费马小定理(Fermat‘s Little Theorem)算法的Python实现

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本文介绍了费马小定理,一个重要的数论定理,并提供了使用Python实现该算法的详细步骤。通过二进制拆解和快速模幂运算,实现了在模质数下计算幂运算的功能,验证了算法的正确性,并强调了其在密码学和模算术中的应用。

费马小定理(Fermat’s Little Theorem)算法的Python实现

费马小定理是一个重要的数论定理,它提供了一种在模质数下进行幂运算的快速方法。在这篇文章中,我将向您展示如何使用Python实现费马小定理算法。

费马小定理陈述如下:如果p是一个质数,a是不是p的倍数的任意整数,那么a的p次方减去a一定是p的倍数,即a^p ≡ a (mod p)。这个定理在密码学和模算术中很有应用。

现在,让我们来看看如何使用Python实现费马小定理算法:

def mod_exp(base, exponent, modulus):
    # 初始化结果为1
    result = 1
    
    # 对指数进行二进制拆解
 
### 三级标题:费马小定理、欧拉定理与扩展欧几里得算法的应用场景及区别 费马小定理Fermat’s Little Theorem)指出,若 $ p $ 是一个质数,且 $ a $ 与 $ p $ 互质,则有 $ a^{p-1} \equiv 1 \ (\text{mod} \ p) $。这一性质在模幂运算中非常有用,特别是在计算大数的模余时,例如 $ a^b \mod p $ 的计算。此外,费马小定理可以用于求解模 $ p $ 下的乘法逆元,即对于 $ a $,找到一个整数 $ x $ 使得 $ ax \equiv 1 \ (\text{mod} \ p) $。在这种情况下,$ x $ 可以通过 $ a^{p-2} \mod p $ 来计算,前提是 $ p $ 是质数且 $ a $ 与 $ p $ 互质 [^2]。 欧拉定理(Euler's Theorem)是费马小定理的推广,它适用于更广泛的模数情况。欧拉定理表明,如果 $ a $ 和 $ n $ 互质,则 $ a^{\phi(n)} \equiv 1 \ (\text{mod} \ n) $,其中 $ \phi(n) $ 是欧拉函数,表示小于等于 $ n $ 且与 $ n $ 互质的正整数个数。当 $ n $ 是质数时,欧拉定理就退化为费马小定理的形式。欧拉定理同样可以用来简化模幂运算,尤其当 $ n $ 不是质数时更为适用 [^1]。 扩展欧几里得算法(Extended Euclidean Algorithm)不仅可以用来求解两个整数的最大公约数(GCD),还能找到满足 $ ax + by = \gcd(a, b) $ 的整数 $ x $ 和 $ y $。这在求解线性同余方程或寻找模 $ n $ 下的乘法逆元时特别有用。例如,当需要找到 $ a $ 在模 $ m $ 下的逆元时,即求解 $ ax \equiv 1 \ (\text{mod} \ m) $,只要 $ a $ 和 $ m $ 互质,就可以使用扩展欧几里得算法来找到这样的 $ x $ [^1]。 三者之间的主要区别在于适用范围和具体应用场景。费马小定理仅适用于模数为质数的情况,而欧拉定理则适用于任何模数,只要底数和模数互质。扩展欧几里得算法则不仅限于模幂运算,还可以直接求解乘法逆元以及线性组合问题。因此,在实际应用中,选择哪种方法取决于具体的数学问题和条件限制 [^1]。 ```python def extended_gcd(a, b): if b == 0: return (a, 1, 0) else: g, x1, y1 = extended_gcd(b, a % b) x = y1 y = x1 - (a // b) * y1 return (g, x, y) def mod_inverse(a, m): g, x, y = extended_gcd(a, m) if g != 1: raise Exception('Modular inverse does not exist') else: return x % m ```
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