米勒-拉宾算法

介绍米勒-拉宾算法,一种基于最小费马定理的概率素数判定方法。通过快速模取幂计算,循环判断多个随机数基底的情况,极大降低误判率。

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米勒-拉宾算法:快速判断一个数是不是素数

需要用到的定理:

最小费马定理:如果n是素数,则(a ^ (n - 1)) % n恒等于1。

快速模取幂

米勒-拉宾算法就是结合上面两种,通过不断判断fmod(a, n - 1, n)的值是否为1来判断。这是一个概率算法,如果为1,不一定为素数,不为1,则必定是合数。循环判断多次就会让概率变得极为的小。

算法模板:

#include <iostream>

using namespace std;

int fmod(int a, int b, int c)//快速模取幂
{
	if(b == 1) return a;
	int t = fmod(a, b / 2, c);
	t = (t * t) % c;
	if(b & 1) t = (t * a) % c;
	return t;
}

int check(int n)//米勒-拉宾算法
{
	srand(time(0));
	for(int i = 0; i < 100; ++ i)
	{
		if(fmod(rand() % (n - 1) + 1, n - 1, n) != 1)//a的值需要变化,所以用到随机函数;a的取值为[1,n-1],因为这样就会保证如果n为素数,则n与a必互质
			return 0;
	}
	return 1;
}

int main()
{
	int n;
	while(scanf("%d", &n) != EOF)
	{
		if(n < 2)
		{
			printf("非素数\n");
			continue;
		}
		if(check(n))
			printf("素数\n");
		else
			printf("非素数\n");
	}
	return 0;
}


### 米勒-拉宾素性测试概述 米勒-拉宾素性测试是一种概率性的算法,用于高效地判断一个给定的大整数是否为素数。此算法不仅具有较高的准确性,在实际应用中也表现出良好的性能。 #### 算法原理 该算法的核心在于利用费马小定理以及二次探测定理来进行验证工作。对于待测奇合数 \( n \),如果存在某个基数 \( a (1<a<n) \),使得下列条件之一成立,则可断言 \( n \) 不是质数: - 费马小定理不满足:\(a^{n-1} \not\equiv 1 (\mod{n})\); - 存在一个最小的偶数 \( d |(n−1)\),即 \(d=2^s·r\) ,其中 \( r \) 是奇数,并且有 \(a^d\not≡±1(\bmod {n})\) 和 对于所有的 \(0≤j<s, a ^{2^jr}\not ≡ −1(\bmod {n})\) 成立[^2]。 #### Python 实现示例 下面是一个简单的 Python 版本实现,展示了如何编写这样一个函数来执行米勒-拉宾素性测试: ```python import random def miller_rabin(n, k=40): if n == 2 or n == 3: return True if n <= 1 or n % 2 == 0: return False # Write n as d*2^r + 1 with d odd (by factoring out powers of 2 from n - 1) r, s = 0, n - 1 while s % 2 == 0: r += 1 s //= 2 for _ in range(k): a = random.randrange(2, n - 1) x = pow(a, s, n) if x == 1 or x == n - 1: continue for _ in range(r - 1): x = pow(x, 2, n) if x == n - 1: break else: return False return True ``` 这段代码定义了一个名为 `miller_rabin` 的函数,接受两个参数:要检测的数字 `n` 及迭代次数 `k` 。通过调整 `k` 的大小可以在精度和效率之间取得平衡[^3]。 #### 应用场景 在密码学领域内,特别是公钥加密体制下,生成安全的大素数至关重要。因此,米勒-拉宾素性测试广泛应用于如下方面: - **RSA 密码系统的密钥生成** :为了创建一对有效的 RSA 公私钥对,需要找到两个足够大的随机素数作为因子。 - **Diffie-Hellman 密钥交换协议中的参数选取** :同样涉及到寻找合适的安全素数以确保通信双方能够建立共享秘密键值[^1]。
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