Converti cifra/numero in parole
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema "Converti cifre/numeri in parole".
1. Impara
Il problema "Convertire cifre/numeri in parole" è una sfida chiave nella sezione Numeri.
Questa implementazione si concentra sulla logica di livello semplice in Python.
Diamo priorità all'accuratezza tecnica e alla leggibilità del codice nelle soluzioni fornite.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizzazione del flusso logico per convertire cifre/numeri in parole.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggi attentamente la dichiarazione del problema per Convertire cifre/numeri in parole.
2. Formulate brute force
Elaborare una semplice soluzione iterativa.
3. Identify inefficiency
Cerca calcoli ridondanti.
4. Optimize search path
Utilizza l'hashing o l'ordinamento per accelerare il processo.
5. Final Implementation
Ripulire il codice per gli standard di produzione.
Dichiarazione del problema
Scrivi una funzione number_to_words(n) che accetta un intero non negativo n e restituisce una stringa in cui ogni cifra viene convertita nella sua parola inglese, separata da spazi.
Mappatura cifre-parole: 0='Zero', 1='Uno', 2='Due', 3='Tre', 4='Quattro', 5='Cinque', 6='Sei', 7='Sette', 8='Otto', 9='Nove'.
Ad esempio, 123 → 'Uno Due Tre'.
- •0 <= n <= 10^9
Esempi
number_to_words(123)
'One Two Three'
1 → 'One', 2 → 'Two', 3 → 'Three'. Joined with spaces.
number_to_words(405)
'Four Zero Five'
4 → 'Four', 0 → 'Zero', 5 → 'Five'.
number_to_words(0)
'Zero'
Single digit 0 → 'Zero'.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Strutture di input vuote
- Ingressi a elemento singolo
- Grandi limiti numerici
Pronto a risolvere?
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Approfondimenti e variazioni dell'intervista
Scomposizione dell'analisi della complessità
Perché il tempo: Directly evaluates all possibilities.
Perché lo spazio: Uses standard local memory.
Perché il tempo: Optimized paths reduce total operations.
Perché lo spazio: May trade memory for speed.
Codice Python della soluzione ottimizzata
Codice Python della soluzione ottimizzata
def num_to_words_opt(n):
def helper(n):
units = ["", "One", "Two", "Three", "Four", "Five", "Six", "Seven", "Eight", "Nine", "Ten", "Eleven", "Twelve", "Thirteen", "Fourteen", "Fifteen", "Sixteen", "Seventeen", "Eighteen", "Nineteen"]
tens = ["", "", "Twenty", "Thirty", "Forty", "Fifty", "Sixty", "Seventy", "Eighty", "Ninety"]
if n < 20: return units[n]
if n < 100: return tens[n // 10] + ((" " + helper(n % 10)) if n % 10 != 0 else "")
if n < 1000: return units[n // 100] + " Hundred" + ((" " + helper(n % 100)) if n % 100 != 0 else "")
return ""
if n == 0: return "Zero"
return helper(n)Codice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
def num_to_words_brute(n):
ones = ["Zero", "One", "Two", "Three", "Four", "Five", "Six", "Seven", "Eight", "Nine"]
return " ".join(ones[int(d)] for d in str(n))Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Numbers data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Si applicano le proprietà del problema Standard Numbers.
Domande correlate
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