首先附上matrix67大神的讲解:

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Miller和Rabin两个人的工作让Fermat素性测试迈出了革命性的一步,建立了传说中的Miller-Rabin素性测试算法。新的测试基于下面的定理:如果p是素数,x是小于p的正整数,且x^2 mod p = 1,那么要么x=1,要么x=p-1。这是显然的,因为x^2 mod p = 1相当于p能整除x^2-1,也即p能整除(x+1)(x-1)。由于p是素数,那么只可能是x-1能被p整除(此时x=1)或x+1能被p整除(此时x=p-1)。
    我们下面来演示一下上面的定理如何应用在Fermat素性测试上。前面说过341可以通过以2为底的Fermat测试,因为2^340 mod 341=1。如果341真是素数的话,那么2^170 mod 341只可能是1或340;当算得2^170 mod 341确实等于1时,我们可以继续查看2^85除以341的结果。我们发现,2^85 mod 341=32,这一结果摘掉了341头上的素数皇冠,面具后面真实的嘴脸显现了出来,想假扮素数和我的素MM交往的企图暴露了出来。
    这就是Miller-Rabin素性测试的方法。不断地提取指数n-1中的因子2,把n-1表示成d*2^r(其中d是一个奇数)。那么我们需要计算的东西就变成了a的d*2^r次方除以n的余数。于是,a^(d * 2^(r-1))要么等于1,要么等于n-1。如果a^(d * 2^(r-1))等于1,定理继续适用于a^(d * 2^(r-2)),这样不断开方开下去,直到对于某个i满足a^(d * 2^i) mod n = n-1或者最后指数中的2用完了得到的a^d mod n=1或n-1。这样,Fermat小定理加强为如下形式:
    尽可能提取因子2,把n-1表示成d*2^r,如果n是一个素数,那么或者a^d mod n=1,或者存在某个i使得a^(d*2^i) mod n=n-1 ( 0<=i<r ) (注意i可以等于0,这就把a^d mod n=n-1的情况统一到后面去了)
    Miller-Rabin素性测试同样是不确定算法,我们把可以通过以a为底的Miller-Rabin测试的合数称作以a为底的强伪素数(strong pseudoprime)。第一个以2为底的强伪素数为2047。第一个以2和3为底的强伪素数则大到1 373 653。
    Miller-Rabin算法的代码也非常简单:计算d和r的值(可以用位运算加速),然后二分计算a^d mod n的值,最后把它平方r次。程序的代码比想像中的更简单,我写一份放在下边。虽然我已经转C了,但我相信还有很多人看不懂C语言。我再写一次Pascal吧。函数IsPrime返回对于特定的底数a,n是否是能通过测试。如果函数返回False,那说明n不是素数;如果函数返回True,那么n极有可能是素数。注意这个代码的数据范围限制在longint,你很可能需要把它们改成int64或高精度计算。
function pow( a, d, n:longint ):longint;
begin
   if d=0 then exit(1)
   else if d=1 then exit(a)
   else if d and 1=0 then exit( pow( a*a mod n, d div 2, n) mod n)
   else exit( (pow( a*a mod n, d div 2, n) * a) mod n);
end;

function IsPrime( a,n:longint ):boolean;
var
   d,t:longint;
begin
   if n=2 then exit(true);
   if (n=1) or (n and 1=0) then exit(false);
   d:=n-1;
   while d and 1=0 do d:=d shr 1;
   t:=pow( a, d, n );
   while ( d<>n-1 ) and ( t<>1 ) and ( t<>n-1 ) do
   begin
      t:=(t * t)mod n;
      d:=d shl 1;
   end;
   exit( (t=n-1) or (d and 1=1) );
end;

    对于大数的素性判断,目前Miller-Rabin算法应用最广泛。一般底数仍然是随机选取,但当待测数不太大时,选择测试底数就有一些技巧了。比如,如果被测数小于4 759 123 141,那么只需要测试三个底数2, 7和61就足够了。当然,你测试的越多,正确的范围肯定也越大。如果你每次都用前7个素数(2, 3, 5, 7, 11, 13和17)进行测试,所有不超过341 550 071 728 320的数都是正确的。如果选用2, 3, 7, 61和24251作为底数,那么10^16内唯一的强伪素数为46 856 248 255 981。这样的一些结论使得Miller-Rabin算法在OI中非常实用。通常认为,Miller-Rabin素性测试的正确率可以令人接受,随机选取k个底数进行测试算法的失误率大概为4^(-k)。

Miller-Rabin算法是一个RP算法。RP是时间复杂度的一种,主要针对判定性问题。一个算法是RP算法表明它可以在多项式的时间里完成,对于答案为否定的情形能够准确做出判断,但同时它也有可能把对的判成错的(错误概率不能超过1/2)。RP算法是基于随机化的,因此多次运行该算法可以降低错误率。还有其它的素性测试算法也是概率型的,比如Solovay-Strassen算法。另外一些素性测试算法则需要预先知道一些辅助信息(比如n-1的质因子),或者需要待测数满足一些条件(比如待测数必须是2^n-1的形式)。前几年AKS算法轰动世界,它是第一个多项式的、确定的、无需其它条件的素性判断算法。当时一篇论文发表出来,题目就叫PRIMES is in P,然后整个世界都疯了,我们班有几个MM那天还来了初潮。算法主要基于下面的事实:n是一个素数当且仅当(x-a)^n≡(x^n-a) (mod n)。注意这个x是多项式中的未知数,等式两边各是一个多项式。举个例子来说,当a=1时命题等价于如下结论:当n是素数时,杨辉三角的第n+1行除两头的1以外其它的数都能被n整除。

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

这儿的快速幂写丑了。。。

前面都没有问题,我们主要来研究exit( (t=n-1) or (d and 1=1) )这句话;

or后面的意思是 a ^d mod p=1 or p-1

前面的意思是 a ^d在反复平方的过程中某一次 mod p=p-1,为什么是p-1呢,为什么不再 or t=1呢?

事实上,如果 a ^d在反复平方的过程中某一次 mod p=1,那么x ^2 mod p=1?

那么x=1 or p-1,又因为x不等于1,因为我们在最开始检验了 a ^d mod p是否=1 or p-1,

如果不是的话,在反复平方的过程中一定会先出现p-1,而不是1,而且如果出现1的话,那么一定之前出现了p-1,否则一直往前推,a ^d mod p=1 这与进入while循环矛盾

所以,这样的算法是没有问题的

我的代码:

 var p,n,m:int64; t:longint;
procedure init;
begin
readln(p);
end;
procedure mul(x,y:int64;var z:int64);
var tmp:int64;
begin
tmp:=;
while y> do
begin
if odd(y) then tmp:=(tmp+x) mod p;
y:=y>>;
x:=(x+x) mod p;
end;
z:=tmp;
end; function check(x:int64):boolean;
var cs,y,z:int64;
j:longint;
begin
cs:=n;y:=;
while cs> do
begin
if odd(cs) then mul(y,x,y);
cs:=cs>>;
mul(x,x,x);
end;
z:=n;
while (z<>p-) and (y<>) and (y<>p-) do
begin
mul(y,y,y);
z:=z<<;
end;
exit((odd(z)) or (y=p-));
end; function isprime(p:int64):boolean;
var i:longint;
begin
if (not(odd(p))) or (p=) then exit(false);
n:=p-;m:=;
while n and = do n:=n>>;
for i:= to do
if not(check(random(p-)+)) then exit(false);
exit(true);
end;
procedure main;
begin
if isprime(p) then writeln('Yes') else writeln('No');
end;
begin
assign(input,'input.txt');assign(output,'output.txt');
reset(input);rewrite(output);
readln(t);
while t> do
begin
dec(t);
init;
main;
end;
close(input);close(output);
end.

Rabin-Miller算法的更多相关文章

  1. Miller Rabin素数检测与Pollard Rho算法

    一些前置知识可以看一下我的联赛前数学知识 如何判断一个数是否为质数 方法一:试除法 扫描\(2\sim \sqrt{n}\)之间的所有整数,依次检查它们能否整除\(n\),若都不能整除,则\(n\)是 ...

  2. 模式字符串匹配问题(KMP算法)

    这两天又看了一遍<算法导论>上面的字符串匹配那一节,下面是实现的几个程序,可能有错误,仅供参考和交流. 关于详细的讲解,网上有很多,大多数算法及数据结构书中都应该有涉及,由于时间限制,在这 ...

  3. Leetcode #28. Implement strStr()

    Brute Force算法,时间复杂度 O(mn) def strStr(haystack, needle): m = len(haystack) n = len(needle) if n == 0: ...

  4. Google Interview University - 坚持完成这套学习手册,你就可以去 Google 面试了

    作者:Glowin链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22881223来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 原文地址:Google ...

  5. USACO chapter1

    几天时间就把USACO chapter1重新做了一遍,发现了自己以前许多的不足.蒽,现在的程序明显比以前干净很多,而且效率也提高了许多.继续努力吧,好好的提高自己.这一章主要还是基本功的训练,没多少的 ...

  6. LintCode ---- 刷题总结

    对于一个给定的 source 字符串和一个 target 字符串,你应该在 source 字符串中找出 target 字符串出现的第一个位置(从0开始).如果不存在,则返回 -1. 基本:两重for循 ...

  7. 九章lintcode作业题

    1 - 从strStr谈面试技巧与代码风格 必做题: 13.字符串查找 要求:如题 思路:(自写AC)双重循环,内循环读完则成功 还可以用Rabin,KMP算法等 public int strStr( ...

  8. Miller-Robin 素数测试法 模板

    测试单个素数,出错概率比计算机本身出错的概率还要低 算法是基于费马小定理(format),二次探测定理(x*x % p == 1 ,若P为素数,则x的解只能是x = 1或者x = p - 1)加上迭代 ...

  9. Miller Rabin算法详解

    何为Miller Rabin算法 首先看一下度娘的解释(如果你懒得读直接跳过就可以反正也没啥乱用:joy:) Miller-Rabin算法是目前主流的基于概率的素数测试算法,在构建密码安全体系中占有重 ...

  10. Pollard rho算法+Miller Rabin算法 BZOJ 3668 Rabin-Miller算法

    BZOJ 3667: Rabin-Miller算法 Time Limit: 60 Sec  Memory Limit: 512 MBSubmit: 1044  Solved: 322[Submit][ ...

随机推荐

  1. ExecutorService 接口

    先看一个Executor接口,该接口只有一个方法:void execute(Runnable command),用于在未来某个时刻提交一个command,这个command可以被提交到一个新的线程,或 ...

  2. QQ登录网站接入

    QQ网站登录是一个非常常用的功能,网上有很多的资料,在此只做一个整理: QQ登录接入也在不断的升级,目前我发布的是2.1,很多资料里显示的那些繁杂的步骤已经不需要了: 第一步需要先申请,申请地址如下: ...

  3. CentOS 7 install LNMP

    CentOS 7 install LNMP 关于 Nginx (发音 “engine x”)这是一款免费.开源.高效的 HTTP 服务器,Nginx是以稳定著称,丰富的功能,结构简单,低资源消耗.本教 ...

  4. 顺序表 C++模板实现

    #include <iostream> using namespace std; template <typename T> class list{ private: int ...

  5. React Native在虚拟运行app时,报错RCTRootView not found,怎么解决?

    报错: 解决方案:

  6. 工作踩坑记录:JavaScript跳转被缓存

    起因:业务想要一个固定二维码来每周扫码跳转到不同的页面上去,我用JS写了个跳转,却发现被缓存了,虽然被具体被缓存多久不清楚,但是被缓存了很不爽,不符合业务实时更改这个二维码跳转页面的需求. 经过:既然 ...

  7. Delphi XE2及以后的版本编译后的程序大小问题

    说说Delphi XE2及以后的版本编译后的程序大小问题. 其实最终得到的程序并不大,由于编译器的变化,XE2里Debug版程序比Release版程序大很多,要减小程序体积,就使用Release版.下 ...

  8. SVN菜单说明

    01.SVN Checkout(SVN取出) 点击SVN Checkout,弹出检出提示框,在URL of repository输入框中输入服务器仓库地址,在Checkout directory输入框 ...

  9. Git常用命令汇总

    1.初始化相关 git init 初始化仓库 git remove add origin url 添加仓库地址 git remove rm origin 删除仓库地址 git clone 克隆别人的分 ...

  10. uvision4 ide已停止工作

    情景描述: 笔者安装了新系统WIN8.1,装上了MDKV4.72.MDK编译程序可以正常工作,可是只要当我“下载程序”或者“调试程序”的时候就提示“uvision4 ide已停止工作”,迫不得已只能关 ...