“我正在寻找确定长值是否为完美平方（即其平方根是另一个整数）的最快方法。”

答案令人印象深刻，但我没有看到一个简单的检查：

检查长右边的第一个数字是否为集合的成员（0,1,4,5,6,9）。如果不是，那么它不可能是一个“完美的正方形”。

eg.

4567-不能是完美的正方形。

标签中提到了项目Euler，其中的许多问题需要检查数字>>2^64。当您使用80字节缓冲区时，上面提到的大多数优化都不容易工作。

我使用了javaBigInteger和稍微修改过的Newton方法，它对整数更有效。问题是，精确的平方n^2收敛到（n-1）而不是n，因为n^2-1=（n-1）（n+1），最终误差仅比最终除数低一步，算法终止。在计算错误之前，通过在原始参数中添加一个参数很容易解决。（为立方体根等添加两个）

这个算法的一个优点是，你可以立即判断出这个数字是否是一个完美的平方-牛顿方法中的最终误差（不是校正）将为零。一个简单的修改也可以让您快速计算floor（sqrt（x）），而不是最接近的整数。这对于几个Euler问题很方便。

关于卡马克方法，似乎只需要重复一次就很容易了，这应该会使精度位数翻倍。毕竟，这是一种极其简化的迭代方法——牛顿迭代法，具有很好的第一个猜测。

关于您当前的最佳状态，我看到了两个微观优化：

使用mod255在检查后移动检查而不是0重新排列4的除法幂，以跳过通常（75%）情况下的所有检查。

I.e:

// Divide out powers of 4 using binary search

if((n & 0x3L) == 0) {
  n >>=2;

  if((n & 0xffffffffL) == 0)
    n >>= 32;
  if((n & 0xffffL) == 0)
      n >>= 16;
  if((n & 0xffL) == 0)
      n >>= 8;
  if((n & 0xfL) == 0)
      n >>= 4;
  if((n & 0x3L) == 0)
      n >>= 2;
}

更好的方法可能是

while ((n & 0x03L) == 0) n >>= 2;

显然，了解每个检查点有多少数字被剔除是很有意思的——我更怀疑这些检查是否真正独立，这使得事情变得棘手。

如果你想要速度，考虑到整数的大小是有限的，我想最快的方法是（a）按大小划分参数（例如，按最大位集划分类别），然后对照该范围内的完美平方数组检查值。

我喜欢对一些输入使用几乎正确的方法。这是一个“偏移”更高的版本。代码似乎有效，并通过了我的简单测试用例。

只需替换您的：

if(n < 410881L){...}

使用此代码：

if (n < 11043908100L) {
    //John Carmack hack, converted to Java.
    // See: http://www.codemaestro.com/reviews/9
    int i;
    float x2, y;

    x2 = n * 0.5F;
    y = n;
    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 = Math.round(1.0F / y);
} else {
    //Carmack hack gives incorrect answer for n >= 11043908100.
    sqrt = (long) Math.sqrt(n);
}

我在想我在数值分析课程中度过的可怕时光。

然后我记得，在Quake源代码中，有一个函数围绕着“网络”旋转：

float Q_rsqrt( float number )
{
  long i;
  float x2, y;
  const float threehalfs = 1.5F;

  x2 = number * 0.5F;
  y  = number;
  i  = * ( long * ) &y;  // evil floating point bit level hacking
  i  = 0x5f3759df - ( i >> 1 ); // wtf?
  y  = * ( float * ) &i;
  y  = y * ( threehalfs - ( x2 * y * y ) ); // 1st iteration
  // y  = y * ( threehalfs - ( x2 * y * y ) ); // 2nd iteration, this can be removed

  #ifndef Q3_VM
  #ifdef __linux__
    assert( !isnan(y) ); // bk010122 - FPE?
  #endif
  #endif
  return y;
}

它基本上使用牛顿近似函数（记不清确切的名字）计算平方根。

它应该是可用的，甚至可能更快，它来自一个非凡的id软件的游戏！

它是用C++编写的，但一旦你有了这样的想法，在Java中重用同样的技术应该不会太难：

我最初在以下位置找到它：http://www.codemaestro.com/reviews/9

牛顿的方法在维基百科上解释：http://en.wikipedia.org/wiki/Newton%27s_method

您可以通过链接了解更多的工作原理，但如果您不太在意，那么这大概是我在阅读博客和参加数值分析课程时所记得的：

*（long*）&y基本上是一个快速转换为long的函数，因此整数运算可以应用于原始字节。0x5f3759df-（i>>1）；line是近似函数的预先计算的种子值。*（float*）-i将值转换回浮点。y=y*（three-half-（x2*y*y））行基本上再次迭代函数上的值。

在结果上迭代函数的次数越多，逼近函数给出的值就越精确。在Quake的案例中，一次迭代“足够好”，但如果不是为了你。。。然后您可以添加所需的迭代次数。

这应该更快，因为它减少了在简单平方根中执行的除法运算的数量（实际上是一个*0.5F乘法运算），并用一些固定数量的乘法运算代替。