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hihocoder 数论一·Miller-Rabin质数测试

2016-04-17 00:15 423 查看


题目1 : 数论一·Miller-Rabin质数测试

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单点时限:1000ms
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描述

小Hi和小Ho最近突然对密码学产生了兴趣,其中有个叫RSA的公钥密码算法。RSA算法的计算过程中,需要找一些很大的质数。
小Ho:要如何来找出足够大的质数呢?
小Hi:我倒是有一个想法,我们可以先随机一个特别大的初始奇数,然后检查它是不是质数,如果不是就找比它大2的数,一直重复,直到找到一个质数为止。
小Ho:这样好像可行,那我就这么办吧。
过了一会儿,小Ho拿来了一张写满数字的纸条。
小Ho:我用程序随机生成了一些初始数字,但是要求解它们是不是质数太花时间了。
小Hi:你是怎么做的啊?
说着小Hi接过了小Ho的纸条。
小Ho:比如说我要检测数字n是不是质数吧,我就从2开始枚举,一直到sqrt(n),看能否被n整除。
小Hi:那就对了。你看纸条上很多数字都是在15、16位左右,就算开方之后,也有7、8位的数字。对于这样大一个数字的循环,显然会很花费时间。
小Ho:那有什么更快速的方法么?
小Hi:当然有了,有一种叫做Miller-Rabin质数测试的算法,可以很快的判定一个大数是否是质数。
提示:Miller-Rabin质数测试


输入

第1行:1个正整数t,表示数字的个数,10≤t≤50
第2..t+1行:每行1个正整数,第i+1行表示正整数a[i],2≤a[i]≤10^18


输出

第1..t行:每行1个字符串,若a[i]为质数,第i行输出"Yes",否则输出"No"

样例输入
3
3
7
9


样例输出
Yes
Yes
No



提示:Miller-Rabin质数测试

小Hi:这种质数算法是基于费马小定理的一个扩展,首先我们要知道什么是费马小定理:
费马小定理:对于质数p和任意整数a,有a^p ≡ a(mod p)(同余)。反之,若满足a^p ≡ a(mod p),p也有很大概率为质数。
将两边同时约去一个a,则有a^(p-1) ≡ 1(mod p)

也即是说:假设我们要测试n是否为质数。我们可以随机选取一个数a,然后计算a^(n-1) mod n,如果结果不为1,我们可以100%断定n不是质数。
否则我们再随机选取一个新的数a进行测试。如此反复多次,如果每次结果都是1,我们就假定n是质数。
该测试被称为Fermat测试。需要注意的是:Fermat测试不一定是准确的,有可能出现把合数误判为质数的情况。
Miller和Rabin在Fermat测试上,建立了Miller-Rabin质数测试算法。

与Fermat测试相比,增加了一个二次探测定理:
如果p是奇素数,则 x^2 ≡ 1(mod p)的解为 x ≡ 1 或 x ≡ p - 1(mod p)

如果a^(n-1) ≡ 1 (mod n)成立,Miller-Rabin算法不是立即找另一个a进行测试,而是看n-1是不是偶数。如果n-1是偶数,另u=(n-1)/2,并检查是否满足二次探测定理即a^u ≡ 1 或 a^u ≡ n - 1(mod n)。
举个Matrix67 Blog上的例子,假设n=341,我们选取的a=2。则第一次测试时,2^340 mod 341=1。由于340是偶数,因此我们检查2^170,得到2^170
mod 341=1,满足二次探测定理。同时由于170还是偶数,因此我们进一步检查2^85 mod 341=32。此时不满足二次探测定理,因此可以判定341不为质数。
将这两条定理合起来,也就是最常见的Miller-Rabin测试。
但一次MR测试仍然有一定的错误率。为了使我们的结果尽可能的正确,我们需要进行多次MR测试,这样可以把错误率降低。
写成伪代码为:
Miller-Rabin(n):
If (n <= 2) Then
If (n == 2) Then
Return True
End If
Return False
End If

If (n mod 2 == 0) Then
// n为非2的偶数,直接返回合数
Return False
End If

// 我们先找到的最小的a^u,再逐步扩大到a^(n-1)

u = n - 1; // u表示指数
while (u % 2 == 0)
u = u / 2
End While // 提取因子2

For i = 1 .. S // S为设定的测试次数
a = rand_Number(2, n - 1) // 随机获取一个2~n-1的数a
x = a^u % n
While (u < n)
// 依次次检查每一个相邻的 a^u, a^2u, a^4u, ... a^(2^k*u)是否满足二次探测定理
y = x^2 % n
If (y == 1 and x != 1 and x != n - 1)	// 二次探测定理
// 若y = x^2 ≡ 1(mod n)
// 但是 x != 1 且 x != n-1
Return False
End If
x = y
u = u * 2
End While
If (x != 1) Then	// Fermat测试
Return False
End If
End For
Return True

值得一提的是,Miller-Rabin每次测试失误的概率是1/4;进行S次后,失误的概率是4^(-S)。
小Hi:那么小Ho,你能计算出这个算法的时间复杂度么?
小Ho:恩,每一次单独的MR测试,需要O(log n)的时间。一共要进行S次MR测试,也就是O(Slog n)。
小Hi:没错,这样就能够在很短的时间内完成质数的测试了。当然如果你还是不放心,可以把S的值设定的更高一点。
小Ho:好!这样就能够顺利的找到大质数了。

本题的提示参考了Matrix67的Blogwikipedia的词条
Matrix67的Blog有更多的细节描写。Wiki中的伪代码比上文中的简洁一些,并且有介绍了一些小技巧:比如如果n<2^64,只用选取a=2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37做测试即可

AC代码:

#include<bits/stdc++.h>
#pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000")

using namespace std;
#define eps 1e-9
#define PI acos(-1.0)
#define INF 0x3f3f3f3f
#define LLINF 1LL<<50
#define speed std::ios::sync_with_stdio(false);

typedef long long ll;
typedef unsigned long long ull;
typedef long double ld;
typedef pair<ll, ll> pll;
typedef complex<ld> point;
typedef pair<int, int> pii;
typedef pair<pii, int> piii;
typedef vector<int> vi;

#define CLR(x,y) memset(x,y,sizeof(x))
#define CPY(x,y) memcpy(x,y,sizeof(x))
#define clr(a,x,size) memset(a,x,sizeof(a[0])*(size))
#define cpy(a,x,size) memcpy(a,x,sizeof(a[0])*(size))
#define debug(a) cout << #a" = " << (a) << endl;
#define debugarry(a, n) for (int i = 0; i < (n); i++) { cout << #a"[" << i << "] = " << (a)[i] << endl; }

#define mp(x,y) make_pair(x,y)
#define pb(x) push_back(x)
#define lowbit(x) (x&(-x))

#define MID(x,y) (x+((y-x)>>1))
#define getidx(l,r) (l+r | l!=r)
#define ls getidx(l,mid)
#define rs getidx(mid+1,r)
#define lson l,mid
#define rson mid+1,r

template<class T>
inline bool read(T &n)
{
T x = 0, tmp = 1;
char c = getchar();
while((c < '0' || c > '9') && c != '-' && c != EOF) c = getchar();
if(c == EOF) return false;
if(c == '-') c = getchar(), tmp = -1;
while(c >= '0' && c <= '9') x *= 10, x += (c - '0'),c = getchar();
n = x*tmp;
return true;
}
template <class T>
inline void write(T n)
{
if(n < 0)
{
putchar('-');
n = -n;
}
int len = 0,data[20];
while(n)
{
data[len++] = n%10;
n /= 10;
}
if(!len) data[len++] = 0;
while(len--) putchar(data[len]+48);
}

ll prime[6] = {2, 3, 5, 233, 331};
ll qmul(ll x, ll y, ll mod)   // 乘法防止溢出, 如果p * p不爆LL的话可以直接乘; O(1)乘法或者转化成二进制加法(快速加)
{
ll ret = 0;
while(y) {
if(y & 1)
ret = (ret + x) % mod;
x = x * 2 % mod;
y >>= 1;
}
return ret;
}
ll qpow(ll a, ll n, ll mod)
{
ll ret = 1;
while(n)
{
if(n & 1) ret = qmul(ret, a, mod);
a = qmul(a, a, mod);
n >>= 1;
}
return ret;
}
bool Miller_Rabin(ll p)
{
if(p < 2) return 0;
if(p != 2 && p % 2 == 0) return 0;
ll s = p - 1;
while(! (s & 1)) s >>= 1;
for(int i = 0; i < 5; ++i)
{
if(p == prime[i]) return 1;
ll t = s, m = qpow(prime[i], s, p);
while(t != p - 1 && m != 1 && m != p - 1)
{
m = qmul(m, m, p);
t <<= 1;
}
if(m != p - 1 && !(t & 1)) return 0;
}
return 1;
}

int main()
{
int n;
scanf("%d",&n);
while(n--)
{
ll num;
scanf("%lld",&num);
if(Miller_Rabin(num))
puts("Yes");
else
puts("No");
}
return 0;
}
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