另一种字符串方法。简单明了，对于任意整数n。

int length = ("" + n).length();

我看到有人使用String库，甚至使用Integer类。这没什么问题，但是求位数的算法并不复杂。我在这个例子中使用的是long类型，但它也可以用于int类型。

 private static int getLength(long num) {

    int count = 1;

    while (num >= 10) {
        num = num / 10;
        count++;
    }

    return count;
}

出于好奇，我试着对其进行基准测试……

import org.junit.Test;
import static org.junit.Assert.*;


public class TestStack1306727 {

    @Test
    public void bench(){
        int number=1000;
        int a= String.valueOf(number).length();
        int b= 1 + (int)Math.floor(Math.log10(number));

        assertEquals(a,b);
        int i=0;
        int s=0;
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        for(i=0, s=0; i< 100000000; i++){
            a= String.valueOf(number).length();
            s+=a;
        }
        long stopTime = System.currentTimeMillis();
        long runTime = stopTime - startTime;
        System.out.println("Run time 1: " + runTime);
        System.out.println("s: "+s);
        startTime = System.currentTimeMillis();
        for(i=0,s=0; i< 100000000; i++){
            b= number==0?1:(1 + (int)Math.floor(Math.log10(Math.abs(number))));
            s+=b;
        }
        stopTime = System.currentTimeMillis();
        runTime = stopTime - startTime;
        System.out.println("Run time 2: " + runTime);
        System.out.println("s: "+s);
        assertEquals(a,b);


    }
}

结果如下:

Run time 1: 6765
s: 400000000
Run time 2: 6000
s: 400000000

现在我想知道我的基准测试是否真的意味着什么，但我确实在基准测试本身的多次运行中得到了一致的结果(一毫秒内的变化)……:)看起来这是无用的尝试和优化…

编辑:根据ptomli的注释，我在上面的代码中用' I '替换'number'，并在5次运行的bench中得到以下结果:

Run time 1: 11500
s: 788888890
Run time 2: 8547
s: 788888890

Run time 1: 11485
s: 788888890
Run time 2: 8547
s: 788888890

Run time 1: 11469
s: 788888890
Run time 2: 8547
s: 788888890

Run time 1: 11500
s: 788888890
Run time 2: 8547
s: 788888890

Run time 1: 11484
s: 788888890
Run time 2: 8547
s: 788888890

对数是你的朋友:

int n = 1000;
int length = (int)(Math.log10(n)+1);

NB:只对n >有效0。

我们可以使用递归循环来实现这一点

    public static int digitCount(int numberInput, int i) {
        while (numberInput > 0) {
        i++;
        numberInput = numberInput / 10;
        digitCount(numberInput, i);
        }
        return i;
    }

    public static void printString() {
        int numberInput = 1234567;
        int digitCount = digitCount(numberInput, 0);

        System.out.println("Count of digit in ["+numberInput+"] is ["+digitCount+"]");
    }

我还没有看到基于乘法的解决方案。对数、除法和基于字符串的解决方案将在数百万个测试用例中变得相当笨拙，所以这里有一个int型的解决方案:

/**
 * Returns the number of digits needed to represents an {@code int} value in 
 * the given radix, disregarding any sign.
 */
public static int len(int n, int radix) {
    radixCheck(radix); 
    // if you want to establish some limitation other than radix > 2
    n = Math.abs(n);

    int len = 1;
    long min = radix - 1;

    while (n > min) {
        n -= min;
        min *= radix;
        len++;
    }

    return len;
}

以10为基底，这是可行的，因为n本质上是与9,99,999…因为min是9,90,900…n被减去9,90,900…

不幸的是，仅仅因为溢出而替换int的每个实例是不能移植到long的。另一方面，它恰好适用于2垒和10垒(但对于大多数其他垒来说严重失败)。您将需要一个用于溢出点的查找表(或除法测试……)电子战)

/**
 * For radices 2 &le r &le Character.MAX_VALUE (36)
 */
private static long[] overflowpt = {-1, -1, 4611686018427387904L,
    8105110306037952534L, 3458764513820540928L, 5960464477539062500L,
    3948651115268014080L, 3351275184499704042L, 8070450532247928832L,
    1200757082375992968L, 9000000000000000000L, 5054470284992937710L,
    2033726847845400576L, 7984999310198158092L, 2022385242251558912L,
    6130514465332031250L, 1080863910568919040L, 2694045224950414864L,
    6371827248895377408L, 756953702320627062L, 1556480000000000000L,
    3089447554782389220L, 5939011215544737792L, 482121737504447062L,
    839967991029301248L, 1430511474609375000L, 2385723916542054400L,
    3902460517721977146L, 6269893157408735232L, 341614273439763212L,
    513726300000000000L, 762254306892144930L, 1116892707587883008L,
    1617347408439258144L, 2316231840055068672L, 3282671350683593750L,
    4606759634479349760L};

public static int len(long n, int radix) {
    radixCheck(radix);
    n = abs(n);

    int len = 1;
    long min = radix - 1;
    while (n > min) {
        len++;
        if (min == overflowpt[radix]) break;
        n -= min;
        min *= radix;

    }

    return len;
}