算法1：拉马努金算法

公式如下：

不采用阶乘的版本是因为pochhammer符号的运算量要小于阶乘，一次循环只需要计算一次即可，而4n的阶乘一次循环需要计算4次

代码如下：

public static BigDecimal ramanujanBigDecimalFamous(int times, int precision){MathContext mc = new MathContext(precision, RoundingMode.HALF_EVEN);BigDecimal result = ZERO;BigDecimal k = toBigDecimal(99);BigDecimal power = ONE;BigDecimal coefficient1 = toBigDecimal(26390);BigDecimal coefficient2 = toBigDecimal(1103);BigDecimal coefficientBinom = ONE;BigDecimal pi;long start = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < times; i++) {BigDecimal bigDecimalI = toBigDecimal(i);if (i > 0){BigDecimal bigDecimal2I = bigDecimalI.multiply(TWO);BigDecimal bigDecimal4I = bigDecimalI.multiply(FOUR);coefficientBinom = coefficientBinom.multiply(bigDecimal2I.add(ONE.negate()).divide(bigDecimal2I, mc).multiply(bigDecimal4I.add(THREE.negate()).divide(bigDecimal4I, mc), mc).multiply(bigDecimal4I.add(ONE.negate()).divide(bigDecimal4I, mc), mc), mc);power = power.multiply(k.pow(4));}result = result.add(coefficientBinom.multiply(coefficient1.multiply(bigDecimalI).add(coefficient2).divide(power, mc), mc), mc);}pi = k.pow(2).divide(EIGHT.sqrt(mc).multiply(result, mc), mc);long take = System.currentTimeMillis() - start;System.out.println(take);return pi;}

已在外部定义ONE、TWO那些常量就是数字对应的BigDecimal对象，toBigDecimal方法就是产生对应数字的BigDecimal对象，注意，涉及小数的高精度运算需要定义精度（MathContext）对象，否则有可能会出问题

计算100000位圆周率耗时：2983422ms约为50分钟

算法2：楚德诺夫斯基算法

公式如下：

代码如下：

public static BigDecimal chudnovskyBigDecimalFamous(int times, int precision){MathContext mc = new MathContext(precision, RoundingMode.HALF_EVEN);BigDecimal result = ZERO;BigDecimal k = toBigDecimal(53360);BigDecimal power = k;BigDecimal coefficient1 = toBigDecimal(545140134);BigDecimal coefficient2 = toBigDecimal(13591409);BigDecimal coefficientBinom = ONE;BigDecimal pi;BigDecimal sgn = ONE;long start = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < times; i++) {BigDecimal bigDecimalI = toBigDecimal(i);if (i > 0){BigDecimal bigDecimal2I = bigDecimalI.multiply(TWO);BigDecimal bigDecimal6I = bigDecimalI.multiply(SIX);coefficientBinom = coefficientBinom.multiply(bigDecimal2I.add(ONE.negate()).divide(bigDecimal2I, mc).multiply(bigDecimal6I.add(FIVE.negate()).divide(bigDecimal6I, mc), mc).multiply(bigDecimal6I.add(ONE.negate()).divide(bigDecimal6I, mc), mc), mc);power = power.multiply(k.pow(3));}result = result.add(coefficientBinom.multiply(coefficient1.multiply(bigDecimalI).add(coefficient2).divide(power, mc), mc).multiply(sgn), mc);sgn = sgn.negate();}pi = EIGHT.multiply(toBigDecimal(10005).sqrt(mc), mc).divide(result, mc);long take = System.currentTimeMillis() - start;System.out.println(take);return pi;}

计算10000位圆周率耗时：1713123ms约为28分半

可以看出楚德诺夫斯基公式计算圆周率的效率要比拉马努金公式高上不少，这也是现在破纪录的主流算法都是采用该算法的原因，在此膜拜一下楚德诺夫斯基兄弟

本人对该方面了解不深，若有优化空间，欢迎在评论区提出，谢谢大家