对数字进行求和的最有效方法是什么？

对数字求和：探索有效的方法

当旨在确定数字输入中的数字总和时，可以使用各种方法被雇用。虽然最初的直觉可能会导致使用基于字符串的方法，将数字转换为字符串，然后对每个单独的数字应用数学运算，但这种方法可能不是最佳的。

更有效的技术在于操纵整数形式的数字。这可以通过一个 while 循环来实现，该循环遍历数字的数字，重复提取最后一位数字（使用模运算符）并将其添加到运行总计中，同时排除该数字（通过整数除法）。这种方法称为模除方法，如以下代码片段所示：

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

为了进一步优化，可以使用 divmod() 函数，它同时执行模数和整数运算除法运算：

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

此外，还可以利用单个赋值语句将求和与除法结合起来，以提高执行速度操作：

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

对这些方法进行基准测试表明，取模和除法方法优于字符串操作技术，而单一赋值版本成为最快的选项：

%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)))
100000 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

因此，当寻求对数字的数字进行有效求和时，建议选择模除技术甚至单赋值变体以获得最佳性能。

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