blocks|key|2085700|text|将结果截断为int，然后将其与自身相乘，看看是否最终得到原始数字。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2085701|entityMap^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|-4|5|6|7|E|8|@]|9|@]|A|$]]]|C|$]]

Truncate the result to int, then multiply it by itself to see if you end up with the original number.

blocks|key|2186804|text|这里要做的最好的事情是使用精确的平方根算法。如果这个数字代表您正在测试的大小，那么您甚至不需要multiprecision算术软件包-但是，这样的软件包将是获得此类算法实现的最容易的地方。实际上，它可能会直接实现is_square+(而且可能比计算平方根更快)。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|2186805|如果你对滚动你自己的实现感到好奇，通常的方法是牛顿的方法；例如在https://en.wikipedia.org/wiki/Integer_square_root看到的方法。|2186806|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://en.wikipedia.org/wiki/Integer_square_root^0|2Y|9|0|W|1D|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|P|8|@$9|Q|A|R|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|S|8|@]|D|@$9|T|A|U|1|V]]|E|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|W|8|@]|D|@]|E|$]]]|I|$J|$5|K|L|M|E|$N|O]]]]

The best thing to do here is to use an exact square root algorithm. If that number is representative of the size you're testing, you wouldn't even need a multiprecision arithmetic package &mdash; however, such a package would be the easiest place to obtain an implementation of such an algorithm. In fact, it would probably implement <code>is_square</code> directly (and might be faster than by computing a square root).

If you were curious about rolling your own implementation, the usual approach is Newton's method; e.g. as seen at <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Integer_square_root" rel="nofollow">https://en.wikipedia.org/wiki/Integer_square_root</a> .

blocks|key|2186817|text|这不仅仅是因为std::sqrt不够精确，而是double甚至不够精确，不能正确地表示您的输入。为了得到有效的结果，你必须在整数运算中执行你的“实数”检查。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|2186818|整数平方根法的一种简单替代方法是使用std::sqrt的结果作为精确搜索平方的提示：|2186819|bool+is_square(int64_t+val)+{
++++int64_t+guess+=+std::sqrt(val);
++++for(int64_t+g=guess;;%2B%2Bg)+{
++++++++if(g*g==val)+return+true;
++++++++if(g*g>val)+break;
++++}
++++for(int64_t+g=guess-1;;--g)+{
++++++++if(g*g==val)+return+true;
++++++++if(g*g<val)+break;
++++}
++++return+false;
}|code-block|syntax|javascript|2186820|我怀疑这在大多数情况下可能比“真正的东西”更快，因为浮点平方根算法甚至可以在硬件中实现，因此应该真的很快就能给出起点(算法的其余部分应该非常快，两个循环都应该在几次迭代后退出)。|2186821|entityMap^0|7|9|N|6|0|I|9|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|Q|8|@$9|R|A|S|B|C]|$9|T|A|U|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|V|8|@$9|W|A|X|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|H|3|I|5|J|7|Y|8|@]|D|@]|E|$K|L]]|$1|M|3|N|5|6|7|Z|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|O|3|-4|5|6|7|10|8|@]|D|@]|E|$]]]|P|$]]

It's not just like <code>std::sqrt</code> is not precise enough, it's that <code>double</code>s aren't even precise enough to represent your input correctly. To have a valid result, you have to perform your "real" check in integer arithmetic.

A simplistic alternative to the integer square root method can be to use the result of <code>std::sqrt</code> as a hint for an exact search of the square:

<pre><code>bool is_square(int64_t val) {
 int64_t guess = std::sqrt(val);
 for(int64_t g=guess;;++g) {
 if(g*g==val) return true;
 if(g*g&gt;val) break;
 }
 for(int64_t g=guess-1;;--g) {
 if(g*g==val) return true;
 if(g*g&lt;val) break;
 }
 return false;
}
</code></pre>

I suspect that this may be faster than the "real thing" in most cases, given that the floating point square root algorithm may even be implemented in hardware and thus should give the starting point really quickly (the rest of the algorithm should be extremely fast, both loops should exit after a handful of iterations).

In C/C++:

I need to find if some big numbers are perfect squares, but my code finds numbers like 851659987045856130 to be valid, when 922854261.00000000487617621781778 is the actual square root(to a larger precision) and is not an integer. Is there any way to delay the rounding for a better precision? 
I know that the number above doesn't even have "perfect square last digit(s)", but I want to know in general if it is possible to check if such a big number is in fact a perfect square with a reasonable but higher precision than standard.

Number like 0.999999 rounded to 1

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在C/C++中：我需要找出一些大数字是否是完美平方，但是我的代码发现像851659987045856130这样的数字是有效的，当922854261.000000487617621781778是实际的平方根(精度更高)而不是整数时。有没有办法延迟舍入以获得更高的精度？我知道上面的数字甚至没有“完美平方最后一位”，但我想知...

问0.999999之类的数字四舍五入为1
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