Python 程序将给定数字转换为单词

在本文中，您将学习如何将给定的数字转换为单词。有多种方法可以帮助将给定的数字转换为单词。

方法 1

一种方法如下

输出

Enter a number: 8955
eight thousand nine hundred fifty-five

分步实现可以描述如下

• 我们首先定义三个单词列表：ones 包含 0-9 这些数字的单词，tens 包含 10 的倍数（不包括 10）的单词，teens 包含 10-19 这些数字的单词。
• 之后，我们初始化一个空字符串变量 words 来存储最终输出。
• 我们使用一系列 if 语句来检查输入数字 num 是否有 千位、百位、十位 或 个位。对于每个数量级，我们使用 整数除法 和 模运算符 从数字中提取相应的 数字，并将相应的 单词 追加到 words 变量中。
• 我们使用 strip() 方法删除 words 变量中任何尾随的空格，然后返回结果字符串。

时间复杂度

convert_to_words 函数的 时间复杂度 为 O(log n)，其中 n 是输入数字。这是因为该函数对输入数字的每个数字执行恒定数量的操作，而输入数字的数量与输入值的对数成正比。具体来说，该函数依次检查每个数量级（千、百 等）是否存在，然后提取相应的 数字 并从预定义列表中查找相应的 单词。因此，该函数花费的时间会随着输入数字的增加而缓慢增长，使其成为将数字转换为单词的有效算法。

方法 2

在 Python 中将数字转换为单词的其他方法。其中一种方法是使用 递归函数 来处理数字的不同数量级。

以下是实现此方法的示例：

输出

One thousand two hundred thirty-four

• 我们定义三个单词列表： ONES 包含 0-9 这些数字的单词，TEENS 包含 10-19 这些数字的单词，TENS 包含 10 的倍数（不包括 10）的单词。
• 我们定义 convert_to_words 函数，该函数以数字 num 作为输入，并使用一系列 if 语句递归处理数字的不同数量级。
• 函数首先检查数字是否为 零 或 负数，如果是，则返回相应的 单词。
• 之后，函数检查数字是否小于 10，并返回该数字的单词。
• 如果数字在 10 到 19 之间，函数将使用 TEENS 列表返回该数字的单词。
• 如果数字在 20 到 99 之间，函数将使用 TENS 列表递归转换十位数字，然后在必要时递归转换个位数字。
• 如果数字在 100 到 999 之间，函数将使用 ONES 列表递归转换百位数字，然后在必要时递归转换其余数字。
• 该函数通过依次递归转换 千、百万 和 十亿 位数字来处理更大的数字（最多 999,999,999），然后连接生成的单词。
• 函数返回最终的单词字符串。

方法 3

在 Python 中将数字转换为单词的另一种方法是使用 字典来映射 数字到它们对应的单词。以下是实现此方法的示例：

说明

我们定义一个字典 digits_to_words，将 0 到 9 的每个数字映射到其对应的单词。我们定义一个数量级及其对应名称的列表 (magnitudes)。第一个数量级是 1（用于 个位），每个后续数量级都是 10 的幂（3、6、9 等），以及其对应的名称（“thousand”、“million”、“billion” 等）。

• 我们初始化一个空列表 words 来存储每组数字的单词。
• 我们按相反的顺序（从最大的数量级开始）遍历数量级，对于每个数量级，我们检查数字是否大于或等于该数量级。如果是，我们从中提取相应的数字组并将其转换为单词。
• 要将一组三个数字转换为单词，我们首先检查该组是否包含 非零的百位数字，如果是，则将该数字（后跟 “hundred”）的单词添加到单词列表中。之后，我们检查剩余的两位数字是否表示一个介于 10 和 19 之间（含）的数字，如果是，则将该数字的单词添加到单词列表中。否则，我们将添加十位数字的单词（如果它大于或等于 2）和个位数字（如果它 非零）。十位数字和个位数字的单词从 digits_to_words 中检索。
• 我们将当前数量级的名称（如果它不为空）附加到单词列表中。
• 最后，我们将单词列表用空格连接起来，并返回结果字符串。

时间复杂度

此算法的 时间复杂度 为 O(log(n))，其中 n 是 输入数字。这是因为我们按相反的顺序遍历数量级，这在 最坏情况 下需要 O(log(n)) 次迭代（对于非常大的数字）。在每次迭代中，我们执行的操作（提取当前数字组、将其转换为单词等）需要恒定的时间。

空间复杂度

该算法的 空间复杂度 也为 O(log(n))，因为我们将每组数字的单词存储在一个列表（words）中。此列表的长度与数量级的数量（为 O(log(n))）成正比，每个单词占用恒定的空间。我们使用的其他数据结构（digits_to_words 字典和 magnitudes 列表）也占用恒定的空间。