【51nod 1135】原根

本文探讨如何求解一个质数的最小原根,详细介绍了原根的概念、定义及求解过程,从数学原理出发,通过代码实现来解决实际问题。

设m是正整数,a是整数,若a模m的阶等于φ(m),则称a为模m的一个原根。(其中φ(m)表示m的欧拉函数)
给出1个质数P,找出P最小的原根。
Input
输入1个质数P(3 <= P <= 10^9)
Output
输出P最小的原根。
Input示例
3
Output示例
2

问题解决的是如何求一个质数的原根。,原根的定义我在之前的一篇文章写过,这里来讲是如何实现去求解一个原根,一般原根不大,所以可以从2开始枚举验证是否为原根。

代码:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#define maxx 50000
#define ll long long
#define LL long long
using namespace std;
bool isP[maxx];
int prime[maxx];
int cnt;
void init()
{
    for(int i=2;i<maxx;i++)
    {
        if(!isP[i])
        {
            prime[cnt++]=i; 
        }   
        for(int j=0;j<cnt&&(ll)i*prime[j]<maxx;j++)
        {
            isP[i*prime[j]]=true;
            if(i%prime[j]==0)break;
        }
    }   
} 
int fac[15];
int k;
void getFac(int num)
{
    k=0;
    for(int i=0;(ll)prime[i]*prime[i]<=num;i++)
    {
        if(num%prime[i]==0)
        {
            fac[k++]=prime[i];
            while(num%prime[i]==0) num/=prime[i];
        }
    }
    if(num>1)
        fac[k++]=num;
}
ll P(ll a,ll b,ll mod)
{
    ll ans=1;
    while(b)
    {
        if(b&1) ans=ans*a%mod;
        b>>=1;
        a=a*a%mod;
    }
    return ans;
}
bool check(int num,int p)
{
    for(int i=0;i<k;i++)
        if(P(num,(p-1)/fac[i],p)==1)
            return false;
    return true;
}
main()
{
    init();
    int n;
    cin>>n;
    getFac(n-1);
    //for(int i=0;i<k;i++) cout<<fac[i]<<endl;
    for(int i=2;;i++)
        if(check(i,n))
        {
            cout<<i<<endl;
            break;
        }
    return 0;
}
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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