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Miller Rabin素数测试和Pollard Rho算法

分类: IT文章 • 2024-05-01 11:32:38

翻了好多博客和题解，感觉都讲得不是很清晰qwq，很多地方就一个显然轻飘飘地带过，自己想了好久才想通。

目录

(Miller Rabin)素性测试

(MillerRabin)算法是一种高效的单个质数判定方法。虽然是一种不确定的质数判断法，但是在选择多种底数的情况下，正确率是可以接受的。它可以判定的数字范围较大，速度也比较优秀，所以是一种比较实用的算法。

前置定理

费马小定理

若(p)是质数，则(a^pequiv amod p)，如果(a)不是(p)的倍数，还可以写成(a^{p-1}equiv 1mod p)，这种写法更常见一些。

二次探测定理

若(p)是素数且(x^2equiv 1mod p),则满足(xequiv 1mod p)或(xequiv p-1mod p)

证明：

因为(x^2equiv 1mod p)，所以(x^2-1equiv 0mod p)，则(p|(x+1)(x-1))

又因为(p)是质数，所以((x+1))或((x-1))有因子(p)，则(p|(x+1))或(p|(x-1))

(x+1equiv p mod p)或(x-1equiv p mod p)

(xequiv p-1 mod p)或(xequiv 1 mod p)

(Q.E.D.)

算法分析

设我们要判定的数为(x)，我们用一个素数(p)来进行判定。

首先，如果(x==p)，那么(x)是素数；如果(p|x)，那么(x)不是素数。可以特判掉。

然后，先用费马小定理进行测试（这一步也叫做费马测试），如果(p^{x-1}\%x!=1)，那么(x)不是质数。

否则，我们用二次探测定理进行测试。

令(k=x-1),如果(2|k)，显然有((p^{frac k 2})^2\%x==1),因为这个式子等价于(p^{x-1}\%x==1)，就是费马小定理，刚才已经判断过了。

令(t=p^{frac k 2}\%x)，根据二次探测定理，如果(t!=1||t!=x-1)，那么(x)不是素数。

如果(t==1)，那么把(p^{frac k 2}\%x==1)看作是新的一个条件，如果(2 | k),将(k/2),继续重复刚才的内容，判定(p^{frac k 4})；当然，如果(k)已经是奇数，那么无法继续判定，所以认定(x)是素数。

如果(t==x-1)，不符合二次探测定理的那个条件式，那么就没有办法继续判定，所以认定(x)是素数。

以上就是(MillerRabin)的算法流程了。

事实上存在很少一部分强伪素数是没有办法被(MillerRabin)算法筛掉，所以可以多选几个底数(p)进行判定，它能逃脱所有底数的筛选的概率很小，正确率是在可接受范围内的。

经过大佬的经验传授，如果(x<=10^{12})，(p)取({2,13,23,1662803})就可以。

如果(x<=10^{18})(p)取({2,3,5,7,11,13,17,19,23})就可以。

Code View

const int P[]={2,3,5,7,11,13,17,19,23},pn=9;
int ksm(int a,int b,int MOD)
{
	int res=1;
	while(b)
	{
		if(b&1) res=1ll*res*a%MOD;
		a=1ll*a*a%MOD;
		b>>=1;
	}
	return res;
}
bool check(int x,int p)
{
	if(ksm(p%x,x-1,x)!=1) return 0;
	int k=x-1,t;
	while(!(k&1))
	{
		k>>=1;
		t=ksm(p%x,k,x);
		if(t!=1&&t!=x-1) return 0;
		if(t==x-1) return 1;//不符合二次探测的条件式 没有办法继续判定 
	}
	return 1;//k变成了奇数 仍然没有筛出来 
}
bool Miller(int x)
{
	for(int i=1;i<=pn;i++)
	{
		if(x==P[i]) return 1;
		if(x%P[i]==0) return 0;
		if(!check(x,P[i])) return 0;
	}
	return 1;
}

在快速幂会(T)的情况下，可以先把(2)提出来，然后逆着做，倒着乘过去。

(Pollard Rho)算法

(Pollard Rho)算法是一个大数质因数分解算法，它的实现是基于(Miller Rabin)素性测试。它是一种比较玄学的随机化算法，《算法导论》给出的时间复杂度是(O(sqrt p))的，(p)是(n)的一个最小因子。

算法分析

设我们要分解的数是(x)。

首先，我们用(Miller Rabin)判断一下(x)是否为质数，如果是，那么就可以统计信息然后返回。

接下来，我们考虑如果可以找到一个数(y)使得(1<gcd(x,y)<x)，(gcd(x,y))就是(x)的一个非平凡因子，然后可以把(x)分成(gcd(x,y))和(frac x{gcd(x,y)})两部分进行递归计算。

然后考虑怎么求这个(y)。首先随机化一个数(v_0∈[0,x-1])，然后生成一个序列(v_i=f(v_{i-1})%x)，其中(f(n))是一个伪随机数函数，例如(f(n)=n^2+t),(t)是常数。

(v[])是会形成一个环的，环的最长长度是(x)，因为最长到第(x+1)个数时就会重复，而这个映射关系是唯一的，所以就会成环。

根据生日悖论，环长的期望是(sqrt x)，所以复杂度可以保证。不过这个结论我不知道怎么证它，所以大概可以用一个期望(dp)来验证的方法来说明它是对的？

定义(f[i])表示序列已经排到了第(i)个数，([1,i-1])中的数都互不相同形成的环长的期望。

那么(f[x+1]=x,f[i]=frac {i-1} x*frac{(1+(i-1))*i}{2*i}+frac{x-i+1}{x}*f[i+1])

前面是和([1,i-1])的数一样产生的期望，和(v[i-1])一样环长是(1),和(v[i-2])一样环长是(2)...概率是一样的，所以求一个平均值就是期望；后面是和前面的数都不一样的产生的期望。

我们可以写出代码：

double f[N];
void work()
{
	int x=rd();
	f[x+1]=x;
	for(int i=x;i>=1;i--)
		f[i]=1.0*(i-1.0)/x*i/2+1.0*(x-i+1)/x*f[i+1];
	printf("%.9f
%.9f",f[1],f[1]*f[1]);
}

实际结果的话，比(sqrt x)小，(sqrt x)大概是结果的(2)到(3)倍。

Miller Rabin素数测试和Pollard Rho算法

对于求出来的(v_i)，算出(d=gcd(|v_i-v_0|,x))，并判断(1<d<x)，如果满足就记录(d)并继续递归计算。

如果已经成环了，就没用了，就分解失败，可以调整(t)的值并重新分解。

关于如何探测环的出现，一个稍微有点暴力的方法是每次都存下来，判断是否有出现过，但这样做在数据范围比较大的时候会(MLE)。一种比较有意思的做法是(Floyd)提出来的（怎么又是他）。在一个很长的圆形轨道上行走，要判断什么时候至少走了一圈，我们可以让(A,B)同时从同一起点开始走，(B)的速度是(A)的两倍，当(B)第一次赶上(A)的时候，(B)就走了至少一圈了（准确地来说，应该是2圈？(t=frac L v,S_B=2v*t=2L)）。

优化：我们每求出一个(v_i)就求了一个(gcd)，(gcd)求得太过频繁，我们完全可以把很多个数累在一起求(gcd)，不会影响正确性。因为如果(gcd(p,x)>1)，那么(gcd(p*q,x)>1)

Code View

洛谷板题：P4718 【模板】Pollard-Rho算法

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<map>
using namespace std;
#define INF 0x3f3f3f3f
#define LL long long
LL rd()
{
	LL x=0,f=1;char c=getchar();
	while(c<'0'||c>'9'){if(c=='-')f=-1; c=getchar();}
	while(c>='0'&&c<='9'){x=(x<<3)+(x<<1)+(c^48); c=getchar();}
	return f*x;
}
LL ans;
LL Abs(LL x)
{
	if(x>=0) return x;
	return -x;
}
LL gcd(LL a,LL b)
{
	if(b==0) return a;
	return gcd(b,a%b);
}
LL qmul(LL x,LL y,LL MOD)
{//快速乘 
	return (x*y-(long long) ((long double) x/MOD*y)*MOD+MOD)%MOD;
}
const int P[]={0,2,3,5,7,11,13,17,19,23},pn=9;
int ksm(int a,int b,int MOD)
{
	int res=1;
	while(b)
	{
		if(b&1) res=1ll*res*a%MOD;
		a=1ll*a*a%MOD;
		b>>=1;
	}
	return res;
}
bool check(LL x,LL p)
{
	if(ksm(p%x,x-1,x)!=1) return 0;
	LL k=x-1,t;
	while(!(k&1))
	{
		k>>=1;
		t=ksm(p%x,k,x);
		if(t!=1&&t!=x-1) return 0;
		if(t==x-1) return 1;
	}
	return 1;
}
bool Miller(LL x)
{
	for(int i=1;i<=pn;i++)
	{
		if(x==P[i]) return 1;
		if(x%P[i]==0) return 0;
		if(!check(x,P[i])) return 0;
	}
	return 1;
}
void Rho(LL x)
{//
	if(Miller(x))
	{
		ans=max(x,ans);
		return ;
	}
	LL t1=rand()%(x-1)+1;
	LL t2=t1,b=rand()%(x-1)+1;
	t2=(qmul(t2,t2,x)+b)%x;
	LL p=1,i=0;
	while(t1!=t2)
	{
		i++;
		p=qmul(p,Abs(t1-t2),x);
		if(p==0)
		{
			LL t=gcd(Abs(t1-t2),x);
			if(t!=1&&t!=x)
			{
				Rho(t);
				Rho(x/t);
			}
			return ;
		}
		if(i%127==0)//为什么是127...玄学
		{
			p=gcd(p,x); 
			if(p!=1&&p!=x)
			{
				Rho(p);
				Rho(x/p);
				return ;
			}
			p=1;
		} 
		t1=(qmul(t1,t1,x)+b)%x;
		t2=(qmul(t2,t2,x)+b)%x;
		t2=(qmul(t2,t2,x)+b)%x;
	}
	p=gcd(p,x);
	if(p!=1&&p!=x)
	{
		Rho(p);
		Rho(x/p);
		return ;
	}
}
int main()
{
	int T=rd();
	while(T--)
	{
		LL x=rd();
		if(Miller(x))
		{
			puts("Prime");
			continue;
		}
		ans=0;
		while(ans==0)
			Rho(x);
		printf("%lld
",ans); 
	}
    return 0;
}

（MR还好,PR就是真的脑壳大

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