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

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+"]");
    }

一个人想要这样做主要是因为他/她想要“呈现”它，这主要意味着它最终需要显式或隐式地“toString-ed”(或以另一种方式转换);才能呈现(例如打印出来)。如果是这种情况，那么只需尝试显式地使用必要的“toString”并计算位数。

用设计(基于问题)。这是分治法的另一种。我们将首先定义一个枚举(考虑到它仅用于unsigned int)。

public enum IntegerLength {
    One((byte)1,10),
    Two((byte)2,100),
    Three((byte)3,1000),
    Four((byte)4,10000),
    Five((byte)5,100000),
    Six((byte)6,1000000),
    Seven((byte)7,10000000),
    Eight((byte)8,100000000),
    Nine((byte)9,1000000000);

    byte length;
    int value;

    IntegerLength(byte len,int value) {
        this.length = len;
        this.value = value;
    }

    public byte getLenght() {
        return length;
    }

    public int getValue() {
        return value;
    }
}

现在我们将定义一个类，它遍历枚举的值，并比较并返回适当的长度。

public class IntegerLenght {
    public static byte calculateIntLenght(int num) {    
        for(IntegerLength v : IntegerLength.values()) {
            if(num < v.getValue()){
                return v.getLenght();
            }
        }
        return 0;
    }
}

此解决方案的运行时间与分治方法相同。

计算int变量中数字数的有效方法之一是定义一个方法digitsCounter，其中包含所需数量的条件语句。 方法很简单，我们将检查n位数字所在的每个范围: 0: 9为个位数 10:99是两位数 100: 999是三位数等等……

    static int digitsCounter(int N)
    {   // N = Math.abs(N); // if `N` is -ve
        if (0 <= N && N <= 9) return 1;
        if (10 <= N && N <= 99) return 2;
        if (100 <= N && N <= 999) return 3;
        if (1000 <= N && N <= 9999) return 4;
        if (10000 <= N && N <= 99999) return 5;
        if (100000 <= N && N <= 999999) return 6;
        if (1000000 <= N && N <= 9999999) return 7;
        if (10000000 <= N && N <= 99999999) return 8;
        if (100000000 <= N && N <= 999999999) return 9;
        return 10;
    }

一种更干净的方法是取消下限检查，因为如果我们按顺序进行，就不需要下限检查了。

    static int digitsCounter(int N)
    {
        N = N < 0 ? -N : N;
        if (N <= 9) return 1;
        if (N <= 99) return 2;
        if (N <= 999) return 3;
        if (N <= 9999) return 4;
        if (N <= 99999) return 5;
        if (N <= 999999) return 6;
        if (N <= 9999999) return 7;
        if (N <= 99999999) return 8;
        if (N <= 999999999) return 9;
        return 10; // Max possible digits in an 'int'
    }

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