在Python中,如何找到整数中的位数?
当前回答
这里是最简单的方法,不需要将int转换为字符串:
假设给出的数字为15位,例如;n = 787878899999999;
n=787878899999999
n=abs(n) // we are finding absolute value because if the number is negative int to string conversion will produce wrong output
count=0 //we have taken a counter variable which will increment itself till the last digit
while(n):
n=n//10 /*Here we are removing the last digit of a number...it will remove until 0 digits will left...and we know that while(0) is False*/
count+=1 /*this counter variable simply increase its value by 1 after deleting a digit from the original number
print(count) /*when the while loop will become False because n=0, we will simply print the value of counter variable
输入:
n=787878899999999
输出:
15
其他回答
这个问题已经问了好几年了,但是我已经编写了一个基准测试,其中包含了几种计算整数长度的方法。
def libc_size(i):
return libc.snprintf(buf, 100, c_char_p(b'%i'), i) # equivalent to `return snprintf(buf, 100, "%i", i);`
def str_size(i):
return len(str(i)) # Length of `i` as a string
def math_size(i):
return 1 + math.floor(math.log10(i)) # 1 + floor of log10 of i
def exp_size(i):
return int("{:.5e}".format(i).split("e")[1]) + 1 # e.g. `1e10` -> `10` + 1 -> 11
def mod_size(i):
return len("%i" % i) # Uses string modulo instead of str(i)
def fmt_size(i):
return len("{0}".format(i)) # Same as above but str.format
(libc函数需要一些设置,我没有包括这些设置)
size_exp由Brian Preslopsky提供,size_str由GeekTantra提供,size_math由John La Rooy提供
以下是调查结果:
Time for libc size: 1.2204 μs
Time for string size: 309.41 ns
Time for math size: 329.54 ns
Time for exp size: 1.4902 μs
Time for mod size: 249.36 ns
Time for fmt size: 336.63 ns
In order of speed (fastest first):
+ mod_size (1.000000x)
+ str_size (1.240835x)
+ math_size (1.321577x)
+ fmt_size (1.350007x)
+ libc_size (4.894290x)
+ exp_size (5.976219x)
(声明:函数在输入1到1,000,000上运行)
下面是sys的测试结果。Maxsize: 100000 to sys.maxsize:
Time for libc size: 1.4686 μs
Time for string size: 395.76 ns
Time for math size: 485.94 ns
Time for exp size: 1.6826 μs
Time for mod size: 364.25 ns
Time for fmt size: 453.06 ns
In order of speed (fastest first):
+ mod_size (1.000000x)
+ str_size (1.086498x)
+ fmt_size (1.243817x)
+ math_size (1.334066x)
+ libc_size (4.031780x)
+ exp_size (4.619188x)
正如你所看到的,mod_size (len("%i" %i))是最快的,比使用str(i)略快,比其他方法快得多。
这是另一种计算任何数字的小数点前的位数的方法
from math import fabs
len(format(fabs(100),".0f"))
Out[102]: 3
len(format(fabs(1e10),".0f"))
Out[165]: 11
len(format(fabs(1235.4576),".0f"))
Out[166]: 4
我做了一个简短的基准测试,进行了10,000次循环
num len(str(num)) ---- len(format(fabs(num),".0f")) ---- speed-up
2**1e0 2.179400e-07 sec ---- 8.577000e-07 sec ---- 0.2541
2**1e1 2.396900e-07 sec ---- 8.668800e-07 sec ---- 0.2765
2**1e2 9.587700e-07 sec ---- 1.330370e-06 sec ---- 0.7207
2**1e3 2.321700e-06 sec ---- 1.761305e-05 sec ---- 0.1318
这是一个较慢但更简单的选择。
但是即使这个解也会给出错误的99999999999998
len(format(fabs(9999999999999998),".0f"))
Out[146]: 16
len(format(fabs(9999999999999999),".0f"))
Out[145]: 17
对于整数,可以使用以下方法快速完成:
len(str(abs(1234567890)))
获取"1234567890"的绝对值的字符串长度。
abs返回没有任何负号的数字(只有数字的大小),str将其转换为字符串,len返回该字符串的字符串长度。
如果你想让它为浮点数工作,你可以使用以下任何一个:
# Ignore all after decimal place
len(str(abs(0.1234567890)).split(".")[0])
# Ignore just the decimal place
len(str(abs(0.1234567890)))-1
供以后参考。
一种快速的解决方案,它使用floor(log10(n))的自我修正实现,基于“更好的方法来计算整数n和b的log(n,b)的floor ?”
import math
def floor_log(n, b):
res = math.floor(math.log(n, b))
c = b**res
return res + (b*c <= n) - (c > n)
def num_digits(n):
return 1 if n == 0 else 1 + floor_log(abs(n), 10)
这非常快,只要n < 10**(2**52)(这非常非常大)就可以工作。
from math import log10
digits = lambda n: ((n==0) and 1) or int(log10(abs(n)))+1
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