确定C ++中一个整数中有多少个数字的一种非常有效的方法是什么?
确定C ++中一个整数中有多少个数字的一种非常有效的方法是什么?
Answers:
好吧,假设您知道整数的大小,最有效的方法就是查找。应该比基于较短对数的方法更快。如果您不关心计数“-”,请删除+ 1。
// generic solution
template <class T>
int numDigits(T number)
{
int digits = 0;
if (number < 0) digits = 1; // remove this line if '-' counts as a digit
while (number) {
number /= 10;
digits++;
}
return digits;
}
// partial specialization optimization for 32-bit numbers
template<>
int numDigits(int32_t x)
{
if (x == MIN_INT) return 10 + 1;
if (x < 0) return numDigits(-x) + 1;
if (x >= 10000) {
if (x >= 10000000) {
if (x >= 100000000) {
if (x >= 1000000000)
return 10;
return 9;
}
return 8;
}
if (x >= 100000) {
if (x >= 1000000)
return 7;
return 6;
}
return 5;
}
if (x >= 100) {
if (x >= 1000)
return 4;
return 3;
}
if (x >= 10)
return 2;
return 1;
}
// partial-specialization optimization for 8-bit numbers
template <>
int numDigits(char n)
{
// if you have the time, replace this with a static initialization to avoid
// the initial overhead & unnecessary branch
static char x[256] = {0};
if (x[0] == 0) {
for (char c = 1; c != 0; c++)
x[c] = numDigits((int32_t)c);
x[0] = 1;
}
return x[n];
}
最简单的方法是:
unsigned GetNumberOfDigits (unsigned i)
{
return i > 0 ? (int) log10 ((double) i) + 1 : 1;
}
log10在<cmath>
或中定义<math.h>
。您需要对此进行概要分析,以了解它是否比此处发布的其他任何方法都要快。我不确定这对于浮点精度有多稳健。同样,该参数未签名为负值,并且log不会真正混合。
-fpfast
您会看到使用SSE内在函数而不是x87,这对IIRC精度产生的保证较少。但默认情况下没有问题。
也许我误解了这个问题,但这不是吗?
int NumDigits(int x)
{
x = abs(x);
return (x < 10 ? 1 :
(x < 100 ? 2 :
(x < 1000 ? 3 :
(x < 10000 ? 4 :
(x < 100000 ? 5 :
(x < 1000000 ? 6 :
(x < 10000000 ? 7 :
(x < 100000000 ? 8 :
(x < 1000000000 ? 9 :
10)))))))));
}
int digits = 0; while (number != 0) { number /= 10; digits++; }
注意:“ 0”将有0位数字!如果您需要0来显示1位数字,请使用:
int digits = 0; do { number /= 10; digits++; } while (number != 0);
(感谢凯文·费根)
最后,使用探查器来了解此处所有答案中的哪个将在您的计算机上更快...
恶作剧:这是在最有效的方式(中位数在编译时计算):
template <unsigned long long N, size_t base=10>
struct numberlength
{
enum { value = 1 + numberlength<N/base, base>::value };
};
template <size_t base>
struct numberlength<0, base>
{
enum { value = 0 };
};
在确定格式,输入元素等中数字字段所需的宽度时可能很有用。
0
,也失败于基1
:),如果基为,则给出除以零的错误0
。它可以修复。无论如何,我都在回顾一个很老的帖子,很抱歉,这只是我认为这不是开玩笑,实际上可能是有用的。
有关您接受的答案的简短版本,请参见Bit Twiddling Hacks。如果您的输入呈正态分布,则还可以通过首先检查大常量来更快地找到答案。 (v >= 1000000000)
捕获了76%的值,因此检查平均起来会更快。
以前的张贴者建议使用一个除以10的循环。由于在现代机器上进行乘法运算要快得多,因此我建议使用以下代码:
int digits = 1, pten=10; while ( pten <= number ) { digits++; pten*=10; }
ppc体系结构具有位计数指令。这样,您可以在一条指令中确定正整数的对数基数2。例如,32位将是:
#define log_2_32_ppc(x) (31-__cntlzw(x))
如果您可以在较大的值上处理少量的误差,则可以使用另外一些说明将其转换为以10为底的对数:
#define log_10_estimate_32_ppc(x) (9-(((__cntlzw(x)*1233)+1545)>>12))
这是特定于平台的,并且稍有不准确,但是也没有分支,分割或转换为浮点的情况。一切取决于您的需求。
我只知道ppc指令,但是其他体系结构也应该有类似的指令。
#include <iostream>
#include <math.h>
using namespace std;
int main()
{
double num;
int result;
cout<<"Enter a number to find the number of digits, not including decimal places: ";
cin>>num;
result = ((num<=1)? 1 : log10(num)+1);
cout<<"Number of digits "<<result<<endl;
return 0;
}
这可能是解决问题的最简单方法,假设您只关心小数点前的数字,并且假设小于10的任何数字仅为1位。
我喜欢Ira Baxter的回答。这是一个模板变体,可处理各种大小并处理最大整数值(已更新以提升循环中的上限检查):
#include <boost/integer_traits.hpp>
template<typename T> T max_decimal()
{
T t = 1;
for (unsigned i = boost::integer_traits<T>::digits10; i; --i)
t *= 10;
return t;
}
template<typename T>
unsigned digits(T v)
{
if (v < 0) v = -v;
if (max_decimal<T>() <= v)
return boost::integer_traits<T>::digits10 + 1;
unsigned digits = 1;
T boundary = 10;
while (boundary <= v) {
boundary *= 10;
++digits;
}
return digits;
}
为了从提升附加测试中获得实际的性能提升,您需要专门使用max_decimal()返回平台上每种类型的常量。一个足够魔术的编译器可以将对max_decimal()的调用优化为一个常数,但是如今大多数编译器的专业化程度更高。就目前而言,此版本可能会更慢,因为max_decimal的成本比从循环中删除的测试高。
我会将所有内容留给读者练习。
#include <stdint.h> // uint32_t [available since C99]
/// Determine the number of digits for a 32 bit integer.
/// - Uses at most 4 comparisons.
/// - (cX) 2014 adolfo.dimare@gmail.com
/// - \see http://stackoverflow.com/questions/1489830/#27669966
/** #d == Number length vs Number of comparisons == #c
\code
#d | #c #d | #c
---+--- ---+---
10 | 4 5 | 4
9 | 4 4 | 4
8 | 3 3 | 3
7 | 3 2 | 3
6 | 3 1 | 3
\endcode
*/
unsigned NumDigits32bs(uint32_t x) {
return // Num-># Digits->[0-9] 32->bits bs->Binary Search
( x >= 100000u // [6-10] [1-5]
? // [6-10]
( x >= 10000000u // [8-10] [6-7]
? // [8-10]
( x >= 100000000u // [9-10] [8]
? // [9-10]
( x >= 1000000000u // [10] [9]
? 10
: 9
)
: 8
)
: // [6-7]
( x >= 1000000u // [7] [6]
? 7
: 6
)
)
: // [1-5]
( x >= 100u // [3-5] [1-2]
? // [3-5]
( x >= 1000u // [4-5] [3]
? // [4-5]
( x >= 10000u // [5] [4]
? 5
: 4
)
: 3
)
: // [1-2]
( x >= 10u // [2] [1]
? 2
: 1
)
)
);
}
另一个代码片段与Vitali的代码片段基本相同,但是使用二进制搜索。每个无符号类型实例都会一次初始化Powers数组。有符号类型重载负责减号。
#include <limits>
#include <type_traits>
#include <array>
template <class T>
size_t NumberOfDecPositions ( T v, typename std::enable_if<std::is_unsigned<T>::value>::type* = 0 )
{
typedef std::array<T,std::numeric_limits<T>::digits10+1> array_type;
static array_type powers_of_10;
if ( powers_of_10.front() == 0 )
{
T n = 1;
for ( T& i: powers_of_10 )
{
i = n;
n *= 10;
}
}
size_t l = 0, r = powers_of_10.size(), p;
while ( l+1 < r )
{
p = (l+r)/2;
if ( powers_of_10[p] <= v )
l = p;
else
r = p;
}
return l + 1;
};
template <class T>
size_t NumberOfDecPositions ( T v, typename std::enable_if<std::is_signed<T>::value>::type* = 0 )
{
typedef typename std::make_unsigned<T>::type unsigned_type;
if ( v < 0 )
return NumberOfDecPositions ( static_cast<unsigned_type>(-v) ) + 1;
else
return NumberOfDecPositions ( static_cast<unsigned_type>(v) );
}
如果有人在乎进一步优化,请注意,powers数组的第一个元素从未使用过,l
出现+1
两次。
// Meta-program to calculate number of digits in (unsigned) 'N'.
template <unsigned long long N, unsigned base=10>
struct numberlength
{ // http://stackoverflow.com/questions/1489830/
enum { value = ( 1<=N && N<base ? 1 : 1+numberlength<N/base, base>::value ) };
};
template <unsigned base>
struct numberlength<0, base>
{
enum { value = 1 };
};
{
assert( (1 == numberlength<0,10>::value) );
}
assert( (1 == numberlength<1,10>::value) );
assert( (1 == numberlength<5,10>::value) );
assert( (1 == numberlength<9,10>::value) );
assert( (4 == numberlength<1000,10>::value) );
assert( (4 == numberlength<5000,10>::value) );
assert( (4 == numberlength<9999,10>::value) );
/// Determine the number of digits for a 64 bit integer.
/// - Uses at most 5 comparisons.
/// - (cX) 2014 adolfo.dimare@gmail.com
/// - \see http://stackoverflow.com/questions/1489830/#27670035
/** #d == Number length vs Number of comparisons == #c
\code
#d | #c #d | #c #d | #c #d | #c
---+--- ---+--- ---+--- ---+---
20 | 5 15 | 5 10 | 5 5 | 5
19 | 5 14 | 5 9 | 5 4 | 5
18 | 4 13 | 4 8 | 4 3 | 4
17 | 4 12 | 4 7 | 4 2 | 4
16 | 4 11 | 4 6 | 4 1 | 4
\endcode
*/
unsigned NumDigits64bs(uint64_t x) {
return // Num-># Digits->[0-9] 64->bits bs->Binary Search
( x >= 10000000000ul // [11-20] [1-10]
?
( x >= 1000000000000000ul // [16-20] [11-15]
? // [16-20]
( x >= 100000000000000000ul // [18-20] [16-17]
? // [18-20]
( x >= 1000000000000000000ul // [19-20] [18]
? // [19-20]
( x >= 10000000000000000000ul // [20] [19]
? 20
: 19
)
: 18
)
: // [16-17]
( x >= 10000000000000000ul // [17] [16]
? 17
: 16
)
)
: // [11-15]
( x >= 1000000000000ul // [13-15] [11-12]
? // [13-15]
( x >= 10000000000000ul // [14-15] [13]
? // [14-15]
( x >= 100000000000000ul // [15] [14]
? 15
: 14
)
: 13
)
: // [11-12]
( x >= 100000000000ul // [12] [11]
? 12
: 11
)
)
)
: // [1-10]
( x >= 100000ul // [6-10] [1-5]
? // [6-10]
( x >= 10000000ul // [8-10] [6-7]
? // [8-10]
( x >= 100000000ul // [9-10] [8]
? // [9-10]
( x >= 1000000000ul // [10] [9]
? 10
: 9
)
: 8
)
: // [6-7]
( x >= 1000000ul // [7] [6]
? 7
: 6
)
)
: // [1-5]
( x >= 100ul // [3-5] [1-2]
? // [3-5]
( x >= 1000ul // [4-5] [3]
? // [4-5]
( x >= 10000ul // [5] [4]
? 5
: 4
)
: 3
)
: // [1-2]
( x >= 10ul // [2] [1]
? 2
: 1
)
)
)
);
}
int num,dig_quant = 0;
cout<<"\n\n\t\t--Count the digits in Number--\n\n";
cout<<"Enter Number: ";
cin>>num;
for(int i = 1; i<=num; i*=10){
if(num / i > 0){
dig_quant += 1;
}
}
cout<<"\n"<<number<<" include "<<dig_quant<<" digit"
cout<<"\n\nGoodbye...\n\n";
如果更快更有效,则这是对安德烈·亚历山大德雷斯库的改进。他的版本已经比幼稚的方式快(每位数除以10)。下面的版本是恒定时间的,至少在所有大小的x86-64和ARM上都更快,但是占用的二进制代码数量是后者的两倍,因此它不是缓存友好的版本。
我在facebook上的PR上此版本的基准vs alexandrescu的基准。
起作用unsigned
,不是signed
。
inline uint32_t digits10(uint64_t v) {
return 1
+ (std::uint32_t)(v>=10)
+ (std::uint32_t)(v>=100)
+ (std::uint32_t)(v>=1000)
+ (std::uint32_t)(v>=10000)
+ (std::uint32_t)(v>=100000)
+ (std::uint32_t)(v>=1000000)
+ (std::uint32_t)(v>=10000000)
+ (std::uint32_t)(v>=100000000)
+ (std::uint32_t)(v>=1000000000)
+ (std::uint32_t)(v>=10000000000ull)
+ (std::uint32_t)(v>=100000000000ull)
+ (std::uint32_t)(v>=1000000000000ull)
+ (std::uint32_t)(v>=10000000000000ull)
+ (std::uint32_t)(v>=100000000000000ull)
+ (std::uint32_t)(v>=1000000000000000ull)
+ (std::uint32_t)(v>=10000000000000000ull)
+ (std::uint32_t)(v>=100000000000000000ull)
+ (std::uint32_t)(v>=1000000000000000000ull)
+ (std::uint32_t)(v>=10000000000000000000ull);
}
我正在开发一个程序,该程序需要我检查用户是否正确回答了一个数字中有多少个数字,因此我不得不开发一种方法来检查整数中的数字量。最终这是一个相对容易解决的事情。
double check=0, exponent=1000;
while(check<=1)
{
check=number/pow(10, exponent);
exponent--;
}
exponent=exponent+2;
cout<<exponent<<endl;
最终这是我的答案,该答案当前适用于少于10 ^ 1000个数字的数字(可以通过更改指数的值来更改)。
PS:我知道这个答案已经晚了十年,但我是2020年到达这里的,所以其他人可能会使用它。
template <typename type>
class number_of_decimal_digits {
const powers_and_max<type> mPowersAndMax;
public:
number_of_decimal_digits(){
}
inline size_t ndigits( type i) const {
if(i<0){
i += (i == std::numeric_limits<type>::min());
i=-i;
}
const type* begin = &*mPowersAndMax.begin();
const type* end = begin+mPowersAndMax.size();
return 1 + std::lower_bound(begin,end,i) - begin;
}
inline size_t string_ndigits(const type& i) const {
return (i<0) + ndigits(i);
}
inline size_t operator[](const type& i) const {
return string_ndigits(i);
}
};
在那里powers_and_max
,我们有(10^n)-1
所有n
这样
(10^n) <
std::numeric_limits<type>::max()
并std::numeric_limits<type>::max()
在一个数组中:
template <typename type>
struct powers_and_max : protected std::vector<type>{
typedef std::vector<type> super;
using super::const_iterator;
using super::size;
type& operator[](size_t i)const{return super::operator[](i)};
const_iterator begin()const {return super::begin();}
const_iterator end()const {return super::end();}
powers_and_max() {
const int size = (int)(log10(double(std::numeric_limits<type>::max())));
int j = 0;
type i = 10;
for( ; j<size ;++j){
push_back(i-1);//9,99,999,9999 etc;
i*=10;
}
ASSERT(back()<std::numeric_limits<type>::max());
push_back(std::numeric_limits<type>::max());
}
};
这是一个简单的测试:
number_of_decimal_digits<int> ndd;
ASSERT(ndd[0]==1);
ASSERT(ndd[9]==1);
ASSERT(ndd[10]==2);
ASSERT(ndd[-10]==3);
ASSERT(ndd[-1]==2);
ASSERT(ndd[-9]==2);
ASSERT(ndd[1000000000]==10);
ASSERT(ndd[0x7fffffff]==10);
ASSERT(ndd[-1000000000]==11);
ASSERT(ndd[0x80000000]==11);
当然,可以使用有序集的任何其他实现,powers_and_max
并且如果知道存在集群,但是不知道集群可能在哪里,那么自调整树实现可能是最好的
有效的方法
int num;
int count = 0;
while(num)
{
num /= 10;
++count;
}
#include <iostream>
int main()
{
int num;
std::cin >> num;
std::cout << "number of digits for " << num << ": ";
int count = 0;
while(num)
{
num /= 10;
++count;
}
std::cout << count << '\n';
return 0;
}
首选解决方案的C ++ 11更新:
#include <limits>
#include <type_traits>
template <typename T>
typename std::enable_if<std::numeric_limits<T>::is_integer, unsigned int>::type
numberDigits(T value) {
unsigned int digits = 0;
if (value < 0) digits = 1;
while (value) {
value /= 10;
++digits;
}
return digits;
}
使用double等防止模板实例化。等
这是我的方法:
int digitcount(int n)
{
int count = 1;
int temp = n;
while (true)
{
temp /= 10;
if (temp != 0) ++count;
if (temp == 0) break;
}
return count;
}
这是另一种方法:
digits = sprintf(numArr, "%d", num); // where numArr is a char array
if (num < 0)
digits--;
这可能没有效率,只是与其他人建议的有所不同。