『高次同余方程 Baby Step Giant Step算法』
<更新提示>
<第一次更新>
<正文>
高次同余方程
一般来说,高次同余方程分\(a^x \equiv b(mod\ p)\)和\(x^a \equiv b(mod\ p)\)两种,其中后者的难度较大,本片博客仅将介绍第一类方程的解决方法。
给定\(a,b,p\),其中\(gcd(a,p)=1\),求方程\(a^x \equiv b(mod\ p)\)的最小非负整数解。
普通分析和朴素算法
先介绍一下欧拉定理:
如果正整数\(a\),\(p\)互质,则\(a^{\phi(p)}\equiv1(mod\ p)\)。
注意到题中所给的条件符合欧拉定理的前提条件,所以我们得知\(a^{\phi(p)}\equiv 1(mod\ p)\),又因为\(\phi(p)\leq p-1\),\(a^0\equiv 1(mod\ p)\),所以在\(0\)到\(p-1\)范围内,模\(p\)意义下\(a\)的幂一定形成了至少一次循环。也就是说,我们只要在\(0\)到\(p-2\)范围内枚举解\(x\),就一定能找到解,用快速幂判断即可求解该方程,时间复杂度\(O(plog_2p)\)。
Baby Step Giant Step算法
对于求解该类高次同余方程,\(Baby\ Step\ Giant\ Step\)可以优化枚举算法,在\(O(\sqrt p)\)的时间内求解该方程。
我们设解\(x=i*t-j\),其中\(0\leq j \leq t-1\),则方程为\(a^{i*t+j}\equiv b(mod\ p)⇔(a^t)^i\equiv b*a^j(mod\ q)\)。
对于所有的\(j\in[0,t-1]\),将\(b*a^j\ mod\ p\)的值插入\(hash\)表。
枚举\(i\)的所有可能取值\([0,\frac{p}{t}]\),计算出\((a^t)^i\ mod\ p\)的值,并在\(hash\)表中检索该值,如果该值存在,就可以用\(i*t-j\)更新答案。
该算法可以保证枚举到\(x\)在\([0,p-2]\)范围内的每一种情况,其时间复杂度为\(O(\frac{p}{t}+p)\),该函数为经典的对勾函数,当参数\(t\)取\(\sqrt p\)时,其函数值最小,保证其时间复杂度为\(O(\sqrt p)\)。
以下给出求解方程最小非负整数解的程序,无解时返回\(-1\)。
\(Code:\)
inline long long Baby_Step_Giant_Step(long long a,long long b,long long p)
{
map < long long , long long > hash;hash.clear();
b%=p;long long t=(long long)sqrt(p)+1,mul=1;
for (int j=0;j<t;j++)
{
hash[ mul * b % p ] = j;
mul = mul * a % p;
}
if (a%p==0)return b==0 ? 1 : -1;
a = 1;
for (int i=0;i<=t;i++)
{
long long j = ( hash.find(a) != hash.end() ? hash[a] : -1 );
if (j>=0&&i*t-j>=0)return i*t-j;
a = a * mul % p;
}
return -1;
}
计算器
Description
你被要求设计一个计算器完成以下三项任务:
1、给定y,z,p,计算Y^Z Mod P 的值;
2、给定y,z,p,计算满足xy≡ Z ( mod P )的最小非负整数;
3、给定y,z,p,计算满足Y^x ≡ Z ( mod P)的最小非负整数。
Input Format
输入包含多组数据。
第一行包含两个正整数T,K分别表示数据组数和询问类型(对于一个测试点内的所有数据,询问类型相同)。
以下行每行包含三个正整数y,z,p,描述一个询问。
Output Format
对于每个询问,输出一行答案。对于询问类型2和3,如果不存在满足条件的,则输出“Orz, I cannot find x!”,注意逗号与“I”之间有一个空格。
Sample Input
3 1
2 1 3
2 2 3
2 3 3
Sample Output
2
1
2
解析
同余方程模板题。对于询问\(1\),快速幂解决,对于询问\(2\),扩展欧几里得算法解决,对于询问\(3\),\(BSGS\)算法解决。
对于第三个任务,一个细节要注意的是,题中保证了\(p\)为质数,却没保证\(a\)不是\(p\)的倍数。所以要特判\(a\)为\(p\)倍数的情况。
\(Code:\)
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define mset(name,val) memset(name,val,sizeof name)
long long t,k;
inline void input(void)
{
scanf("%lld%lld",&t,&k);
}
inline long long power(long long a,long long b,long long p)
{
long long res=1;
while (b)
{
if (1&b)res*=a,res%=p;
b>>=1;
a*=a,a%=p;
}
return res;
}
inline long long Exeuclid(long long a,long long &x,long long b,long long &y,long long c)
{
if (b==0){x=c/a,y=0;return a;}
else
{
long long p=Exeuclid(b,x,a%b,y,c);
long long x_=x,y_=y;
x=y_;y=x_-a/b*y_;
return p;
}
}
inline long long Euclid(long long a,long long b)
{
return b ? Euclid(b,a%b) : a;
}
inline long long Baby_Step_Giant_Step(long long a,long long b,long long p)
{
map < long long , long long > hash;hash.clear();
b%=p;long long t=(long long)sqrt(p)+1,mul=1;
for (int j=0;j<t;j++)
{
hash[ mul * b % p ] = j;
mul = mul * a % p;
}
if (a%p==0)return b==0 ? 1 : -1;
a = 1;
for (int i=0;i<=t;i++)
{
long long j = ( hash.find(a) != hash.end() ? hash[a] : -1 );
if (j>=0&&i*t-j>=0)return i*t-j;
a = a * mul % p;
}
return -1;
}
inline void solve(void)
{
long long y,z,p;
for (int i=1;i<=t;i++)
{
scanf("%lld%lld%lld",&y,&z,&p);
if (k==1)
printf("%lld\n",power(y,z,p));
if (k==2)
{
if (z%Euclid(y,p))
{
printf("Orz, I cannot find x!\n");
continue;
}
long long x_,y_;
Exeuclid(y,x_,p,y_,z);
printf("%lld\n",(x_%p+p)%p);
}
if (k==3)
{
long long ans=Baby_Step_Giant_Step(y,z,p);
if (ans==-1)
printf("Orz, I cannot find x!\n");
else printf("%lld\n",ans);
}
}
}
int main(void)
{
input();
solve();
return 0;
}
ExBSGS算法
顾名思义,该算法就是\(Baby\ Step\ Giant\ Step\)的拓展。对于方程\(a^x\equiv b(mod\ p)\),当\(a,p\)不互质的时候,我们可以使用该算法进行求解。
不难发现,当互质条件失去后,无解的情况也随之增加。经过严格的数学证明可以得到:当\(gcd(a,p)\not|b\)且\(b\not=1\)时,该方程无自然数解(转换成扩欧方程的有解性判定,由裴蜀定理可得)。
\(b=1\)的情况是需要特判的,\(x\)最小非负整数解为\(0\)。除了无解和该情况以外,我们可以用如下方法求解:
令\(d=gcd(a,p)\),将原式转换为 :$$a^{x-1}\ \frac{a}{d}\ \equiv \ \frac{b}{d}\ (mod\ \frac{p}{d})$$
设\(x_1=x-1,k_1=\frac{a}{d},b_1=\frac{b}{d},p_1=\frac{p}{d}\),则
若能够求解该方程,则原方程的解\(x=x_1+1\)。
记录下\(k\),则这个方程的结构是可以进行同样的操作的。如此,不断缩小模数\(p\),直到\(gcd(a,p)=1\),得到方程$$k_1k_2...k_na^{x_n}\equiv b_n(mod\ p_n)$$
其中,\(gcd(a_n,p_n)=1\)。
令\(k=\prod_{i=1}^{n}k_i\),则$$k*a^{x_n}\equiv b_n(mod\ p_n)$$
直接使用\(BSGS\)算法求解该方程,则原方程的解\(x=x_n+n\)。
\(Code:\)
inline long long ExBSGS(long long a,long long b,long long p)
{
if (b==1)return 0;
long long cnt=0,d,k=1;
while ( ( d=Euclid(a,p) ) ^ 1 )
{
if (b%d)return -1;
b/=d,p/=d,++cnt;
k = k * (a/d) % p;
if (k==b)return cnt;
}
unordered_map < long long , long long > Hash;Hash.clear();
long long t=(long long)sqrt(p)+1,mul=1;
for (int j=0;j<t;j++)
{
Hash[ mul * b % p ] = j;
mul = mul * a % p;
}
for (int i=0;i<=t;i++)
{
long long j = ( Hash.find(k) != Hash.end() ? Hash[k] : -1 );
if (j>=0&&i*t-j+cnt>=0)return i*t-j+cnt;
k = k * mul % p;
}
return -1;
}
<后记>