或者相反，你可以检查这个数字是否大于或小于所需的数字。

    public void createCard(int cardNumber, int cardStatus, int customerId) throws SQLException {
    if(cardDao.checkIfCardExists(cardNumber) == false) {
        if(cardDao.createCard(cardNumber, cardStatus, customerId) == true) {
            System.out.println("Card created successfully");
        } else {

        }
    } else {
        System.out.println("Card already exists, try with another Card Number");
        do {
            System.out.println("Enter your new Card Number: ");
            scan = new Scanner(System.in);
            int inputCardNumber = scan.nextInt();
            cardNumber = inputCardNumber;
        } while(cardNumber < 95000000);
        cardDao.createCard(cardNumber, cardStatus, customerId);
    }
}

}

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);
}

那简单的数学呢?除以10，直到0。

public static int getSize(long number) {
        int count = 0;
        while (number > 0) {
            count += 1;
            number = (number / 10);
        }
        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

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。

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。