


Comment convertir des entiers en chaînes dans des bases arbitraires en Python ?
Conversion d'entiers en chaînes dans任意进制
Python permet la conversion sans effort de chaînes en entiers en fonction d'une base spécifiée à l'aide de int( str, base). Cependant, le processus inverse (génération de chaînes à partir d'entiers) nécessite une solution personnalisée.
Une fonction int2base(num, base) est souhaitable, remplissant le critère suivant :
int(int2base(x, b), b) == x
Pour tout entier x et base b pris en charge par int().
Une implémentation simple de cette fonction consiste de :
def numberToBase(n, b): if n == 0: return [0] digits = [] while n: digits.append(int(n % b)) n //= b return digits[::-1]
Cette approche fournit une solution polyvalente qui se convertit en bases arbitraires. Par exemple, convertir un grand nombre en base 577 donnerait le résultat correct :
numberToBase(67854 ** 15 - 102, 577)
Informations clés :
- Des fonctions personnalisées sont parfois nécessaires lors de la création -in les fonctions ne prennent pas en charge des opérations spécifiques.
- Comprendre le concept de nombres dans n'importe quelle base est crucial pour construire une conversion efficace algorithmes.
- La signature et le type de retour de la fonction de conversion reflètent les subtilités du travail avec des bases arbitraires.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

PythonlistScanstoreanyDatatype, ArrayModulearRaySstoreOneType, et NumpyArraysArnumericalComptations.1) ListesaSaSatilebutlessmemory-Efficient.2) NumpyArraySareMory-EfficientForHomoGeneousData.3)

Lorsque vous vous assumez de la valeur de la valeur de la datyypie de la datyylethonarray.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

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PythonarRaySSupportVariousOperations: 1) SpecingExtractsSubSets, 2) A SPENDANT / EXPENSEDADDDSELLESS, 3) INSERtingPlaceSelelementsAtSpecific Positions, 4) RemovingdeleteSelements, 5) Sorting / ReversingChangeSes

NumpyArraysAressentialFor Applications est en train de réaliser des objets de manière numérique et une datamanipulation.

Useanarray.arrayoveralistinpythonwendealing withhomogeneousdata, performance-criticalcode, orinterfacingwithccode.1) homogeneousdata: ArraySaveMemorywithTypelements.2) performance-criticalcode

Non, NotallListOperationsResaSupportedByArrays, andviceVersa.1) ArraysDonotsUpportDynamicOperationsLIKEAPENDORINSERSERTWithoutresizing, qui oblige la performance.2) Listes de la glate-enconteConStanttimecomplexityfordirectAccessLikEArraysDo.


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