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;
}

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;
    }

玛丽安的解决方案，现在是三元:

 public int len(int n){
        return (n<100000)?((n<100)?((n<10)?1:2):(n<1000)?3:((n<10000)?4:5)):((n<10000000)?((n<1000000)?6:7):((n<100000000)?8:((n<1000000000)?9:10)));
    }

因为我们可以。

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。

对数是你的朋友:

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

NB:只对n >有效0。