MR素性检测算法
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素数是除了自身和1以外,没有其它素数因子的自然数。自从欧几里得证明了有无穷个素数以后,人们就企图寻找一个可以构造所有素数的公式,寻找判定一个自然数是不是素数的方法。因为素数的地位非常重要。
鉴别一个自然数是素数还是合数,这个问题在中世纪就引起人们注意,当时人们试图寻找质数公式,到了高斯时代,基本上确认了简单的质数公式是不存在的,因此,高斯认为对素性判定是一个相当困难的问题。从此以后,这个问题吸引了大批数学家。 素性判断算法可分为两大类,确定性算法及随机算法。前者可给出确定的结果但通常较慢,后者则反之。
这里主要讲米勒拉宾算法,最后提供c++实现代码。
要测试 是否为素数,首先将 分解为 。在每次测试开始时,先随机选一个 介于 的整数 ,之后如果对所有的 ,若 且 ,则 N 是合数。否则, 有 的概率为素数。
Miller- Rabin算法随机生成底数a,进行多次调用函数进行测试,Miller-Rabin检测也存在伪素数的问题,但是与费马检测不同,MR检测的正确概率不 依赖被检测数p,而仅依赖于检测次数。已经证明,如果一个数p为合数,那么Miller-Rabin检测的证据数量不少于比其小的正整数的3/4,换言 之,k次检测后得到错误结果的概率为(1/4)^k。我们在实际应用中一般可以测试15~20次。
1 #include <iostream> 2 #include <cmath> 3 using namespace std; 4 5 long long qpow(int a,int b,int r)//快速幂 6 { 7 long long ans=1,buff=a; 8 while(b) 9 { 10 if(b&1)ans=(ans*buff)%r; 11 buff=(buff*buff)%r; 12 b>>=1; 13 } 14 return ans; 15 } 16 bool Miller_Rabbin(int n,int a)//米勒拉宾素数测试 17 { 18 int r=0,s=n-1,j; 19 if(!(n%a)) 20 return false; 21 while(!(s&1)){ 22 s>>=1; 23 r++; 24 } 25 long long k=qpow(a,s,n); 26 if(k==1) 27 return true; 28 for(j=0;j<r;j++,k=k*k%n) 29 if(k==n-1) 30 return true; 31 return false; 32 } 33 bool IsPrime(int n)//判断是否是素数 34 { 35 int tab[]={2,3,5,7}; 36 for(int i=0;i<4;i++) 37 { 38 if(n==tab[i]) 39 return true; 40 if(!Miller_Rabbin(n,tab[i])) 41 return false; 42 } 43 return true; 44 } 45 int main() 46 { 47 long long n; 48 while(1) 49 { 50 cin >> n; 51 cout << IsPrime(n)<< endl; 52 } 53 54 return 0; 55 }
在一次检验中,该算法出错的可能顶多是四分之一。如果我们独立地和随机地选择 a 进行重复检验,一旦此算法报告 n 是合数,我们就可以确信 n 肯定不是素数。但如果此算法重复检验 25 次报告都报告说 n 可能是素数,则我们可以说 n “几乎肯定是素数”。因为这样一个 25 次的检验过程给出关于它的输入的错误信息的概率小于 (1/4)25。这种机会小于 1015 分之一。即使我们以这样一个过程验证了十亿个不同的素数,预料出错的概率仍将小于百万分之一。因此如果真出了错,与其说此算法重复地猜测错,倒不如说由于 硬件的失灵或宇宙射线的原因,我们的计算机在它的计算中丢了一位。这样的概率性算法使我们对传统的可靠性标准提出一个问号:我们是否真正需要有素性的严格 证明。(以上文字引用自 Donald E.Knuth 所著的《计算机程序设计艺术 第2卷 半数值算法(第3版)》第 359 页“4.5.4 分解素因子”中的“算法P(概率素性检验)”后面的说明)