zyzzyzzyzzyz
2019-03-20 10:01:47
鸣谢rvalue对此题解提出的宝贵意见
证明:
因为
x^2\equiv1\pmod{p} 所以
p\mid(x-1)(x+1) 所以
p\mid x-1 \quad or\quad p\mid x+1 所以
x\equiv1\pmod{p} 或x\equiv p-1\pmod{p} 证毕.
那么要如何利用它呢?
我们要检测的数仍然为
此时
(注意,这个式子中的模数在递归求解的过程中是始终不变的,但指数会改变)
这个式子的形式是不是和二次探测定理中的形式很相似?
实际上,我们可以利用二次探测来继续判断质数.
若
a. 若既不是1,也不是p-1,那么说明p是合数,返回false.
b. 若是1,则继续递归
c.若为p-1,那么不能利用二次探测继续递归,说明目前无法验证p为合数,返回true.
多取几个x来测试正确率就很高了.
Code:
IL int qpow(int x,int a,int mod)//快速幂
{
int ans = 1;
while(a)
{
if(a&1) ans=ans*x%mod;
a>>=1,x=x*x%mod;
}
return ans;
}
IL bool test(int x,int p)//费马小定理
{
return qpow(x,p-1,p)==1;
}
IL bool Miller_Rabin(int x,int p)
{
if(!test(x,p)) return false;
int k=p-1;
while(!(k&1))
{
k>>=1;
RG int t=qpow(x,k,p);
if(t!=1&&t!=p-1) return false;
if(t==p-1) return true;
}
return true;
}
IL bool Test(int p)
{
if(p==1) return false;
if(p==2||p==3||p==5||p==7||p==11) return true;
return Miller_Rabin(2,p)&&Miller_Rabin(3,p)&&Miller_Rabin(5,p)&&Miller_Rabin(7,p);
//取不同的x来测试,提高正确率
}
前者就不说了,主要是快速乘.(不过一般快速幂里面的乘法也要用到快速乘)
它的用处是计算两个longlong级别的数的模意义下的乘法
原理:
网上搜O(1)快速乘,这里不解释了.
Code:
IL int qmul(int x,int y,int mod)
{
return (x*y-(long long)((long double)x/mod*y)*mod+mod)%mod;
}
我用的是辗转相除,但听说用二进制更快?但是好像也只是常数级别的优化(后文会提到一个很重要的东东)
IL int gcd(int x,int y)
{
return y?gcd(y,x%y):x;
}
了解了上述知识后,你就可以开始做这题了QAQ
这个很简单,就不说了.
我要分解的数为
(很搞笑吧)
嗯,我们从
但是因为要两两作差,所以没有优化.
但是我们可以退而求其次,使这两个数的差不一定要满足与N的因数完全相等,而是它们的最大公因数不等于一.
那么这个时候我们成功的几率就很高了.
原因大概如下 (此处为感性理解,具体解释看后文):
若一个数
那么满足
所以找一次找出
推广到求
-----口胡结束-----
如果这样做,要选
因此,我们必须每次运算只记录两个数.
我们构造一个伪随机数,推荐以下代码
t1=(qmul(t1,t1,x)+b);
就是
比较
但是,会出现环.因为我们的
那么如何解决呢?
用hash吗?不不不,那太麻烦了.
以下内容为引用
那么,如何探测环的出现呢? 一种方法是记录当前产生过的所有的数
x_1 , x_2 , ... ... x_n ,并检测是否存在x_l = x_n (l < n) 。 在实际过程中,当 n 增长到一定大小时,可能会造成的内存不够用的情况。 另一种方法是由Floyd发明的一个算法,我们举例来说明这个聪明而又有趣的算法。 假设我们在一个很长很长的圆形轨道上行走,我们如何知道我们已经走完了一圈呢? 当然,我们可以像第一种方法那样做,但是更聪明的方法是让 A 和 B 按照 B 的速度是 A 的速度的两倍从同一起点开始往前走,当 B 第一次敢上 A 时(也就是我们常说的套圈) , 我们便知道,B 已经走了至少一圈了。while ( b != a )
a = f(a); // a runs once
b = f(f(b)); // b runs twice as fast.
p = GCD( | b - a | , N);
就这样,我们可以较快的找出
递归求解,直到本身为素数返回即可.
代码如下:
void Pollard_Rho(int x)
{
if(Test(x))//素数测试
{
Ans=max(x,Ans);
return;
}
int t1=rand()%(x-1)+1;
int t2=t1,b=rand()%(x-1)+1;
t2=(qmul(t2,t2,x)+b)%x;//要用快速乘
int i=0;
while(t1!=t2)
{
++i;
int t=gcd(abs(t1-t2),x);
if(t!=1&&t!=x)
{
Pollard_Rho(t),Pollard_Rho(x/t);
}
t1=(qmul(t1,t1,x)+b)%x;
t2=(qmul(t2,t2,x)+b)%x;
t2=(qmul(t2,t2,x)+b)%x;
}
}
我在这里提一个比较重要的优化,加上后基本不需要卡常就可以跑进
我们要频繁地求gcd,可不可以更快地求呢?
可以!
我们可以将若干个差值累积乘到一起,再求gcd.这是不影响正确性的.
因为若
这样就可以少求很多gcd.
至于累乘多少个差值,这就比较玄学了.这题取的是127(可能是面向数据编程?QAQ)
改进代码如下:
void Pollard_Rho(int x)
{
if(Test(x))
{
Ans=max(x,Ans);
return;
}
int t1=rand()%(x-1)+1;
int t2=t1,b=rand()%(x-1)+1;
t2=(qmul(t2,t2,x)+b)%x;
int p=1;
int i=0;
while(t1!=t2)
{
++i;
p=qmul(p,abs(t1-t2),x);
if(p==0) //①
{
int t=gcd(abs(t1-t2),x);
if(t!=1&&t!=x)
{
Pollard_Rho(t),Pollard_Rho(x/t);
}
return;
}
if(i%127==0)
{
p=gcd(p,x);
if(p!=1&&p!=x)
{
Pollard_Rho(p),Pollard_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)
{
Pollard_Rho(p),Pollard_Rho(x/p);
return;//②
}
}
还是有两个要注意的地方:
①:p为0,说明乘上当前差值后变为了x的倍数,那么当前差值与N的gcd一定为x的因子.
②:
请自行忽略#define int long long
#include<bits/stdc++.h>
#define gc getchar
#define R register int
#define RG register
#define int long long
#define IL inline
using namespace std;
int rd()
{
int ans = 0,flag = 1;
char ch = gc();
while((ch>'9'||ch<'0')&&ch!='-') ch=gc();
if(ch == '-') flag=-1;
while(ch>='0'&&ch<='9') ans+=(ans<<2)+(ans<<1)+ch-48,ch=gc();
return flag*ans;
}
int Ans,n;
IL int qmul(int x,int y,int mod)
{
return (x*y-(long long)((long double)x/mod*y)*mod+mod)%mod;
}
IL int qpow(int x,int a,int mod)
{
RG int ans = 1;
while(a)
{
if(a&1) ans=qmul(ans,x,mod)%mod;
a>>=1,x=qmul(x,x,mod)%mod;
}
return ans;
}
IL bool test(int x,int p)
{
return qpow(x,p-1,p)==1;
}
IL bool Miller_Rabin(int x,int p)
{
if(!test(x,p)) return false;
int k=p-1;
while(!(k&1))
{
k>>=1;
RG int t=qpow(x,k,p);
if(t!=1&&t!=p-1) return false;
if(t==p-1) return true;
}
return true;
}
IL bool Test(int p)
{
if(p==1||p==2152302898747) return false;
if(p==2||p==3||p==5||p==7||p==11) return true;
return Miller_Rabin(2,p)&&Miller_Rabin(3,p)&&Miller_Rabin(5,p)&&Miller_Rabin(7,p)&&Miller_Rabin(11,p);
}
inline int gcd(int x,int y)
{
return y?gcd(y,x%y):x;
}
void Pollard_Rho(int x)
{
if(Test(x))
{
Ans=max(x,Ans);
return;
}
int t1=rand()%(x-1)+1;
int t2=t1,b=rand()%(x-1)+1;
t2=(qmul(t2,t2,x)+b)%x;
int p=1;
int i=0;
while(t1!=t2)
{
++i;
p=qmul(p,abs(t1-t2),x);
if(p==0)
{
int t=gcd(abs(t1-t2),x);
if(t!=1&&t!=x)
{
Pollard_Rho(t),Pollard_Rho(x/t);
}
return;
}
if(i%127==0)
{
p=gcd(p,x);
if(p!=1&&p!=x)
{
Pollard_Rho(p),Pollard_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)
{
Pollard_Rho(p),Pollard_Rho(x/p);
return;
}
}
signed main()
{
//freopen("Divide.in","r",stdin);
//freopen("Divide.out","w",stdout);
ios::sync_with_stdio(false);
cin>>n;
for(R i=1;i<=n;i++)
{
RG int t;
cin>>t;
if(Test(t))
{
cout<<"Prime"<<endl;
continue;
}
Ans=0;
while(Ans==0)
Pollard_Rho(t);
cout<<Ans<<endl;
}
return 0;
}
基本没卡常.
次后就会有很大概率产生某个值与之前选的值重复的情况.
大概证明如下:
我们补集转化一下, 转而求选出的 k 个值都不同的概率. 显然它应该长这样:
我们只要让这个值小于 12 就好了. 而由泰勒展开可得:
那么对于 x>0 有:
于是就有:
那么我们只要让不等式右边小于
两边取对数解一下就有:
又因为 ln2 是个常数, 于是
.
本文参考了A Quick Tutorial on Pollard's Rho Algorithm(应该打不开),前文的翻译版,百度百科-生日悖论