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。

你的基于字符串的解决方案是完全OK的，没有什么“不整洁”的。你必须意识到，在数学上，数字没有长度，也没有数字。长度和数字都是数字在特定基底(即字符串)中的物理表示形式的属性。

基于对数的解决方案在内部完成(部分)与基于字符串的解决方案相同的工作，并且可能(微不足道地)更快，因为它只生成长度而忽略数字。但实际上我并不认为它的意图更明确——这是最重要的因素。

简单的解决方案:

public class long_length {
    long x,l=1,n;
    for (n=10;n<x;n*=10){
        if (x/n!=0){
            l++;
        }
    }
    System.out.print(l);
}

Marian的解决方案适用于长类型数字(高达9,223,372,036,854,775,807)，以防有人想要复制和粘贴它。 在程序中，我写了这个，因为10000以内的数字更有可能，所以我为它们做了一个特定的分支。不管怎样，这不会有太大的区别。

public static int numberOfDigits (long n) {     
    // Guessing 4 digit numbers will be more probable.
    // They are set in the first branch.
    if (n < 10000L) { // from 1 to 4
        if (n < 100L) { // 1 or 2
            if (n < 10L) {
                return 1;
            } else {
                return 2;
            }
        } else { // 3 or 4
            if (n < 1000L) {
                return 3;
            } else {
                return 4;
            }
        }           
    } else  { // from 5 a 20 (albeit longs can't have more than 18 or 19)
        if (n < 1000000000000L) { // from 5 to 12
            if (n < 100000000L) { // from 5 to 8
                if (n < 1000000L) { // 5 or 6
                    if (n < 100000L) {
                        return 5;
                    } else {
                        return 6;
                    }
                } else { // 7 u 8
                    if (n < 10000000L) {
                        return 7;
                    } else {
                        return 8;
                    }
                }
            } else { // from 9 to 12
                if (n < 10000000000L) { // 9 or 10
                    if (n < 1000000000L) {
                        return 9;
                    } else {
                        return 10;
                    }
                } else { // 11 or 12
                    if (n < 100000000000L) {
                        return 11;
                    } else {
                        return 12;
                    }
                }
            }
        } else { // from 13 to ... (18 or 20)
            if (n < 10000000000000000L) { // from 13 to 16
                if (n < 100000000000000L) { // 13 or 14
                    if (n < 10000000000000L) { 
                        return 13;
                    } else {
                        return 14;
                    }
                } else { // 15 or 16
                    if (n < 1000000000000000L) {
                        return 15;
                    } else {
                        return 16;
                    }
                }
            } else { // from 17 to ...¿20?
                if (n < 1000000000000000000L) { // 17 or 18
                    if (n < 100000000000000000L) {
                        return 17;
                    } else {
                        return 18;
                    }
                } else { // 19? Can it be?
                    // 10000000000000000000L is'nt a valid long.
                    return 19;
                }
            }
        }
    }
}

Two comments on your benchmark: Java is a complex environment, what with just-in-time compiling and garbage collection and so forth, so to get a fair comparison, whenever I run a benchmark, I always: (a) enclose the two tests in a loop that runs them in sequence 5 or 10 times. Quite often the runtime on the second pass through the loop is quite different from the first. And (b) After each "approach", I do a System.gc() to try to trigger a garbage collection. Otherwise, the first approach might generate a bunch of objects, but not quite enough to force a garbage collection, then the second approach creates a few objects, the heap is exhausted, and garbage collection runs. Then the second approach is "charged" for picking up the garbage left by the first approach. Very unfair!

也就是说，上述两种方法在本例中都没有产生显著差异。

不管有没有这些修改，我得到的结果和你完全不同。当我运行这个时，是的，toString方法给出的运行时间为6400到6600 millis，而log方法给出的运行时间为20,000到20,400 millis。对数方法对我来说不是稍微快一点，而是慢了3倍。

请注意，这两种方法涉及非常不同的代价，所以这并不完全令人震惊:toString方法将创建许多必须清理的临时对象，而log方法需要更密集的计算。因此，可能区别在于，在内存较少的机器上，toString需要更多的垃圾收集回合，而在处理器较慢的机器上，额外的log计算将更加痛苦。

我还尝试了第三种方法。我写了这个小函数:

static int numlength(int n)
{
    if (n == 0) return 1;
    int l;
    n=Math.abs(n);
    for (l=0;n>0;++l)
        n/=10;
    return l;           
}

在我的机器上，它运行在1600到1900毫厘之间——不到toString方法的1/3,log方法的1/10。

如果您的数字范围很广，您可以通过开始除以1000或1,000,000来进一步加快速度，以减少循环的次数。我还没玩过。

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;
}