C++ 检查C+中双精度编码长度的有效方法+；

假设我有一个数字，

100000

，我可以用一些简单的数学来检查它的大小，即

log（100000）->5

（以10为底的对数）。还有另一种方法，速度很慢

std:：string num=std:：to_string（100000）

，

num.size（）

。有没有办法从数学上确定一个数字的长度？（不仅仅是100000，还包括2313455、123876132……等）为什么不使用

ceil

？它四舍五入到最接近的整数-您只需将其环绕在日志函数中，然后添加一个检查，以发现10的幂返回的值将比预期值少1。

如果数字是整数，则继续除以10，直到达到0为止。例如，你必须将100000除以6次。对于小数部分，您需要一直乘以10，直到

trunc（f）=f

以下是使用O（1）中的单精度浮点数解决问题的方法：

#包括
#包括
int main（）{
浮点x=500；//要转换
uint32\u t f=*（uint32\u t*）&x；//将浮点转换为可管理的整数
uint8_t exp=（f&（0b11111111>23；//获取指数
exp-=127；//浮点偏差
exp/=3.32；//这将四舍五入，但在这种情况下应该可以（ln2（10））
std：：你是说除了以10为底的对数以外的数学方法吗？是的，我不会得到一个直接的
5
在
250000
@NathanPiersonmbe上做一个以10为底的日志，你可以对这个数字使用模运算，直到它等于0，然后检查它需要多少次？这比数学更程序化，不过…这是不是回答你的问题吗？事实上，一个数字的以10为底的对数的整数值可能会起作用。它会和一个双精度的9.999997一样出错。不过，不确定这是否在表上。是的，它起作用了！与对数解算器的log（）相比，这似乎相当慢快？我不知道它有那么快。无论如何，你可以自己写。在这种情况下，你将使用mul而不是div。我们必须进行适当的比较。因为bignums浮点数无论如何都是不合适的。@asjhdbashjdbasjhdbhjb对于low N，简单而缓慢的算法往往比更智能的算法表现得更好，因为你必须添加的智能从O（N）到O（Log（N））的算法通常会有抵消更智能算法收益的成本。典型的
double
实现最多只能获得300位数字，这可能是微不足道的，也可能不是微不足道的，这取决于
log
实现的速度。6位数字很可笑，几乎肯定会比
log
计算得更快。在300位时，这两个数字都可以可能比
使用字符串更昂贵
为什么不使用
frexp（）
更清楚？@user1095108我不知道它的存在，但你可以使用它你可以修正你的答案，它比比特破解更好。或者至少第二个答案，反正是编辑。@user1095108
frexp（）
可能也会这样做，或者类似。我不想用just use
frexp（）
来代替我的答案，因为它a）不会改变某些浮点指针黑客攻击发生的事实，b）它只是抽象了它工作的原因，以及如何工作。它将提供一个替代答案1中提供的选项。