如果您正在考虑使用浮点数来帮助进行整数运算，则必须小心。
我通常会尽量避免FP计算。
浮点运算不精确。您永远无法确定会
(int)(Math.log(65536)/Math.log(2))得出什么结果。例如，
Math.ceil(Math.log(1<<29)/ Math.log(2))在我的PC上为30，数学上应该恰好为29。我没有找到x
(int)(Math.log(x)/Math.log(2))失败的值（只是因为只有32个“危险”值），但这并不意味着它将起作用在任何PC上都是相同的方式。
此处的常用技巧是在四舍五入时使用“
epsilon”。喜欢
(int)(Math.log(x)/Math.log(2)+1e-10)永远都不会失败。选择这种“ε”不是一件容易的事。
使用更一般的任务进行更多的演示-尝试实现
int log(int x, int base)：
测试代码：
static int pow(int base, int power) { int result = 1; for (int i = 0; i < power; i++) result *= base; return result;}private static void test(int base, int pow) { int x = pow(base, pow); if (pow != log(x, base)) System.out.println(String.format("error at %d^%d", base, pow)); if(pow!=0 && (pow-1) != log(x-1, base)) System.out.println(String.format("error at %d^%d-1", base, pow));}public static void main(String[] args) { for (int base = 2; base < 500; base++) { int maxPow = (int) (Math.log(Integer.MAX_VALUE) / Math.log(base)); for (int pow = 0; pow <= maxPow; pow++) { test(base, pow); } }}如果我们使用最直接的对数实现，
static int log(int x, int base){ return (int) (Math.log(x) / Math.log(base));}打印：
error at 3^5error at 3^10error at 3^13error at 3^15error at 3^17error at 9^5error at 10^3error at 10^6error at 10^9error at 11^7error at 12^7...
为了完全消除错误，我必须添加介于1e-11和1e-14之间的epsilon。在测试之前，您能告诉这个吗？我绝对不能。
