Rabin-Miller算法
首先附上matrix67大神的讲解:
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Miller和Rabin两个人的工作让Fermat素性测试迈出了革命性的一步,建立了传说中的Miller-Rabin素性测试算法。新的测试基于下面的定理:如果p是素数,x是小于p的正整数,且x^2 mod p = 1,那么要么x=1,要么x=p-1。这是显然的,因为x^2 mod p = 1相当于p能整除x^2-1,也即p能整除(x+1)(x-1)。由于p是素数,那么只可能是x-1能被p整除(此时x=1)或x+1能被p整除(此时x=p-1)。
我们下面来演示一下上面的定理如何应用在Fermat素性测试上。前面说过341可以通过以2为底的Fermat测试,因为2^340 mod 341=1。如果341真是素数的话,那么2^170 mod 341只可能是1或340;当算得2^170 mod 341确实等于1时,我们可以继续查看2^85除以341的结果。我们发现,2^85 mod 341=32,这一结果摘掉了341头上的素数皇冠,面具后面真实的嘴脸显现了出来,想假扮素数和我的素MM交往的企图暴露了出来。
这就是Miller-Rabin素性测试的方法。不断地提取指数n-1中的因子2,把n-1表示成d*2^r(其中d是一个奇数)。那么我们需要计算的东西就变成了a的d*2^r次方除以n的余数。于是,a^(d * 2^(r-1))要么等于1,要么等于n-1。如果a^(d * 2^(r-1))等于1,定理继续适用于a^(d * 2^(r-2)),这样不断开方开下去,直到对于某个i满足a^(d * 2^i) mod n = n-1或者最后指数中的2用完了得到的a^d mod n=1或n-1。这样,Fermat小定理加强为如下形式:
尽可能提取因子2,把n-1表示成d*2^r,如果n是一个素数,那么或者a^d mod n=1,或者存在某个i使得a^(d*2^i) mod n=n-1 ( 0<=i<r ) (注意i可以等于0,这就把a^d mod n=n-1的情况统一到后面去了)
Miller-Rabin素性测试同样是不确定算法,我们把可以通过以a为底的Miller-Rabin测试的合数称作以a为底的强伪素数(strong pseudoprime)。第一个以2为底的强伪素数为2047。第一个以2和3为底的强伪素数则大到1 373 653。
Miller-Rabin算法的代码也非常简单:计算d和r的值(可以用位运算加速),然后二分计算a^d mod n的值,最后把它平方r次。程序的代码比想像中的更简单,我写一份放在下边。虽然我已经转C了,但我相信还有很多人看不懂C语言。我再写一次Pascal吧。函数IsPrime返回对于特定的底数a,n是否是能通过测试。如果函数返回False,那说明n不是素数;如果函数返回True,那么n极有可能是素数。注意这个代码的数据范围限制在longint,你很可能需要把它们改成int64或高精度计算。function pow( a, d, n:longint ):longint;
begin
if d=0 then exit(1)
else if d=1 then exit(a)
else if d and 1=0 then exit( pow( a*a mod n, d div 2, n) mod n)
else exit( (pow( a*a mod n, d div 2, n) * a) mod n);
end;
function IsPrime( a,n:longint ):boolean;
var
d,t:longint;
begin
if n=2 then exit(true);
if (n=1) or (n and 1=0) then exit(false);
d:=n-1;
while d and 1=0 do d:=d shr 1;
t:=pow( a, d, n );
while ( d<>n-1 ) and ( t<>1 ) and ( t<>n-1 ) do
begin
t:=(t * t)mod n;
d:=d shl 1;
end;
exit( (t=n-1) or (d and 1=1) );
end;
对于大数的素性判断,目前Miller-Rabin算法应用最广泛。一般底数仍然是随机选取,但当待测数不太大时,选择测试底数就有一些技巧了。比如,如果被测数小于4 759 123 141,那么只需要测试三个底数2, 7和61就足够了。当然,你测试的越多,正确的范围肯定也越大。如果你每次都用前7个素数(2, 3, 5, 7, 11, 13和17)进行测试,所有不超过341 550 071 728 320的数都是正确的。如果选用2, 3, 7, 61和24251作为底数,那么10^16内唯一的强伪素数为46 856 248 255 981。这样的一些结论使得Miller-Rabin算法在OI中非常实用。通常认为,Miller-Rabin素性测试的正确率可以令人接受,随机选取k个底数进行测试算法的失误率大概为4^(-k)。
Miller-Rabin算法是一个RP算法。RP是时间复杂度的一种,主要针对判定性问题。一个算法是RP算法表明它可以在多项式的时间里完成,对于答案为否定的情形能够准确做出判断,但同时它也有可能把对的判成错的(错误概率不能超过1/2)。RP算法是基于随机化的,因此多次运行该算法可以降低错误率。还有其它的素性测试算法也是概率型的,比如Solovay-Strassen算法。另外一些素性测试算法则需要预先知道一些辅助信息(比如n-1的质因子),或者需要待测数满足一些条件(比如待测数必须是2^n-1的形式)。前几年AKS算法轰动世界,它是第一个多项式的、确定的、无需其它条件的素性判断算法。当时一篇论文发表出来,题目就叫PRIMES is in P,然后整个世界都疯了,我们班有几个MM那天还来了初潮。算法主要基于下面的事实:n是一个素数当且仅当(x-a)^n≡(x^n-a) (mod n)。注意这个x是多项式中的未知数,等式两边各是一个多项式。举个例子来说,当a=1时命题等价于如下结论:当n是素数时,杨辉三角的第n+1行除两头的1以外其它的数都能被n整除。
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这儿的快速幂写丑了。。。
前面都没有问题,我们主要来研究exit( (t=n-1) or (d and 1=1) )这句话;
or后面的意思是 a ^d mod p=1 or p-1
前面的意思是 a ^d在反复平方的过程中某一次 mod p=p-1,为什么是p-1呢,为什么不再 or t=1呢?
事实上,如果 a ^d在反复平方的过程中某一次 mod p=1,那么x ^2 mod p=1?
那么x=1 or p-1,又因为x不等于1,因为我们在最开始检验了 a ^d mod p是否=1 or p-1,
如果不是的话,在反复平方的过程中一定会先出现p-1,而不是1,而且如果出现1的话,那么一定之前出现了p-1,否则一直往前推,a ^d mod p=1 这与进入while循环矛盾
所以,这样的算法是没有问题的
我的代码:
- var p,n,m:int64; t:longint;
- procedure init;
- begin
- readln(p);
- end;
- procedure mul(x,y:int64;var z:int64);
- var tmp:int64;
- begin
- tmp:=;
- while y> do
- begin
- if odd(y) then tmp:=(tmp+x) mod p;
- y:=y>>;
- x:=(x+x) mod p;
- end;
- z:=tmp;
- end;
- function check(x:int64):boolean;
- var cs,y,z:int64;
- j:longint;
- begin
- cs:=n;y:=;
- while cs> do
- begin
- if odd(cs) then mul(y,x,y);
- cs:=cs>>;
- mul(x,x,x);
- end;
- z:=n;
- while (z<>p-) and (y<>) and (y<>p-) do
- begin
- mul(y,y,y);
- z:=z<<;
- end;
- exit((odd(z)) or (y=p-));
- end;
- function isprime(p:int64):boolean;
- var i:longint;
- begin
- if (not(odd(p))) or (p=) then exit(false);
- n:=p-;m:=;
- while n and = do n:=n>>;
- for i:= to do
- if not(check(random(p-)+)) then exit(false);
- exit(true);
- end;
- procedure main;
- begin
- if isprime(p) then writeln('Yes') else writeln('No');
- end;
- begin
- assign(input,'input.txt');assign(output,'output.txt');
- reset(input);rewrite(output);
- readln(t);
- while t> do
- begin
- dec(t);
- init;
- main;
- end;
- close(input);close(output);
- end.
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