算法简介

Miller-Rabin算法,这是一个很高效的判断质数的方法,可以在用\(O(logn)\) 的复杂度快速判断一个数是否是质数。它运用了费马小定理和二次探测定理这两个筛质数效率极高的方法。

费马小定理判质数

\(a^{p - 1}\ ≡\ 1\ mod\ p\)

这个定理在 \(p\) 为质数的时候是成立的,所以我们可以如果要判断 \(p\) 是否是质数,可以 \(rand\) 几个 \(a\) 值然后照着这个式子来算,如果算出来不是 \(1\) 那说明 \(p\) 一定不是质数。

但在我们的自然数中,如果照着这个式子算出来的答案为1,也是有可能不是质数的。更有一类合数,它用费马小定理不管 rand 什么数都判不掉。这类合数称为 Carmichael数(卡迈克尔数),其中一个例子就是561(哇,居然这么小)。

二次探测定理

因为Carmichael数的存在,使得我们难以高效判断质数,所以我们还需要加入第二种判断方法使这种伪算法更优秀!而二次探测无疑就是为我们量身定制的算法,因为它要建立在同余式右边为1的基础上(而我们的费马小定理不正好满足了要求吗?)

若 \(b^2≡1\ mod\ p\) 且 \(p\) 为质数 \(=>\) 则 \(p\) 一定可以被 \(b−1\) 和 \(b+1\) 其中一个整除

这是二次探测定理,原理很简单,我们将上面的同余式左右都减1,根据平方差公式可以得出 \((b−1)(b+1)≡\ 0\ mod\ p\) 这其实就代表着等式左边是模数的倍数,但若模数p是质数,则 \((b−1)\) 和 \((b+1)\) 必定存在一个是 \(p\) 的倍数,所以要么 \(b−1=p\ (b=1)\) 或者 \(b+1=p\ (b=p−1)\) 如果不满足则 \(p\) 一定不是质数!然后我们还可以发现若 \(b=1\) 我们又可以进行新一轮二次探测!

根据这个道理,我们可以进行二次探测:因为 \(a^{p−1}≡1\mod\ p\) 如果 \(p−1\) 为偶数的话就可以化成: \(a^{(\frac{p−1}2)^2}≡1\ mod\ p\) 这样就变成了二次探测的基本式。

typedef long long ll;
typedef unsigned long long ull;
typedef long double lb;
inline ll ksc(ull x, ull y, ll p) { // O(1)快速乘(防爆long long)
return (x * y - (ull)((lb)x / p * y) * p + p) % p;
} inline ll ksm(ll x, ll y, ll p) { //快速幂
ll res = 1;
while (y) {
if (y & 1) res = ksc(res, x, p);
x = ksc(x, x, p);
y >>= 1;
}
return res;
} inline bool mr(ll x, ll p) {
if (ksm(x, p - 1, p) != 1) return 0; //费马小定理
ll y = p - 1, z;
while (!(y & 1)) { //一定要是能化成平方的形式
y >>= 1;
z = ksm(x, y, p); //计算
if (z != 1 && z != p - 1) return 0; //不是质数
if (z == p - 1) return 1; //一定要为1,才能继续二次探测
}
return 1;
} inline bool prime(ll x) {
if (x < 2) return 0;
if (x == 2 || x == 3 || x == 5 || x == 7 || x == 43) return 1;
return mr(2, x) && mr(3, x) && mr(5, x) && mr(7, x) && mr(43, x);
}

这样子加上二次探测之后,明显就能高效很多,基本上卡不了,大概要每 \(10^{10}\) 个数才会出现一个判不掉的,这个概率可以说十分微小,可以忽略!

Miller-Rabin 素数检验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. POJ1811_Prime Test【Miller Rabin素数测试】【Pollar Rho整数分解】

    Prime Test Time Limit: 6000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 29193 Accepted: 7392 Case Time ...

  3. POJ2429_GCD &amp; LCM Inverse【Miller Rabin素数測试】【Pollar Rho整数分解】

    GCD & LCM Inverse Time Limit: 2000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 9756Accepted: 1819 ...

  4. POJ1811_Prime Test【Miller Rabin素数測试】【Pollar Rho整数分解】

    Prime Test Time Limit: 6000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 29193 Accepted: 7392 Case Time ...

  5. HDU1164_Eddy&#39;s research I【Miller Rabin素数测试】【Pollar Rho整数分解】

    Eddy's research I Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others ...

  6. Miller Rabin素数检测

    #include<iostream> #include<cstdio> #include<queue> #include<cstring> #inclu ...

  7. 关于素数:求不超过n的素数,素数的判定(Miller Rabin 测试)

    关于素数的基本介绍请参考百度百科here和维基百科here的介绍 首先介绍几条关于素数的基本定理: 定理1:如果n不是素数,则n至少有一个( 1, sqrt(n) ]范围内的的因子 定理2:如果n不是 ...

  8. GCDLCM 【米勒_拉宾素数检验 (判断大素数)】

    GCDLCM 题目链接(点击) 题目描述 In FZU ACM team, BroterJ and Silchen are good friends, and they often play some ...

  9. 【数论基础】素数判定和Miller Rabin算法

    判断正整数p是否是素数 方法一 朴素的判定   

随机推荐

  1. 卧槽!最新编程语言排名,Java 沦为老二。。

    2020 年 9 月刚过去,栈长看了下最新的 tiobe 编程语言榜,牛逼啊,C 语言居然登顶了,Java 下降 3 个点,沦为老二的位置. 数据来源TIOBE: https://www.tiobe. ...

  2. “酒香也怕巷子深” Smartflow-Sharp 工作流

    导语 老话说得好,"酒香不怕巷子深"可是我又不是什么大咖,写得再好也没人知道.所以我今天准备再写写我的工作流组件,写得不好还请大家见谅.写文章对于我来说,有点感觉"茶壶里 ...

  3. 【漏洞复现】PHPmyadmin 4.8.1后台Getshell新姿势

    原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/HZcS2HdUtqz10jUEN57aog 早上看到群里在讨论一个新姿势,phpmyadmin后台getshell,不同于以往需要知道 ...

  4. python中def用法

    转载:https://blog.csdn.net/qq_21466543/article/details/81604826 一.函数调用的含义 函数是类似于可封装的程序片段.允许你给一块语句一个名字, ...

  5. C语言中的左移与右移 <<, >> 位运算

    这里参考了一篇很好的位运算,涉及到位运算可能会遇到的正负号问题,左右溢出怎么处理问题. 参考: 1. https://www.cnblogs.com/myblesh/articles/2431806. ...

  6. LCD显示器缺陷自动化检测方案

    很牛的测试 参考: 1.https://www.radiantvisionsystems.com/ 2.https://www.radiantvisionsystems.com/node/275 LC ...

  7. 【题解】[AHOI2013]作业

    Link 题目大意:\(n\)个数,\(m\)个询问,每次四个参数,\(l,r,a,b\),问区间\([l,r]\)中出现过的,数值在\([a,b]\)区间中的数的个数以及区间\([l,r]\)中数值 ...

  8. Springcloud技术分享

    Springcloud技术分享 Spring Cloud 是一套完整的微服务解决方案,基于 Spring Boot 框架,准确的说,它不是一个框架,而是一个大的容器,它将市面上较好的微服务框架集成进来 ...

  9. JS常见加密混淆方式

    目录 前端js常见混淆加密保护方式 eval方法等字符串参数 emscripten WebAssembly js混淆实现 JSFuck AAEncode JJEncode 代码压缩 变量名混淆 字符串 ...

  10. How to install the NVIDIA drivers on Fedora 32

    https://linuxconfig.org/how-to-install-the-nvidia-drivers-on-fedora-32 The NVIDIA Driver is a progra ...