Miller-Rabin?素数测试算法
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Miller-Rabin?素数测试算法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
(Miller-Rabin)?素数测试
用途
判断整数(n)是否是质数,在(n)较小的情况下,可以使用试除法,时间复杂度为(O(sqrt n))。但当(n)的值较大的时候,朴素的试除法已经不能在规定时间内解决问题。此时,我们可以用(Miller-Rabin)素数测试算法,时间复杂度可以降低至(O(log_2n))。
引理
费马小定理
若(a,p in mathbb{Z}),(p)为质数,则
[
a^{p-1} equiv 1(mod;p)
]
在此不给出证明。
二次探测定理
描述
若(a,p in mathbb{Z}),(a^{2} equiv 1(mod;p)),(p)为质数,则(a equiv 1(mod;p))或(a equiv p-1(mod;p))。
证明
[ egin{aligned} &ecause a^{2} equiv 1(mod;p)& herefore p mid (a^{2}-1)& herefore p mid (a+1)(a-1)&ecause p为质数& herefore p mid (a+1) 或(a-1)& herefore a+1 equiv 0(mod;p)或a-1 equiv 0(mod;p)& herefore a equiv 1 (mod;p)或a equiv p-1 (mod;p)\end{aligned} ]
过程
根据费马小定理,我们可以得到一个真命题:若(p)为质数,则(a^{p-1} equiv 1(mod;p))。我们考虑这一命题的逆命题:若(a^{p-1} equiv 1),则(p)为质数。我们会惊讶地发现,这一逆命题在大多数情况下竟然成立。也就是说,我们得到了一种有效地判断质数的方法,即取一个底数(a),判断它与所需判断的数(p)是否满足这一等式。尽管有时可能出错,但这一算法的效率相比起朴素算法来说有了很大的提升。
接下来我们要做的就是提高这一算法的正确性。首先想到的自然是取多个(a)值,在常见的题目中,取([2,29])大概就能通过测试,当然也可以随机生成,注意(a)的值应该小于(p)。第二个优化是基于二次探测定理的。设(p=2^nm+1),则可先算出(a^m),然后再平方(n)次,求得(a^{p-1})。在这一过程中,若某次平方后所得的结果为(1)但上次平方后的结果不等于(p-1)或(1),就出现了矛盾,从而就不满足(p)为质数这一前提。最后再次判断是否满足等式即可。
注意乘法可能越界,应拆成类似快速幂的算法。
代码
const int prime[10]={2,3,5,7,11,13,17,19,23,29};
long long multi(long long a,long long b,long long p)
{
long long t=0;
while(b)
{
if(b&1)
t=(t+a)%p;
a=(a<<1)%p;
b>>=1;
}
return t;
}
long long power(long long a,long long b,long long p)
{
long long t=1;
while(b)
{
if(b&1)
t=multi(t,a,p);
a=multi(a,a,p);
b>>=1;
}
return t;
}
bool Miller_Rabin(long long x)
{
if(x==2)
return true;
if(!(x&1)||x<2)
return false;
long long t=x-1,exponent=0;
while(!(t&1))
{
t>>=1;
++exponent;
}
for(int i=0;i<10&&prime[i]<x;++i)
{
long long m=power(prime[i],t,x);
for(int j=0;j<exponent;++j)
{
long long n=multi(m,m,x);
if(n==1&&m!=1&&m!=x-1)
return false;
m=n;
}
if(m!=1)
return false;
}
return true;
}
以上是关于Miller-Rabin?素数测试算法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Miller-Rabin算法 codevs 1702 素数判定 2
poj 2429GCD & LCM Inverse (Miller-Rabin素数测试和Pollard_Rho_因数分解)