BSGS算法(大小步算法)
$BSGS$ 算法 $Baby\ Steps\ Giant\ Steps$.
致力于解决给定两个互质的数 $a,\ p$ 求一个最小的非负整数 $x$ 使得 $a^x\equiv b(mod\ p)$ 其中 $b$ 为任意正整数,$2≤a<p$,$2≤b<p$
该算法使用的原理与欧拉定理有关,其中$a,\ p$互质
$a^{\phi (p)}\equiv 1(mod\ p)$
又因为
$a^0\equiv 1(mod\ p)$
所以$0到\phi p$是一个循环节,也就是说该算法最多查找$\phi (p)$次就可以找到答案,否则就无解。
设$x=im-k$其中$0≤k≤m$ 原式变为
$a^{im-k}\equiv b(mod\ p)$
两边乘以$a^k$得到
$a^{im}\equiv a^kb(mod\ p)$
然后我们可以拆成左右两部分分别进行枚举$i$和$k$。
①先枚举$k$,把对应的结果$a^kb$和对应的$k$放入$map$中,$map\_name[a^kb]=k$。$(k\ from\ 0\ to\ m)$
②然后枚举$i$,把得到的结果$a^{im}$在$map$中进行查找,如果$map\_name.count(a^{im})$可以找到,则输出此时的$im-k$即可。($i\ from\ 1\ to\ m$)
如果超出查找范围还没找到,则无解。
这里注意下,对$a^{im}$枚举时,要先快速幂预处理出来$a^m$,然后枚举$i$即可。
算法时间复杂度为$O(max(m, \phi (p)/m))$.
最坏情况为$p$为质数$\phi (p)=p-1$
此时将$m$取$\sqrt p$为最小,时间复杂度为$O(\sqrt p)$。
$m$取$\sqrt p+1$或$ceil(\sqrt p)$。
代码:
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std; typedef long long ll; int n, p, b; unordered_map<ll, int> vis;
inline ll fp( ll a, ll b ){
a %= p;
ll res = ;
while( b ){
if( b& ) res = res*a%p;
b >>= ;
a = a*a%p;
}
return res;
} int main()
{ ios::sync_with_stdio(); cin.tie(); cout.tie();
cin >> p >> b >> n;
ll m = ceil(sqrt(p)); /*算法复杂度O( max(m, phi(p)/m) ) 所以m取ceil(sqrt(p))最快O(sqrt(p)) */
ll tmp = n;
for( int k=; k<=m; k++,(tmp*=b)%=p ){
vis[tmp] = k;
}
ll t = fp(b, m); tmp = t;
bool flag = ;
for( int i=; i<=m; i++, tmp=tmp*t%p ){
if( vis.count(tmp) ){
flag = ;
cout << i*m-vis[tmp] << endl;
break; }
}
if(!flag) cout << "no solution" <<endl; return ;
}
BSGS算法(大小步算法)的更多相关文章
- BSGS(大小步)算法
BSGS算法主要用于求解形如ax≡b(mod p)的式子中x的值. 在这里我们不妨设 x=k1*n-k2 这时我们就可以将式子转化为 ak1*n≡b*ak2(mod p) 这里的n我们设为√p,所以我 ...
- BSGS算法(大步小步算法)
计算\(y^x ≡ z \ mod\ p\) 中 \(x\) 的解. 这个模板是最小化了\(x\) , 无解输出\(No \ Solution!\) map<ll,ll>data; ll ...
- Discrete Logging ZOJ - 1898 (模板题大小步算法)
就是求Ax三B(mod C)当C为素数时 #include<cstdio> #include<cstring> #include<cmath> #include&l ...
- [模板]大步小步算法——BSGS算法
大步小步算法用于解决:已知A, B, C,求X使得 A^x = B (mod C) 成立. 我们令x = im - j | m = ceil(sqrt(C)), i = [1, m], j = [0, ...
- 离散对数及其拓展 大步小步算法 BSGS
离散对数及其拓展 离散对数是在群Zp∗Z_{p}^{*}Zp∗而言的,其中ppp是素数.即在在群Zp∗Z_{p}^{*}Zp∗内,aaa是生成元,求关于xxx的方程ax=ba^x=bax=b的解, ...
- 离散对数&&大步小步算法及扩展
bsgs algorithm ax≡b(mod n) 大步小步算法,这个算法有一定的局限性,只有当gcd(a,m)=1时才可以用 原理 此处讨论n为素数的时候. ax≡b(mod n)(n为素数) 由 ...
- 【题解】Matrix BZOJ 4128 矩阵求逆 离散对数 大步小步算法
传送门:http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=4128 大水题一道 使用大步小步算法,把数字的运算换成矩阵的运算就好了 矩阵求逆?这么基础的线 ...
- Atitit 图像处理30大经典算法attilax总结
Atitit 图像处理30大经典算法attilax总结 1. 识别模糊图片算法2 2. 相似度识别算法(ahash,phash,dhash)2 3. 分辨率太小图片2 4. 横条薯条广告2 5. 图像 ...
- GJM : 数据结构 - 轻松看懂机器学习十大常用算法 [转载]
转载请联系原文作者 需要获得授权,非法转载 原文作者将享受侵权诉讼 文/不会停的蜗牛(简书作者)原文链接:http://www.jianshu.com/p/55a67c12d3e9 通过本篇文章可以 ...
随机推荐
- MySQL实战45讲学习笔记:第二十六讲
一.引子 在上一篇文章中,我和你介绍了几种可能导致备库延迟的原因.你会发现,这些场景里,不论是偶发性的查询压力,还是备份,对备库延迟的影响一般是分钟级的,而且在备库恢复正常以后都能够追上来. 但是,如 ...
- 阿里云等云端服务器VPS改造为ROS-Routeros,最大化利用云端硬盘
因为ROS官方提供的CHR镜像是用16G版本做出来的,所以我们用dd的方法做出来的ROS,空间都是16G. 如果你的云端是40G空间或者更多呢,也只用了16G空间,是不是很浪费. 我今天看到一篇大神写 ...
- [转载]3.1 UiPath鼠标操作元素的介绍和使用
一.鼠标(mouse)操作的介绍 模拟用户使用鼠标操作的一种行为,例如单击,双击,悬浮.根据作用对象的不同我们可以分为对元素的操作.对文本的操作和对图像的操作 二.鼠标对元素的操作在UiPath中的使 ...
- 代码移植的福音 namespace_alias
命名空间别名 允许程序员定义命名空间的另一个名字 它们常用作长的或嵌套过深的命名空间的简便使用方式. 我们也可以将用在代码移植上,而无需修改源代码的文件所定义的命名空间, 为后面升级merge代码创造 ...
- spring boot开启gzip
Web服务使用Spring Boot2X且运行在Tomcat或者Jetty中,支持gzip压缩可以 修改配置文件 application.properties server.compression.e ...
- [数据库] SQL 语法之进阶篇
一.创建计算字段 下面介绍什么是计算字段,如何创建计算字段,以及如何从应用程序中使用别名引用它们. 1.1 计算字段 存储在数据库表中的数据一般不是应用程序所需要的格式,下面举几个例子. 需要显示公司 ...
- 动手学深度学习1- pytorch初学
pytorch 初学 Tensors 创建空的tensor 创建随机的一个随机数矩阵 创建0元素的矩阵 直接从已经数据创建tensor 创建新的矩阵 计算操作 加法操作 转化形状 tensor 与nu ...
- 一个网页从输入URL到页面加载完成的过程中都发生了什么事情?
这是一个前端的经典面试题,很多大公司面试时都会被问及,涉及的面也是非常多. 一般会经历以下几个过程: 1.首先,在浏览器地址栏中输入url 2.浏览器先查看浏览器缓存-系统缓存-路由器缓存,如果缓存中 ...
- SpringBoot第二十篇:初识ActiveMQ
本文是作者之前写的关于 ActiveMQ 的一篇文章.此处为了保证该系列文章的完整性,故此处重新引入. 一.消息中间件的介绍 介绍 消息队列 是指利用 高效可靠 的 消息传递机制 进行与平台无关的 数 ...
- Redux + React-router 的入门和配置教程
(转载)原文链接: https://juejin.im/post/5dcaaa276fb9a04a965e2c9b#heading-18 前言