sqrt调用并不完全准确，正如前面所提到的，但它很有趣，也很有启发性，因为它不会在速度方面影响其他答案。毕竟，sqrt的汇编语言指令序列很小。英特尔有一个硬件指令，我相信Java不会使用它，因为它不符合IEEE。

那么为什么速度慢呢？因为Java实际上是通过JNI调用一个C例程，而且这样做实际上比调用一个Java子程序慢，而Java子程序本身比内联调用慢。这很烦人，Java本应该想出更好的解决方案，即在必要时构建浮点库调用。哦，好吧。

在C++中，我怀疑所有复杂的替代方案都会失去速度，但我还没有检查过它们。我所做的，也是Java人会发现有用的，是一个简单的黑客，是a.Rex建议的特例测试的扩展。使用单个长值作为位数组，不检查边界。这样，您就有了64位布尔查找。

typedef unsigned long long UVLONG
UVLONG pp1,pp2;

void init2() {
  for (int i = 0; i < 64; i++) {
    for (int j = 0; j < 64; j++)
      if (isPerfectSquare(i * 64 + j)) {
    pp1 |= (1 << j);
    pp2 |= (1 << i);
    break;
      }
   }
   cout << "pp1=" << pp1 << "," << pp2 << "\n";  
}


inline bool isPerfectSquare5(UVLONG x) {
  return pp1 & (1 << (x & 0x3F)) ? isPerfectSquare(x) : false;
}

在我的core2双人游戏机上，PerfectSquare5的程序运行时间约为1/3。我怀疑，沿着相同的路线进一步调整可能会进一步缩短平均时间，但每次检查时，你都在用更多的测试来换取更多的消除，所以你不能在这条路上走得太远。

当然，你可以用同样的方法检查高6位，而不是单独测试阴性。

请注意，我所做的只是消除可能的正方形，但当我有一个潜在的情况时，我必须调用原始的内联的isPerfectSquare。

init2例程被调用一次以初始化pp1和pp2的静态值。请注意，在我的C++实现中，我使用的是无符号long-long，因此，既然有符号，就必须使用>>>运算符。

没有内在的必要对数组进行边界检查，但Java的优化器必须很快地解决这一问题，所以我不怪他们。

使用牛顿的方法计算整数平方根，然后对这个数字进行平方并进行检查，这应该快得多，就像您在当前解决方案中所做的那样。牛顿方法是其他答案中提到的卡马克解的基础。你应该能够得到更快的答案，因为你只对根的整数部分感兴趣，这样你就可以更快地停止近似算法。

另一个可以尝试的优化：如果数字的数字根不以1、4、7或9这个数字不是一个完美的正方形。这可以作为在应用较慢的平方根算法之前消除60%输入的快速方法。

不确定这是否是最快的方法，但这是我（很久以前在高中）在数学课上无聊地玩计算器时偶然发现的。当时，我真的很惊讶这是有效的。。。

public static boolean isIntRoot(int number) {
    return isIntRootHelper(number, 1);
}

private static boolean isIntRootHelper(int number, int index) {
    if (number == index) {
        return true;
    }
    if (number < index) {
        return false;
    }
    else {
        return isIntRootHelper(number - 2 * index, index + 1);
    }
}

如果你做了一个二进制斩试图找到“正确”的平方根，你可以很容易地检测到你得到的值是否足够接近：

(n+1)^2 = n^2 + 2n + 1
(n-1)^2 = n^2 - 2n + 1

因此，在计算了n^2之后，选项如下：

n ^2=目标：已完成，返回truen^2+2n+1>target>n^2:你很接近，但并不完美：return falsen^2-2n+1<目标<n^2：同上目标<n^2-2n+1：低位n上的二进制斩波目标>n^2+2n+1：较高n上的二进制斩波

（抱歉，这使用n作为您当前的猜测，并将其作为参数的目标。对此感到困惑深表歉意！）

我不知道这是否会更快，但值得一试。

编辑：二进制斩不必接受整个整数范围，或者（2^x）^2=2^（2x），所以一旦你在目标中找到了最高位（这可以用一个小技巧来完成；我完全忘记了怎么做），你就可以快速得到一系列可能的答案。请注意，一个简单的二进制斩仍然只需要31或32次迭代。

用牛顿法计算平方根的速度快得惊人。。。只要起始值是合理的。然而，没有合理的起始值，在实践中，我们以平分和对数（2^64）行为结束。要真正做到快速，我们需要一种快速的方法来获得一个合理的初始值，这意味着我们需要进入机器语言。如果一个处理器在奔腾中提供了一个像POPCNT这样的指令，它对前导零进行计数，我们可以使用它来获得一个具有一半有效位的起始值。小心地，我们可以找到一个固定数量的牛顿步数，这将总是足够的。（因此，前面提到了需要循环并具有非常快的执行。）

第二种解决方案是通过浮点设备，它可能具有快速的sqrt计算（如i87协处理器）。即使通过exp（）和log（）进行偏移，也可能比牛顿退化为二进制搜索更快。这有一个棘手的方面，即依赖于处理器的分析，以确定后续是否需要改进。

第三种解决方案解决了一个稍有不同的问题，但很值得一提，因为问题中描述了情况。如果你想为稍有不同的数字计算很多平方根，你可以使用牛顿迭代，如果你从来没有重新初始化起始值，但只需将其保留在之前的计算停止的地方。我已经在至少一个欧拉问题中成功地使用了这一方法。

这是旧的Marchant计算器算法（抱歉，我没有参考）从十进制到二进制的修改，在Ruby中，专门针对这个问题进行了修改：

def isexactsqrt(v)
    value = v.abs
    residue = value
    root = 0
    onebit = 1
    onebit <<= 8 while (onebit < residue)
    onebit >>= 2 while (onebit > residue)
    while (onebit > 0)
        x = root + onebit
        if (residue >= x) then
            residue -= x
            root = x + onebit
        end
        root >>= 1
        onebit >>= 2
    end
    return (residue == 0)
end

这里有一个类似的处理方法（可能有编码风格/气味或笨拙的O/O——重要的是算法，C++不是我的母语）。在这种情况下，我们要查找残数==0：

#include <iostream>  

using namespace std;  
typedef unsigned long long int llint;

class ISqrt {           // Integer Square Root
    llint value;        // Integer whose square root is required
    llint root;         // Result: floor(sqrt(value))
    llint residue;      // Result: value-root*root
    llint onebit, x;    // Working bit, working value

public:

    ISqrt(llint v = 2) {    // Constructor
        Root(v);            // Take the root 
    };

    llint Root(llint r) {   // Resets and calculates new square root
        value = r;          // Store input
        residue = value;    // Initialise for subtracting down
        root = 0;           // Clear root accumulator
        
        onebit = 1;                 // Calculate start value of counter
        onebit <<= (8*sizeof(llint)-2);         // Set up counter bit as greatest odd power of 2 
        while (onebit > residue) {onebit >>= 2; };  // Shift down until just < value
        
        while (onebit > 0) {
            x = root ^ onebit;          // Will check root+1bit (root bit corresponding to onebit is always zero)
            if (residue >= x) {         // Room to subtract?
                residue -= x;           // Yes - deduct from residue
                root = x + onebit;      // and step root
            };
            root >>= 1;
            onebit >>= 2;
        };
        return root;                    
    };
    llint Residue() {           // Returns residue from last calculation
        return residue;                 
    };
};

int main() {
    llint big, i, q, r, v, delta;
    big = 0; big = (big-1);         // Kludge for "big number"
    ISqrt b;                            // Make q sqrt generator
    for ( i = big; i > 0 ; i /= 7 ) {   // for several numbers
        q = b.Root(i);                  // Get the square root
        r = b.Residue();                // Get the residue
        v = q*q+r;                      // Recalc original value
        delta = v-i;                    // And diff, hopefully 0
        cout << i << ": " << q << " ++ " << r << " V: " << v << " Delta: " << delta << "\n";
    };
    return 0;
};