python3 -c 'import math, os, sys;

        [ print(sum(int(digit) for digit in str(ln)), \
                                            end="\n") \
         \
         for ln in sys.stdin ]' )| pvE9 ) | gcat -n | lgp3 ;


      in0:  484MiB 0:00:00 [ 958MiB/s] [ 958MiB/s] [     <=>                                       ]
     out9: 11.0 B 0:00:35 [ 317miB/s] [ 317miB/s] [<=>                                             ]
( nice echo  | mawk2 'gsub(//,($_)($_)($_))+gsub(//,($_))+1' | pvE 0.1 in0 | )  

 35.22s user 0.62s system 101% cpu 35.447 total
     1  2822068024

这已经有点慷慨了。在这个 2.82 GB 的大型综合创建测试用例中,速度慢了 19.2 倍

 % echo; ( time ( pvE0 < testcases_more108.txt  |  mawk2 'function __(_,___,____,_____) { ____=gsub("[^1-9]+","",_)~"";___=10; while((+____<--___) && _) { _____+=___*gsub(___,"",_) }; return _____+length(_) } BEGIN { FS=RS="^$"; CONVFMT=OFMT="%.20g" } END { print __($_) }'  ) | pvE9 ) |gcat -n | ggXy3  | lgp3; 

      in0:  284MiB 0:00:00 [2.77GiB/s] [2.77GiB/s] [=>                             ]  9% ETA 0:00:00
     out9: 11.0 B 0:00:11 [1016miB/s] [1016miB/s] [<=>                                             ]
      in0: 2.82GiB 0:00:00 [2.93GiB/s] [2.93GiB/s] [=============================>] 100%            
( pvE 0.1 in0 < testcases_more108.txt | mawk2 ; )

  8.75s user 2.36s system 100% cpu 11.100 total
     1  3031397722

% echo; ( time ( pvE0 < testcases_more108.txt  | gtr -d '\n' |  python3 -c 'import sys; [ print(sum(int(_) for _ in str(__))) for __ in sys.stdin ]' ) | pvE9 ) |gcat -n | ggXy3  | lgp3;  


      in0: 2.82GiB 0:00:02 [1.03GiB/s] [1.03GiB/s] [=============================>] 100%            
     out9: 11.0 B 0:03:32 [53.0miB/s] [53.0miB/s] [<=>                                             ]
( pvE 0.1 in0 < testcases_more108.txt | gtr -d '\n' | python3 -c ; )  

  211.47s user 3.02s system 100% cpu 3:32.69 total
     1  3031397722

—————————————————————

更新:该概念的原生 python3 代码 - 即使我拥有可怕的 Python 技能,我也看到了 4 倍的加速:

% echo; ( time ( pvE0 < testcases_more108.txt  \
\
 |python3 -c 'import re, sys;

  print(sum([ sum(int(_)*re.subn(_,"",__)[1] 

     for _ in [r"1",r"2", r"3",r"4",
               r"5",r"6",r"7",r"8",r"9"])

 for __ in sys.stdin ]))' |pvE9))|gcat -n| ggXy3|lgp3   

      in0: 1.88MiB 0:00:00 [18.4MiB/s] [18.4MiB/s] [>                              ]  0% ETA 0:00:00
     out9: 0.00 B 0:00:51 [0.00 B/s] [0.00 B/s] [<=>                                               ]
      in0: 2.82GiB 0:00:51 [56.6MiB/s] [56.6MiB/s] [=============================>] 100%            
     out9: 11.0 B 0:00:51 [ 219miB/s] [ 219miB/s] [<=>                                             ]

( pvE 0.1 in0 < testcases_more108.txt | python3 -c  | pvE 0.1 out9; ) 



48.07s user 3.57s system 100% cpu 51.278 total
 1  3031397722

即使是较小的测试用例也能实现 1.42 倍的加速:

 echo; ( time (nice echo 33785139853861968123689586196851968365819658395186596815968159826259681256852169852986 \ 
 | mawk2 'gsub(//,($_)($_)$_)+gsub(//,$_)+1' ORS='' | pvE0 | python3 -c 'import re, sys; print(sum([ sum(int(_)*re.subn(_,"",__)[1] for _ in [r"1",r"2", r"3",r"4",r"5",r"6",r"7",r"8",r"9"]) for __ in sys.stdin ]))'  | pvE9  ))  |gcat -n | ggXy3 | lgp3 


      in0:  484MiB 0:00:00 [2.02GiB/s] [2.02GiB/s] [  <=>                                          ]
     out9: 11.0 B 0:00:24 [ 451miB/s] [ 451miB/s] [<=>                                             ]
( nice echo  | mawk2 'gsub(//,($_)($_)$_)+gsub(//,$_)+1' ORS='' | pvE 0.1 in0)

 20.04s user 5.10s system 100% cpu 24.988 total
   1    2822068024

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您也可以使用名为 divmod() 的内置函数尝试此操作;

number = int(input('enter any integer: = '))
sum = 0
while number!=0: 
    take = divmod(number, 10) 
    dig = take[1] 
    sum += dig 
    number = take[0] 
print(sum) 

您可以取任意数量的数字

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