題目連接ios
Descriptionc++
Given a big integer number, you are required to find out whether it's a prime number.算法
Input編程
The first line contains the number of test cases T (1 <= T <= 20 ), then the following T lines each contains an integer number N (2 <= N < 254).數組
Output編程語言
For each test case, if N is a prime number, output a line containing the word "Prime", otherwise, output a line containing the smallest prime factor of N.測試
Sample Inputui
2
5
10spa
Sample Output3d
Prime
2
分析:
給定一個小於2^54的整數,判斷該數是否是素數,若是是素數的話,輸出「Prime」,不然輸出該數的最小的素因子。熟悉的有關素數的算法在這道題看來都仍是太弱了,因此得額外的找方法來解決。
應用到的兩個重要算法是Rabin-Miller強僞素數測試和Pollard 因數分解算法。前者能夠在 的時間內以很高的成功機率判斷一個整數是不是素數。後者能夠在最優 的時間內完成合數的因數分解。這兩種算法相對於試除法都顯得比較複雜。本文試圖對這二者進行簡單的闡述,說明它們在32位計算機上限制在64位之內的條件下的實現中的細節。下文提到的全部字母均表示整數。
1、Rabin-Miller強僞素數測試
Rabin-Miller強僞素數測試的基本思想來源於以下的Fermat小定理:
若是p是一個素數,則對任意a有 (a^p)%p=a。特別的,若是p不能整除a,則還有(a^(p-1))%p=1 。
利用Fermat小定理能夠獲得一個測試合數的有力算法:對n>1,選擇a>1,計算(a^(n-1))%n,若結果不等於1則n是合數。若結果等於1則n多是素數,並被稱爲一個以a爲基的弱可能素數(weak probable prime base a,a-PRP);若n是合數,則又被稱爲一個以a爲基的僞素數(pseudoprime)。
這個算法的成功率是至關高的。在小於25,000,000,000的1,091,987,405個素數中,一共只用21,853個以2爲基的僞素數。但不幸的是,Alford、Granville和Pomerance在1994年證實了存在無窮多個被稱爲Carmichael數的整數對於任意與其互素的整數a算法的計算結果都是1。最小的五個Carmichael數是56一、1,10五、1,72九、2,465和2,801。
考慮素數的這樣一個性質:若n是素數,則1對模n的平方根只多是1和-1 。所以a^(n-1) 對模n的平方根 a^((n-1)/2)也只多是1和-1 。若是(n-1)/2自己仍是一個偶數,咱們能夠再取一次平方根……將這些寫成一個算法:
(Rabin-Miller強僞素數測試)記n-1=(2^s)d,其中d是奇數而s非負。若是(a^d)%n=1 ,或者對某個 0<=r<s有(a^((2^r)d))%n=-1 ,則認爲n經過測試,並稱之爲一個以a爲基的強可能素數(strong probable prime base a,a-SPRP)。若n是合數,則又稱之爲一個以a爲基的強僞素數(strong pseudoprime)。
這個測試同時被冠以Miller的名字是由於Miller提出並證實了以下測試:若是擴展黎曼猜測(extended Riemann hypothesis)成立,那麼對於全部知足1<a<2(log n)^2 的基a,n都是a-SPRP,則n是素數。
儘管Monier和Rabin在1980年證實了這個測試的錯誤機率(即合數經過測試的機率)不超過 1/4,單個測試相對來講仍是至關弱的(Pomerance、Selfridge和Wagstaff, Jr.證實了對任意a>1都存在無窮多個a-SPRP)。但因爲不存在「強Carmichael數」(任何合數n都存在一個基a試之不是a-SPRP),咱們能夠組合多個測試來產生有力的測試,以致於對足夠小的n能夠用來證實其是否素數。
取前k個素數爲基,並用 來表示之前k個素數爲基的強僞素數,Riesel在1994年給出下表:
考慮到64位二進制數能表示的範圍,只需取前9個素數爲基,則對小於φ8 的全部大於1的整數測試都是正確的;對大於或等於 φ8並小於2^64 的整數測試錯誤的機率不超過1/(2^18) 。
Rabin-Miller強僞素數測試自己的形式稍有一些複雜,在實現時能夠下面的簡單形式代替:
對 n>1,若是(a^(n-1))%n=1則認爲n經過測試。
代替的理由可簡單證實以下:
仍然記n-1=(2^s)d ,其中d是奇數而s非負。若n是素數,由(a^(n-1))%n=1能夠推出(a^(2^(s-1)d))%n=1=(a^((n-1)/2))%n或(a^(2^(s-1)d))%n=-1=(a^((n-1)/2))%n 。若爲前者,顯然取r=s-1 便可使n經過測試。若爲後者,則繼續取平方根,直到對某個 1<=r<s有 (a^((2^r)d))%n=-1,或(a^(2d))%n=1 。不管 (a^d)%n=1仍是 a^d)%n=-1,n都經過測試。
Rabin-Miller強僞素數測試的核心是冪取模(即計算 )(a^s)%n。計算冪取模有如下的 O(log n)算法(以Sprache僞代碼語言描述):
這個算法在32位計算機上實現的難點在於指令集和絕大部分編程語言的編譯器都只提供了32位相乘結果爲64位的整數乘法,浮點運算因爲精度的問題不能應用於這裏的乘法。惟一解決辦法是模仿一些編譯器內建的64位整數乘法來實現兩個無符號64位相乘結果爲128位的乘法。這個乘法能夠將兩個乘數分別分割成兩個32位數來實現。爲方便乘法以後的取模運算,運算結果應當用連續的128個二進制位來表示。如下是其僞代碼:
乘法以後的取模運算能夠用浮點運算快速完成。具體作法是乘積的高64位和低64位分別先對除數取模,而後再利用浮點單元合併取模。這裏的浮點運算要求浮點單元以最高精度運算,計算前應先將浮點單元控制字中的精度控制位設置爲64位精度。爲保證精度,應當用80位浮點數實現此運算。僞代碼以下:
至此,Rabin-Miller強僞素數測試的核心已經所有實現。
2、Pollard-rho 因數分解算法
Pollard-rho因數分解算法又稱爲Pollard Monte Carlo因數分解算法。它的核心思想是:選取一個隨機數a。再選一個隨機數b。檢查 gcd(a-b,n)是否大於1。若大於1, gcd(a-b,n)就是n的一個因子。若不大於1,再選取隨機數c,檢查 gcd(c-b,n)和 gcd(c-a,n)。如此繼續,直到找到n的一個非平凡因子。
代碼:
#include <cstdio> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <time.h> #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; #define ll __int64 //**************************************************************** // Miller_Rabin 算法進行素數測試 //速度快,並且能夠判斷 <2^63的數 //**************************************************************** const int S=20;//隨機算法斷定次數,S越大,判錯機率越小 //計算 (a*b)%c. a,b都是long long的數,直接相乘可能溢出的 /* ll Mult_mod (ll a,ll b,ll c) // a,b,c <2^63 { a%=c; b%=c; ll ret=0; while (b) { if (b&1) {ret+=a;ret%=c;} a<<=1; if (a>=c)a%=c; b>>=1; } return ret; }*/ ll Mult_mod (ll a,ll b,ll c) //減法實現比取模速度快 { //返回(a*b) mod c,a,b,c<2^63 a%=c; b%=c; ll ret=0; while (b) { if (b&1) { ret+=a; if (ret>=c) ret-=c; } a<<=1; if (a>=c) a-=c; b>>=1; } return ret; } //計算 x^n %c ll Pow_mod (ll x,ll n,ll mod) //x^n%c { if (n==1) return x%mod; x%=mod; ll tmp=x; ll ret=1; while (n) { if (n&1) ret=Mult_mod(ret,tmp,mod);//(a*b)%c tmp=Mult_mod(tmp,tmp,mod); n>>=1; } return ret; } //以a爲基,n-1=x*2^t a^(n-1)=1(mod n) 驗證n是否是合數 //必定是合數返回true,不必定返回false bool Check (ll a,ll n,ll x,ll t) { ll ret=Pow_mod(a,x,n);//(a^x)%n ll last=ret; for (int i=1; i<=t; i++) { ret=Mult_mod(ret,ret,n); if(ret==1&&last!=1&&last!=n-1) return true; //合數 last=ret; } if (ret!=1) return true; return false; } // Miller_Rabin()算法素數斷定 //是素數返回true.(多是僞素數,但機率極小) //合數返回false; bool Miller_Rabin (ll n) { if (n<2) return false; if (n==2) return true; if ((n&1)==0) return false;//偶數 ll x=n-1; ll t=0; while ((x&1)==0)//不斷的對於x進行右移操做 { x>>=1; t++; } for (int i=0; i<S; i++) { ll a=rand()%(n-1)+1; //rand()須要stdlib.h頭文件 if (Check(a,n,x,t)) return false;//合數 } return true; } //************************************************ //pollard_rho 算法進行質因數分解 //************************************************ ll factor[100];//質因數分解結果(剛返回時是無序的) int tol;//質因數的個數。數組下標從0開始 ll Gcd (ll a,ll b) { if (a==0) return 1; if (a<0) return Gcd(-a,b); while (b) { ll t=a%b; a=b; b=t; } return a; } ll Pollard_rho (ll x,ll c) { ll i=1,k=2; ll x0=rand()%x; ll y=x0; while (true) { i++; x0=(Mult_mod(x0,x0,x)+c)%x; ll d=Gcd(y-x0,x); if (d!=1 && d!=x) return d; if (y==x0) return x; if (i==k) { y=x0; k+=k; } } } //對n進行素因子分解 void Findfac (ll n) { if (Miller_Rabin(n)) //素數 { factor[tol++]=n; return; } ll p=n; while (p>=n) p=Pollard_rho(p,rand()%(n-1)+1); Findfac(p); Findfac(n/p); } int main () // Poj 1811 交G++ 比c++ 快不少 { // srand(time(NULL));//須要time.h頭文件 //POJ上G++要去掉這句話 int T; scanf("%d",&T); while (T--) { ll n; scanf("%I64d",&n); if (Miller_Rabin(n)) { printf("Prime\n"); continue; } tol=0; Findfac(n); ll ans=factor[0]; for (int i=1; i<tol; i++) if (factor[i]<ans) ans=factor[i]; printf("%I64d\n",ans); } return 0; }