BSGS算法 学习笔记

本文深入解析了BSGS算法,包括其原理、应用、无解情况讨论及优化策略。通过实例演示了如何高效求解同余方程,提供了数论算法在实际问题解决中的实用技巧。

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引入

BSGS算法,原名Baby Steps Giant Steps,又名大小步算法,拔山盖世算法,北上广深算法——by SLYZoier,数论基本算法之一。

问题

给定a,b,p,求最小的非负整数x,满足axb(modp)

题解

这就是经典的BSGS算法,方法如下:
x=imjm=p,则aimjb(modp)
移项,得(am)ibaj(modp)
首先,从0m枚举j,将得到的baj的值存入hash表;
然后,从1m枚举i,计算(am)i,查表,如果有值与之相等,则当时得到的imj是最小值。

讨论

1、讨论无解的情况?
方程有解的充要条件是p为质数且(a,p)=1
可以发现这是费马小定理的条件,会在问题2中讨论。
2、为什么mp就可以?
我们先考虑枚举的思路:如果要是枚举x的值的话应该何时停止?
首先证明:akmodp1ak(modp)
akm(p1)ak(modp)
akam(p1)ak(modp)
即使(ap1)m1(modp)
由费马小定理知当p为质数且(a,p)=1ap11(modp)
推出p为质数且(a,p)=1这个条件,并证明结论akmodp1ak(modp)

即我们得到:枚举x的话枚举到p即可。
所以使imj<=p,即m=pi,j最大值也为m。

3、为什么第一个枚举到的imj是最小值?
首先要明确的一点是,枚举j时算出来的值有可能重复,那么我们在hash表里就要用新的值覆盖原来的值。正确性显而易见,要保证imj最小,就要保证j最大。
为什么枚举到最小的i就是最小值呢?思考每枚举到一个iim的值实际上是在原来的基础上增加了m,而j的范围是[0,m],也就是说im增加的幅度一定比j增加的幅度大,从而保证了首先枚举到的一定是最小值。
4、为什么从0m枚举j,而从1m枚举i
i不能为0,否则imj有可能出现负数的情况

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