可能是该问题的最佳算法是快速整数平方根算法https://stackoverflow.com/a/51585204/5191852

@Kde声称牛顿法的三次迭代对于32位整数的精度为±1就足够了。当然，64位整数需要更多的迭代，可能是6或7。

我希望此功能与所有正64位有符号整数

Math.sqrt（）使用double作为输入参数，因此对于大于2^53的整数，不会得到准确的结果。

我对这个线程中的几个算法进行了自己的分析，得出了一些新的结果。你可以在这个答案的编辑历史中看到这些旧结果，但它们并不准确，因为我犯了一个错误，浪费了时间分析了几个不接近的算法。然而，从几个不同的答案中吸取教训，我现在有两个算法可以击败这个线程的“赢家”。以下是我与其他人不同的核心：

// This is faster because a number is divisible by 2^4 or more only 6% of the time
// and more than that a vanishingly small percentage.
while((x & 0x3) == 0) x >>= 2;
// This is effectively the same as the switch-case statement used in the original
// answer. 
if((x & 0x7) != 1) return false;

然而，这条简单的行（大多数时候添加一条或两条非常快的指令）将switch-case语句大大简化为一条if语句。然而，如果许多被测试的数字具有两个因素的显著幂，则可以增加运行时。

以下算法如下：

互联网-Kip发布的答案Durron-我使用一次通过答案作为基础的修改答案DurronTwo-我使用两遍答案（由@JohnnyHeggheim）进行了修改，并进行了一些其他轻微修改。

如果数字是使用Math.abs（java.util.Random.netLong（））生成的，下面是一个示例运行时

 0% Scenario{vm=java, trial=0, benchmark=Internet} 39673.40 ns; ?=378.78 ns @ 3 trials
33% Scenario{vm=java, trial=0, benchmark=Durron} 37785.75 ns; ?=478.86 ns @ 10 trials
67% Scenario{vm=java, trial=0, benchmark=DurronTwo} 35978.10 ns; ?=734.10 ns @ 10 trials

benchmark   us linear runtime
 Internet 39.7 ==============================
   Durron 37.8 ============================
DurronTwo 36.0 ===========================

vm: java
trial: 0

这里是一个示例运行时，如果它只在前一百万个longs上运行：

 0% Scenario{vm=java, trial=0, benchmark=Internet} 2933380.84 ns; ?=56939.84 ns @ 10 trials
33% Scenario{vm=java, trial=0, benchmark=Durron} 2243266.81 ns; ?=50537.62 ns @ 10 trials
67% Scenario{vm=java, trial=0, benchmark=DurronTwo} 3159227.68 ns; ?=10766.22 ns @ 3 trials

benchmark   ms linear runtime
 Internet 2.93 ===========================
   Durron 2.24 =====================
DurronTwo 3.16 ==============================

vm: java
trial: 0

正如你所看到的，DurronTwo在大输入方面做得更好，因为它经常使用魔术，但与第一个算法和Math.sqrt相比，它受到了打击，因为数字要小得多。同时，更简单的Durron是一个巨大的赢家，因为在前100万个数字中，它不必多次除以4。

这是Durron：

public final static boolean isPerfectSquareDurron(long n) {
    if(n < 0) return false;
    if(n == 0) return true;

    long x = n;
    // This is faster because a number is divisible by 16 only 6% of the time
    // and more than that a vanishingly small percentage.
    while((x & 0x3) == 0) x >>= 2;
    // This is effectively the same as the switch-case statement used in the original
    // answer. 
    if((x & 0x7) == 1) {

        long sqrt;
        if(x < 410881L)
        {
            int i;
            float x2, y;

            x2 = x * 0.5F;
            y  = x;
            i  = Float.floatToRawIntBits(y);
            i  = 0x5f3759df - ( i >> 1 );
            y  = Float.intBitsToFloat(i);
            y  = y * ( 1.5F - ( x2 * y * y ) );

            sqrt = (long)(1.0F/y);
        } else {
            sqrt = (long) Math.sqrt(x);
        }
        return sqrt*sqrt == x;
    }
    return false;
}

还有DurronTwo

public final static boolean isPerfectSquareDurronTwo(long n) {
    if(n < 0) return false;
    // Needed to prevent infinite loop
    if(n == 0) return true;

    long x = n;
    while((x & 0x3) == 0) x >>= 2;
    if((x & 0x7) == 1) {
        long sqrt;
        if (x < 41529141369L) {
            int i;
            float x2, y;

            x2 = x * 0.5F;
            y = x;
            i = Float.floatToRawIntBits(y);
            //using the magic number from 
            //http://www.lomont.org/Math/Papers/2003/InvSqrt.pdf
            //since it more accurate
            i = 0x5f375a86 - (i >> 1);
            y = Float.intBitsToFloat(i);
            y = y * (1.5F - (x2 * y * y));
            y = y * (1.5F - (x2 * y * y)); //Newton iteration, more accurate
            sqrt = (long) ((1.0F/y) + 0.2);
        } else {
            //Carmack hack gives incorrect answer for n >= 41529141369.
            sqrt = (long) Math.sqrt(x);
        }
        return sqrt*sqrt == x;
    }
    return false;
}

还有我的基准线束：（需要谷歌卡尺0.1-rc5）

public class SquareRootBenchmark {
    public static class Benchmark1 extends SimpleBenchmark {
        private static final int ARRAY_SIZE = 10000;
        long[] trials = new long[ARRAY_SIZE];

        @Override
        protected void setUp() throws Exception {
            Random r = new Random();
            for (int i = 0; i < ARRAY_SIZE; i++) {
                trials[i] = Math.abs(r.nextLong());
            }
        }


        public int timeInternet(int reps) {
            int trues = 0;
            for(int i = 0; i < reps; i++) {
                for(int j = 0; j < ARRAY_SIZE; j++) {
                    if(SquareRootAlgs.isPerfectSquareInternet(trials[j])) trues++;
                }
            }

            return trues;   
        }

        public int timeDurron(int reps) {
            int trues = 0;
            for(int i = 0; i < reps; i++) {
                for(int j = 0; j < ARRAY_SIZE; j++) {
                    if(SquareRootAlgs.isPerfectSquareDurron(trials[j])) trues++;
                }
            }

            return trues;   
        }

        public int timeDurronTwo(int reps) {
            int trues = 0;
            for(int i = 0; i < reps; i++) {
                for(int j = 0; j < ARRAY_SIZE; j++) {
                    if(SquareRootAlgs.isPerfectSquareDurronTwo(trials[j])) trues++;
                }
            }

            return trues;   
        }
    }

    public static void main(String... args) {
        Runner.main(Benchmark1.class, args);
    }
}

更新：我做了一个新的算法，在某些情况下更快，在其他情况下更慢，我根据不同的输入获得了不同的基准。如果我们计算模0xFFFFFF=3 x 3 x 5 x 7 x 13 x 17 x 241，我们可以消除97.82%的非平方数。这可以（某种程度上）在一行中完成，有5个按位操作：

if (!goodLookupSquares[(int) ((n & 0xFFFFFFl) + ((n >> 24) & 0xFFFFFFl) + (n >> 48))]) return false;

结果索引是1）残差，2）残差+0xFFFFFF，或3）残差+0x1FFFFFE。当然，我们需要有一个模为0xFFFFFF的残数的查找表，它大约是一个3mb的文件（在本例中存储为ascii文本十进制数字，不是最佳的，但使用ByteBuffer等显然可以改进。但由于这是预计算，所以没什么大不了的。您可以在这里找到文件（或自己生成）：

public final static boolean isPerfectSquareDurronThree(long n) {
    if(n < 0) return false;
    if(n == 0) return true;

    long x = n;
    while((x & 0x3) == 0) x >>= 2;
    if((x & 0x7) == 1) {
        if (!goodLookupSquares[(int) ((n & 0xFFFFFFl) + ((n >> 24) & 0xFFFFFFl) + (n >> 48))]) return false;
        long sqrt;
        if(x < 410881L)
        {
            int i;
            float x2, y;

            x2 = x * 0.5F;
            y  = x;
            i  = Float.floatToRawIntBits(y);
            i  = 0x5f3759df - ( i >> 1 );
            y  = Float.intBitsToFloat(i);
            y  = y * ( 1.5F - ( x2 * y * y ) );

            sqrt = (long)(1.0F/y);
        } else {
            sqrt = (long) Math.sqrt(x);
        }
        return sqrt*sqrt == x;
    }
    return false;
}

我将其加载到布尔数组中，如下所示：

private static boolean[] goodLookupSquares = null;

public static void initGoodLookupSquares() throws Exception {
    Scanner s = new Scanner(new File("24residues_squares.txt"));

    goodLookupSquares = new boolean[0x1FFFFFE];

    while(s.hasNextLine()) {
        int residue = Integer.valueOf(s.nextLine());
        goodLookupSquares[residue] = true;
        goodLookupSquares[residue + 0xFFFFFF] = true;
        goodLookupSquares[residue + 0x1FFFFFE] = true;
    }

    s.close();
}

示例运行时。在我参加的每一次测试中，它都击败了德隆（第一版）。

 0% Scenario{vm=java, trial=0, benchmark=Internet} 40665.77 ns; ?=566.71 ns @ 10 trials
33% Scenario{vm=java, trial=0, benchmark=Durron} 38397.60 ns; ?=784.30 ns @ 10 trials
67% Scenario{vm=java, trial=0, benchmark=DurronThree} 36171.46 ns; ?=693.02 ns @ 10 trials

  benchmark   us linear runtime
   Internet 40.7 ==============================
     Durron 38.4 ============================
DurronThree 36.2 ==========================

vm: java
trial: 0

为了记录在案，另一种方法是使用素分解。如果分解的每个因子都是偶数，那么这个数就是一个完美的平方。所以你想要的是看看一个数是否可以分解成质数平方的乘积。当然，你不需要获得这样的分解，只是为了看看它是否存在。

首先建立一个小于2^32的素数平方表。这远远小于一个包含所有整数的表，直到这个极限。

解决方案如下：

boolean isPerfectSquare(long number)
{
    if (number < 0) return false;
    if (number < 2) return true;

    for (int i = 0; ; i++)
    {
        long square = squareTable[i];
        if (square > number) return false;
        while (number % square == 0)
        {
            number /= square;
        }
        if (number == 1) return true;
    }
}

我想这有点神秘。它所做的是在每一步中检查质数的平方除以输入数。如果这样做了，那么它将尽可能地将数字除以平方，以从素数分解中删除这个平方。如果通过这个过程，我们得到1，那么输入数是素数平方的分解。如果平方比数字本身大，那么这个平方或任何更大的平方都无法分割它，所以数字不能是素数平方的分解。

考虑到现在的sqrt是在硬件中完成的，并且需要在这里计算素数，我想这个解决方案要慢得多。但正如mrzl在他的回答中所说，它应该比sqrt的解决方案给出更好的结果，sqrt的工作时间不会超过2^54。

为了表现，你经常不得不做一些宣传。其他人表达了不同的方法，然而，你注意到卡马克的黑客在达到N的某些值时更快。然后，你应该检查“N”，如果它小于N，请使用卡马克的方法，否则使用此处答案中描述的其他方法。

整数牛顿法

如果希望避免非整数运算，可以使用以下方法。它基本上使用了为整数运算而修改的牛顿法。

/**
 * Test if the given number is a perfect square.
 * @param n Must be greater than 0 and less
 *    than Long.MAX_VALUE.
 * @return <code>true</code> if n is a perfect
 *    square, or <code>false</code> otherwise.
 */
public static boolean isSquare(long n)
{
    long x1 = n;
    long x2 = 1L;

    while (x1 > x2)
    {
        x1 = (x1 + x2) / 2L;
        x2 = n / x1;
    }

    return x1 == x2 && n % x1 == 0L;
}

此实现无法与使用Math.sqrt的解决方案竞争。但是，可以通过使用其他文章中描述的过滤机制来提高其性能。