Python允许从给定基数的字符串中轻松创建一个整数
int(str, base).
我想执行相反的操作:从一个整数创建一个字符串， 例如，我想要一些函数int2base(num, base)，这样:
int(int2base(x, b), b) == x
函数名/参数的顺序并不重要。
对于int()将接受的任何以b为底的数字x。
这是一个很容易写的函数:事实上，它比在这个问题中描述它更容易。然而，我觉得我一定是错过了什么。
我知道函数bin, oct, hex，但我不能使用它们的几个原因:
这些函数在旧版本的Python中不可用，我需要与(2.2)兼容 我想要一个通解对于不同的碱都可以用同样的方式表示 我想允许2 8 16以外的底数
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当前回答
"{0:b}".format(100) # bin: 1100100
"{0:x}".format(100) # hex: 64
"{0:o}".format(100) # oct: 144
其他回答
def int2base(a, base, numerals="0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"):
baseit = lambda a=a, b=base: (not a) and numerals[0] or baseit(a-a%b,b*base)+numerals[a%b%(base-1) or (a%b) and (base-1)]
return baseit()
解释
在任何底数下，每个数字都等于a1+a2*base**2+a3*base**3…“任务”是找出所有的a。
everyN = 1、2、3……代码通过b对b=base**(N+1)进行“模组”来隔离aN*base**N, b=base**(N+1)切片所有大于N的a，并通过每次由当前aN*base**N调用func时减少a来切片它们的序列小于N的所有a。
底%(底-1)==1，则底**p%(底-1)==1，而底q*底^p%(底-1)==q，只有当q=底-1时例外，返回0。 为了解决这个问题，如果它返回0,func会检查它从原点开始是否是0。
优势
在这个例子中，只有一个乘法(而不是除法)和一些模量运算，这些运算相对花费的时间较少。
>>> import string
>>> def int2base(integer, base):
if not integer: return '0'
sign = 1 if integer > 0 else -1
alphanum = string.digits + string.ascii_lowercase
nums = alphanum[:base]
res = ''
integer *= sign
while integer:
integer, mod = divmod(integer, base)
res += nums[mod]
return ('' if sign == 1 else '-') + res[::-1]
>>> int2base(-15645, 23)
'-16d5'
>>> int2base(213, 21)
'a3'
def baseN(num,b,numerals="0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"):
return ((num == 0) and numerals[0]) or (baseN(num // b, b, numerals).lstrip(numerals[0]) + numerals[num % b])
裁判: http://code.activestate.com/recipes/65212/
请注意这可能会导致
RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in cmp
对于非常大的整数。
这是一个老问题，但我想分享我的看法，因为我觉得它比其他答案更简单(适用于2到36进制):
def intStr(n,base=10):
if n < 0 : return "-" + intStr(-n,base) # handle negatives
if n < base: return chr([48,55][n>9] + n) # 48 => "0"..., 65 => "A"...
return intStr(n//base,base) + intStr(n%base,base) # recurse for multiple digits
字符串不是表示数字的唯一选择:您可以使用一个整数列表来表示每个数字的顺序。这些可以很容易地转换为字符串。
没有一个答案拒绝底数< 2;对于非常大的数字(如56789 ** 43210)，大多数将运行非常缓慢或因堆栈溢出而崩溃。为了避免这种失败，可以像这样快速减少:
def n_to_base(n, b):
if b < 2: raise # invalid base
if abs(n) < b: return [n]
ret = [y for d in n_to_base(n, b*b) for y in divmod(d, b)]
return ret[1:] if ret[0] == 0 else ret # remove leading zeros
def base_to_n(v, b):
h = len(v) // 2
if h == 0: return v[0]
return base_to_n(v[:-h], b) * (b**h) + base_to_n(v[-h:], b)
assert ''.join(['0123456789'[x] for x in n_to_base(56789**43210,10)])==str(56789**43210)
在速度方面，n_to_base对于较大的数字(在我的机器上约为0.3秒)与str相当，但如果与十六进制进行比较，您可能会感到惊讶(在我的机器上约为0.3毫秒，或快1000倍)。这是因为大整数以256(字节)为基数存储在内存中。每个字节可以简单地转换为两个字符的十六进制字符串。这种对齐只发生在底数为2的幂的情况下，这就是为什么有2、8和16(以及base64, ascii, utf16, utf32)的特殊情况。
Consider the last digit of a decimal string. How does it relate to the sequence of bytes that forms its integer? Let's label the bytes s[i] with s[0] being the least significant (little endian). Then the last digit is sum([s[i]*(256**i) % 10 for i in range(n)]). Well, it happens that 256**i ends with a 6 for i > 0 (6*6=36) so that last digit is (s[0]*5 + sum(s)*6)%10. From this, you can see that the last digit depends on the sum of all the bytes. This nonlocal property is what makes converting to decimal harder.
