В Python, как найти количество цифр в целом числе?
В Python, как найти количество цифр в целом числе?
Ответы:
Если вы хотите, чтобы длина целого числа была равна числу цифр в целом числе, вы всегда можете преобразовать его в строку типа like str(133)
и найти ее длину like len(str(123))
.
Math.log10
метод занял всего 7,486343383789062e-05 секунд, примерно в 1501388 раз быстрее!
Math.log10
вместо этого.
Без преобразования в строку
import math
digits = int(math.log10(n))+1
Также обрабатывать ноль и отрицательные числа
import math
if n > 0:
digits = int(math.log10(n))+1
elif n == 0:
digits = 1
else:
digits = int(math.log10(-n))+2 # +1 if you don't count the '-'
Возможно, вы захотите поместить это в функцию :)
Вот несколько ориентиров. Это len(str())
уже позади даже для довольно небольших чисел
timeit math.log10(2**8)
1000000 loops, best of 3: 746 ns per loop
timeit len(str(2**8))
1000000 loops, best of 3: 1.1 µs per loop
timeit math.log10(2**100)
1000000 loops, best of 3: 775 ns per loop
timeit len(str(2**100))
100000 loops, best of 3: 3.2 µs per loop
timeit math.log10(2**10000)
1000000 loops, best of 3: 844 ns per loop
timeit len(str(2**10000))
100 loops, best of 3: 10.3 ms per loop
int(math.log10(x)) +1
для 99999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999
( 71 девятка ) возвращает 72 ? Я думал, что могу положиться на метод log10, но вместо этого я должен использовать len (str (x)) :(
math.log10(999999999999999)
равно 14.999999999999998
так int(math.log10(999999999999999))
становится 14
. Но тогда math.log10(9999999999999999)
равно 16.0
. Возможно использование round
- решение этой проблемы.
math.log10 работает быстро, но создает проблему, когда ваш номер больше 999999999999997. Это потому, что у float слишком много .9s, в результате чего результат округляется.
Решение состоит в том, чтобы использовать метод счетчика while для чисел выше этого порога.
Чтобы сделать это еще быстрее, создайте 10 ^ 16, 10 ^ 17 и так далее и сохраните в виде переменных в списке. Таким образом, это похоже на поиск по таблице.
def getIntegerPlaces(theNumber):
if theNumber <= 999999999999997:
return int(math.log10(theNumber)) + 1
else:
counter = 15
while theNumber >= 10**counter:
counter += 1
return counter
math.log10
. Интересно посмотреть, как двоичное представление переворачивает значения, давая математически неверный результат.
Python 2.*
int
занимает 4 или 8 байтов (32 или 64 бита), в зависимости от вашей сборки Python. sys.maxint
( 2**31-1
для 32-битных целых, 2**63-1
для 64-битных целых) скажет вам, какая из двух возможностей имеет место.
В Python 3 int
s (как long
s в Python 2) может принимать произвольные размеры вплоть до объема доступной памяти; sys.getsizeof
дает индикацию хорошо для любого заданного значения, хотя это также рассчитывать некоторые фиксированные накладные расходы:
>>> import sys
>>> sys.getsizeof(0)
12
>>> sys.getsizeof(2**99)
28
Если, как показывают другие ответы, вы думаете о некотором строковом представлении целочисленного значения, то просто возьмите len
это представление, будь то в базе 10 или иначе!
Прошло несколько лет с тех пор, как был задан этот вопрос, но я собрал эталонный тест нескольких методов для вычисления длины целого числа.
def libc_size(i):
return libc.snprintf(buf, 100, c_char_p(b'%i'), i) # equivalent to `return snprintf(buf, 100, "%i", i);`
def str_size(i):
return len(str(i)) # Length of `i` as a string
def math_size(i):
return 1 + math.floor(math.log10(i)) # 1 + floor of log10 of i
def exp_size(i):
return int("{:.5e}".format(i).split("e")[1]) + 1 # e.g. `1e10` -> `10` + 1 -> 11
def mod_size(i):
return len("%i" % i) # Uses string modulo instead of str(i)
def fmt_size(i):
return len("{0}".format(i)) # Same as above but str.format
(функция libc требует настройки, которую я не включил)
size_exp
спасибо Брайану Преслопски, size_str
спасибо GeekTantra и size_math
Джону Ла Руи
Вот результаты:
Time for libc size: 1.2204 μs
Time for string size: 309.41 ns
Time for math size: 329.54 ns
Time for exp size: 1.4902 μs
Time for mod size: 249.36 ns
Time for fmt size: 336.63 ns
In order of speed (fastest first):
+ mod_size (1.000000x)
+ str_size (1.240835x)
+ math_size (1.321577x)
+ fmt_size (1.350007x)
+ libc_size (4.894290x)
+ exp_size (5.976219x)
(Отказ от ответственности: функция запускается на входах от 1 до 1 000 000)
Здесь приведены результаты sys.maxsize - 100000
для sys.maxsize
:
Time for libc size: 1.4686 μs
Time for string size: 395.76 ns
Time for math size: 485.94 ns
Time for exp size: 1.6826 μs
Time for mod size: 364.25 ns
Time for fmt size: 453.06 ns
In order of speed (fastest first):
+ mod_size (1.000000x)
+ str_size (1.086498x)
+ fmt_size (1.243817x)
+ math_size (1.334066x)
+ libc_size (4.031780x)
+ exp_size (4.619188x)
Как видите, mod_size
( len("%i" % i)
) является самым быстрым, немного быстрее, чем при использовании, str(i)
и значительно быстрее, чем другие.
libc = ctyle.CDLL('libc.so.6', use_errno=True)
(догадываясь, что это так). И это не работает для чисел больше, чем sys.maxsize
потому что числа с плавающей запятой не могут быть "очень большими". Так что любое число выше этого, я думаю, вы застряли с одним из более медленных методов.
Пусть число будет n
тогда количеством цифр вn
выражении:
math.floor(math.log10(n))+1
Обратите внимание, что это даст правильные ответы для + ve целых чисел <10e15. Помимо этого, пределы точности возвращаемого типаmath.log10
включаются, и ответ может быть отключен на 1. Я бы просто использовал len(str(n))
это; для этого требуется O(log(n))
время, равное повторению степеней 10.
Спасибо @SetiVolkylany за мое внимание к этому ограничению. Удивительно, как казалось бы правильные решения имеют недостатки в деталях реализации.
assert list(range(1,51)) == [math.floor(math.log10(n))+1 for n in (10**e for e in range(50))]
.
>>> math.floor(math.log10(999999999999997))+1 15.0 >>> math.floor(math.log10(999999999999998))+1 16.0
. Посмотри мой ответ stackoverflow.com/a/42736085/6003870 .
Подсчитайте количество цифр без преобразования целого числа в строку:
x=123
x=abs(x)
i = 0
while x >= 10**i:
i +=1
# i is the number of digits
Как упомянул уважаемый пользователь @Calvintwr, у функции math.log10
есть проблема с числом вне диапазона [-999999999999997, 999999999999997], где мы получаем ошибки с плавающей запятой. У меня была эта проблема с JavaScript (Google V8 и NodeJS) и C (компилятор GNU GCC), поэтому 'purely mathematically'
решение здесь невозможно.
Основываясь на этой сути и ответе уважаемый пользователь @Calvintwr
import math
def get_count_digits(number: int):
"""Return number of digits in a number."""
if number == 0:
return 1
number = abs(number)
if number <= 999999999999997:
return math.floor(math.log10(number)) + 1
count = 0
while number:
count += 1
number //= 10
return count
Я проверил это на номерах с длиной до 20 (включительно) и все в порядке. Этого должно быть достаточно, поскольку длина целочисленного числа в 64-битной системе равна 19 ( len(str(sys.maxsize)) == 19
).
assert get_count_digits(-99999999999999999999) == 20
assert get_count_digits(-10000000000000000000) == 20
assert get_count_digits(-9999999999999999999) == 19
assert get_count_digits(-1000000000000000000) == 19
assert get_count_digits(-999999999999999999) == 18
assert get_count_digits(-100000000000000000) == 18
assert get_count_digits(-99999999999999999) == 17
assert get_count_digits(-10000000000000000) == 17
assert get_count_digits(-9999999999999999) == 16
assert get_count_digits(-1000000000000000) == 16
assert get_count_digits(-999999999999999) == 15
assert get_count_digits(-100000000000000) == 15
assert get_count_digits(-99999999999999) == 14
assert get_count_digits(-10000000000000) == 14
assert get_count_digits(-9999999999999) == 13
assert get_count_digits(-1000000000000) == 13
assert get_count_digits(-999999999999) == 12
assert get_count_digits(-100000000000) == 12
assert get_count_digits(-99999999999) == 11
assert get_count_digits(-10000000000) == 11
assert get_count_digits(-9999999999) == 10
assert get_count_digits(-1000000000) == 10
assert get_count_digits(-999999999) == 9
assert get_count_digits(-100000000) == 9
assert get_count_digits(-99999999) == 8
assert get_count_digits(-10000000) == 8
assert get_count_digits(-9999999) == 7
assert get_count_digits(-1000000) == 7
assert get_count_digits(-999999) == 6
assert get_count_digits(-100000) == 6
assert get_count_digits(-99999) == 5
assert get_count_digits(-10000) == 5
assert get_count_digits(-9999) == 4
assert get_count_digits(-1000) == 4
assert get_count_digits(-999) == 3
assert get_count_digits(-100) == 3
assert get_count_digits(-99) == 2
assert get_count_digits(-10) == 2
assert get_count_digits(-9) == 1
assert get_count_digits(-1) == 1
assert get_count_digits(0) == 1
assert get_count_digits(1) == 1
assert get_count_digits(9) == 1
assert get_count_digits(10) == 2
assert get_count_digits(99) == 2
assert get_count_digits(100) == 3
assert get_count_digits(999) == 3
assert get_count_digits(1000) == 4
assert get_count_digits(9999) == 4
assert get_count_digits(10000) == 5
assert get_count_digits(99999) == 5
assert get_count_digits(100000) == 6
assert get_count_digits(999999) == 6
assert get_count_digits(1000000) == 7
assert get_count_digits(9999999) == 7
assert get_count_digits(10000000) == 8
assert get_count_digits(99999999) == 8
assert get_count_digits(100000000) == 9
assert get_count_digits(999999999) == 9
assert get_count_digits(1000000000) == 10
assert get_count_digits(9999999999) == 10
assert get_count_digits(10000000000) == 11
assert get_count_digits(99999999999) == 11
assert get_count_digits(100000000000) == 12
assert get_count_digits(999999999999) == 12
assert get_count_digits(1000000000000) == 13
assert get_count_digits(9999999999999) == 13
assert get_count_digits(10000000000000) == 14
assert get_count_digits(99999999999999) == 14
assert get_count_digits(100000000000000) == 15
assert get_count_digits(999999999999999) == 15
assert get_count_digits(1000000000000000) == 16
assert get_count_digits(9999999999999999) == 16
assert get_count_digits(10000000000000000) == 17
assert get_count_digits(99999999999999999) == 17
assert get_count_digits(100000000000000000) == 18
assert get_count_digits(999999999999999999) == 18
assert get_count_digits(1000000000000000000) == 19
assert get_count_digits(9999999999999999999) == 19
assert get_count_digits(10000000000000000000) == 20
assert get_count_digits(99999999999999999999) == 20
Все примеры кодов, протестированных на Python 3.5
Без сомнения, для потомков самое медленное решение этой проблемы:
def num_digits(num, number_of_calls=1):
"Returns the number of digits of an integer num."
if num == 0 or num == -1:
return 1 if number_of_calls == 1 else 0
else:
return 1 + num_digits(num/10, number_of_calls+1)
from math import log10
digits = lambda n: ((n==0) and 1) or int(log10(abs(n)))+1
Предполагая, что вы запрашиваете наибольшее число, которое вы можете сохранить в целом числе, значение зависит от реализации. Я полагаю, что вы не думаете так при использовании Python. В любом случае, довольно большое значение может быть сохранено в «целое число» Python. Помните, Python использует утку печатать!
Изменить: я дал свой ответ до разъяснения, что спрашивающий хотел количество цифр. Для этого я согласен с методом, предложенным принятым ответом. Больше нечего добавить!
def length(i):
return len(str(i))
Это можно сделать для целых чисел быстро, используя:
len(str(abs(1234567890)))
Который получает длину строки абсолютного значения "1234567890"
abs
возвращает число БЕЗ каких-либо отрицательных значений (только величину), str
приводит к преобразованию / преобразованию его в строку и len
возвращает длину строки этой строки.
Если вы хотите, чтобы он работал для поплавков, вы можете использовать одно из следующих:
# Ignore all after decimal place
len(str(abs(0.1234567890)).split(".")[0])
# Ignore just the decimal place
len(str(abs(0.1234567890)))-1
Для дальнейшего использования.
int
), чем усечь его десятичное строковое представление: len(str(abs(int(0.1234567890))))
возвращает 1.
Отформатируйте в научной записи и вычеркните экспоненту:
int("{:.5e}".format(1000000).split("e")[1]) + 1
Я не знаю о скорости, но это просто.
Обратите внимание на количество значащих цифр после десятичной дроби («5» в «.5e» может быть проблемой, если округлить десятичную часть научной нотации до другой цифры. Я установил ее произвольно большим, но мог бы отразить длина наибольшего числа, о котором вы знаете.
def count_digit(number):
if number >= 10:
count = 2
else:
count = 1
while number//10 > 9:
count += 1
number = number//10
return count
Если вам нужно попросить пользователя ввести данные, а затем подсчитать, сколько там чисел, вы можете выполнить следующее:
count_number = input('Please enter a number\t')
print(len(count_number))
Примечание: никогда не принимайте int как пользовательский ввод.
def digits(n)
count = 0
if n == 0:
return 1
while (n >= 10**count):
count += 1
n += n%10
return count
print(digits(25)) # Should print 2
print(digits(144)) # Should print 3
print(digits(1000)) # Should print 4
print(digits(0)) # Should print 1
Мой код для того же выглядит следующим образом, я использовал метод log10:
from math import *
def digit_count (число):
if number>1 and round(log10(number))>=log10(number) and number%10!=0 :
return round(log10(number))
elif number>1 and round(log10(number))<log10(number) and number%10!=0:
return round(log10(number))+1
elif number%10==0 and number!=0:
return int(log10(number)+1)
elif number==1 or number==0:
return 1
Я должен был указать в случае 1 и 0, потому что log10 (1) = 0 и log10 (0) = ND и, следовательно, указанное условие не выполняется. Однако этот код работает только для целых чисел.
Вот громоздкая, но быстрая версия:
def nbdigit ( x ):
if x >= 10000000000000000 : # 17 -
return len( str( x ))
if x < 100000000 : # 1 - 8
if x < 10000 : # 1 - 4
if x < 100 : return (x >= 10)+1
else : return (x >= 1000)+3
else: # 5 - 8
if x < 1000000 : return (x >= 100000)+5
else : return (x >= 10000000)+7
else: # 9 - 16
if x < 1000000000000 : # 9 - 12
if x < 10000000000 : return (x >= 1000000000)+9
else : return (x >= 100000000000)+11
else: # 13 - 16
if x < 100000000000000 : return (x >= 10000000000000)+13
else : return (x >= 1000000000000000)+15
Всего 5 сравнений для не слишком больших чисел. На моем компьютере она примерно на 30% быстрее, чем math.log10
версия, и на 5% быстрее, чем версия len( str())
. Хорошо ... не так привлекательно, если вы не используете его неистово.
И вот набор чисел, которые я использовал для проверки / измерения моей функции:
n = [ int( (i+1)**( 17/7. )) for i in xrange( 1000000 )] + [0,10**16-1,10**16,10**16+1]
NB: он не управляет отрицательными числами, но адаптация проста ...
>>> a=12345
>>> a.__str__().__len__()
5
len(str(a))
.