Flipping Coins By Telephone(电话硬币问题)

Alice和Bob使用电话决定财产归属,通过选取质数、计算平方模来避免直接见面。Alice选两个质数相乘成n,Bob选小于n的整数x计算z=x^2 mod n。Alice利用中国剩余定理找出可能的x值进行猜测,Bob必须能给出n的质因数分解才证明Alice猜错。

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故事的背景是这样的:

Alice和Bob本是一对(程序员/数学家)夫妻,因为不知道哪个筋搭错了决定离婚,对于财产的归属,他们决定采用抛硬币的方式决定。然而两个人都在气头上,见面不免要打起来,于是两个人决定通过打电话的方式来进行猜硬币这一过程。然而,如果其中一个人说“我刚扔了硬币,我猜对了你猜错了”,另一个人肯定不信对吧(腹诽:我**又不是傻*),于是他们想出了如下的方法:


0. 前提:无法在多项式时间内完成质数乘积的分解。

例:对于143这个数,Bob无法快速给出143=11*13这个答案。


1. Alice出题:Alice任选两个质数p、q,计算n = p * q并将n告诉Bob。

Alice在电话里把n的值(143)告诉Bob,却不告诉Bob这个数是哪两个质数(11、13)的乘积。


2. Bob接招:Bob随机选择一个小于n的整数x,计算z = x^2 mod n并将z告诉Alice。

Bob这时候正在看NBA比赛,想到自己最喜欢的球员是科比,于是选择x=24, 算出z = 24^2 mod 143 = 4,将4这个数告诉Alice,却不告诉她x的值(24)。


3. Alice抉择:解出x的两个可能的正整数值,猜测哪个是Bob所选择的并告诉Bob。

Alice收到z=4,通过中国剩余定理(刚看到这个名字的时候我也是很震惊……)得出x的两个可能的值(请参考中国剩余定理,此处不占篇幅):x1 = 2, x2 = 24。


### 关于翻转路径的算法 在图或树中,“翻转路径”的概念通常涉及改变节点之间的连接方向或者调整边的方向,使得某些特定条件得到满足。这种操作常见于有向无环图(DAG)、二叉树或其他类型的树形数据结构中的问题。 #### 图中的路径翻转 对于图中的路径翻转,可以考虑以下几种情况: - **反转子图中的所有边**:如果目标是从某个源节点到目标节点的路径被完全反转,则可以通过深度优先搜索(DFS)找到该路径并记录每条边的信息。随后逐一修改这些边的方向[^1]。 ```python def reverse_path_in_graph(graph, source, target): visited = set() path = [] def dfs(node): if node == target: return True visited.add(node) for neighbor in graph[node]: if neighbor not in visited: path.append((node, neighbor)) if dfs(neighbor): return True path.pop() # Backtrack return False if dfs(source): reversed_edges = [(v, u) for u, v in path] new_graph = {k: [] for k in graph} for u, v in reversed_edges: new_graph[u].append(v) return new_graph else: raise ValueError("No valid path found between {} and {}".format(source, target)) ``` 此代码片段展示了如何通过 DFS 找到一条从 `source` 到 `target` 的路径,并将其反转为新的图结构[^1]。 --- #### 树中的路径翻转 在树中,路径翻转可能意味着交换两个节点之间的一系列父子关系。例如,在一棵二叉树中,假设我们希望将根节点到某一叶子节点的路径上的所有左孩子变为右孩子,反之亦然: ```python class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def flip_path_to_leaf(root, leaf_value): if not root: return None stack = [(root, [])] parent_map = {} while stack: current, ancestors = stack.pop() if current.val == leaf_value: break if current.left: parent_map[current.left] = (current, 'left') stack.append((current.left, ancestors + ['left'])) if current.right: parent_map[current.right] = (current, 'right') stack.append((current.right, ancestors + ['right'])) if current.val != leaf_value: return None # Leaf value not found prev_node = current for direction in reversed(ancestors): parent, side = parent_map[prev_node] if side == 'left': setattr(parent, 'right', getattr(parent, 'left')) delattr(parent, 'left') # Optional cleanup elif side == 'right': setattr(parent, 'left', getattr(parent, 'right')) delattr(parent, 'right') # Optional cleanup prev_node = parent return root ``` 这段代码实现了从根节点到指定叶节点路径的翻转逻辑。它利用栈来模拟递归过程,并动态更新父节点的孩子指针以完成路径翻转。 --- #### 应用场景扩展 除了基本的数据结构调整外,路径翻转还可以应用于更复杂的领域,比如医疗图像分析中的连通区域分割[^3] 或者自然语言处理中的依存句法树重排[^2]。具体实现取决于实际需求和输入数据的形式。 --- ###
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