初等数论及其应用——欧几里得算法
欧几里得是数论当中最基本的定理,以其为基础的拓展欧几里得算法在解决同余方程、求模逆元等问题。
首先来介绍几个概念,数论当中一些基本的概念其实在小学就学过,但是很长一段时间并没有用到它们,因此这里再拿出来温习一下。
我们常常用a|b来表示b能够整除a(b > a),即b/a是整数,但是“|”在使用的过程中容易和绝对值、几何定义符、条件概率混淆,所以,这里我们用a\b来表示a能够整除b。
约数:如果b\a,则称b是a的约数。
倍数:如果b\a,则称a是b的倍数。
最大公约数:gcd(a,b) = max{k | k\a 且k\b}。
最小公倍数:lcm(a,b) = min{k | k>0 , a\k 且b\k}
那么现在我们面临一个重要的问题,给出一系列数字,我们想要通过一个程序得到这些数字的最大公约数或者最小公倍数, 应该怎么做呢?
容易想到穷举,当然,容易想到的代价是牺牲大量的时间,我们需要用更好的思维去简化这个过程。
计算最大公约数的方法:欧几里得算法.
n>m,gcd(m,n) = gcd(n % m, m) , gcd(0,n) = n.
证明:
n = qm + r,r>0。
我们假设存在这样一个d,它是m、n的公因子,即d\a 且 d\b。
可以看到r = n - qm ,假如c = xa + yb,且d\a,d\b,那么d\c。这里是同样道理,所以d\r,加上之前的d\b,定理成立.
基于这个结论,我们在求解gcd(m,n)(n > m)的时候,可以转而去求gcd(n % m , m).
求gcd(n % m , m)的时候,可以转而去求gcd(m%(n%m) , n%m)
……
这就形成了一个递归性质的求解过程,可能在说这个递归的流程你就会质疑,上面的证明过程我们给出的公因子相同,但是如何保证其是最大公因子(最大公约数)呢?想象一下这个递归过程,如果保证了递归的最后一层得到的公因子d是最大公因数,那么最终我们就会返回一个最大公约数。
那么现在我们要解决的一个主要问题变成了:递归的最底层是什么呢?或者说,递推到什么程度开始“归”呢?想象一下,递推下去的终点,gcd(a,b)的a、b中必然有一个数是0,然后用我们在定理中定义的:gcd(a,0) = a.a其实就是整个递归过程中的解,这保证了递归过程中传递的约数一直是最大公约数。
而在设计递归程序的时候,为了得到返回值(即上一段的a),我们规定gcd(a,b)函数a>b,这样返回结果即为:gcd(a,0),返回a.
参考代码如下:
#include<cstdlib> #include<iostream> using namespace std; long long gcd(int a , int b) { if(b == 0) return a; else return gcd(b , a%b); }
以欧几里得算法为基础进行拓展,得到的拓展欧几里得算法能够帮助我们解决更多的问题,尤其是模方程问题。
基于上面的推导,我们就可以编程来实现这样一个求解二元一次方程ax+by=gcd(x,y)的一个特解了,参考代码如下:
//ax + by = gcd(a,b),函数返回值为gcd(a,b) long long extend_gcd(long long a , long long b, long long &x , long long &y) { if(a == 0 && b == 0) return -1; if(b == 0){x = 1 , y = 0;return a;} long long d = extend_gcd(b,a%b,y,x); y -= a/b*x; return d; }
拓展欧几里得算法一个重要应用就是求剩余系下的逆元.
与矩阵逆元类似,我们先去讨论逆元的存在性,再去解决如何求解逆元.
计算方法:
承接对逆元存在性的分析
考察而原方程ax+my=1
利用拓展欧几里得算法计算x(需要保证在m剩余系下)
简单的参考代码如下:
//ax = 1(mod n),返回x,即为a在n下的逆元 long long mod_reverse(long long a , long long n) { long long x , y; long long d = extend_gcd(a,n,x,y); if(d == 1) return (x%n+n)%n; else return -1; }