「学习笔记」BSGS及扩展

离散对数问题的BSGS算法介绍
博客围绕离散对数问题展开,介绍了求 yx≡z (mod p)最小整数解的方法。重点阐述了Shank的大步小步算法(BSGS),通过令m=⌈√p⌉,x=im−j,先枚举右边 zyj 放入map,再枚举左边 yim 求解,还指出它是确定枚举上界的暴力枚举算法,Extended BSGS待更新。

离散对数问题:给定求y,z,p,y,z,p,yxzyx≡z (mod(mod p)p)的最小整数解.

BSGS

Shank的大步小步算法(Shank’s Baby-Step-Giant-Step Algorithm)

这里介绍一种避开求逆元的BSGS(常数小

m=pm=⌈p⌉x=imjx=im−j

yimjzyim−j≡z (mod(mod p)p)

两边同乘yjyj得:

yimzyjyim≡zyj (mod(mod p)p)

mmyzz已知,因此先枚举右边zyj,j[0,m1].算出来的值放进map里。再接着枚举左边,yim,i[1,m]yim,i∈[1,m],如果发现map里有与之对应的值,返回imjim−j,即要求xx.最后若未返回则无解.

(可以看出BSGS是确定了枚举上界p的暴力枚举算法.

LL Qpow(LL a, LL b) {
    LL ans = 1LL;
    for(; b; b >>= 1, a = a * a % p)
        if(b & 1) ans = ans * a % p;
    return ans;
}

LL BSGS(LL y, LL z) {
    map<int, int> M;
    LL m = ceil(sqrt(p + 0.5)), cj = z;
    for(int j = 0; j < m; j++) {
        M[cj] = j;
        cj = cj * y % p;
    }
    LL now = Qpow(y, m);
    cj = 1;
    for(int i = 1; i <= m; i ++) {
        cj = cj * now % p;
        if(M.count(cj)) return i*m - M[cj];
    }
    return -1;
}

Extended BSGS

待更。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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