2417 Discrete Logging 计算最小的x使得a^x=b(mod n) n是素数 Baby_step_Giant_step

本文介绍了一种解决离散对数问题的有效算法——Baby Step Giant Step算法,并提供了详细的实现代码。该算法用于计算特定条件下基底的离散对数,通过预处理和查找表的方式减少计算复杂度。
Discrete Logging
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Description

Given a prime P, 2 <= P < 231, an integer B, 2 <= B < P, and an integer N, 1 <= N < P, compute the discrete logarithm of N, base B, modulo P. That is, find an integer L such that
    BL == N (mod P)

Input

Read several lines of input, each containing P,B,N separated by a space.

Output

For each line print the logarithm on a separate line. If there are several, print the smallest; if there is none, print "no solution".

Sample Input

5 2 1
5 2 2
5 2 3
5 2 4
5 3 1
5 3 2
5 3 3
5 3 4
5 4 1
5 4 2
5 4 3
5 4 4
12345701 2 1111111
1111111121 65537 1111111111

Sample Output

0
1
3
2
0
3
1
2
0
no solution
no solution
1
9584351
462803587

Hint

The solution to this problem requires a well known result in number theory that is probably expected of you for Putnam but not ACM competitions. It is Fermat's theorem that states
   B(P-1) == 1 (mod P)

for any prime P and some other (fairly rare) numbers known as base-B pseudoprimes. A rarer subset of the base-B pseudoprimes, known as Carmichael numbers, are pseudoprimes for every base between 2 and P-1. A corollary to Fermat's theorem is that for any m
   B(-m) == B(P-1-m) (mod P) .
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct Node
{
    int index;//序号
    __int64 val;//值
};
Node num[66000];
__int64 gcd(__int64 a,__int64 b)
{
    return b==0?a:gcd(b,a%b);
}
__int64 _pow(__int64 a,__int64 b,__int64 m)
{
    if(b==0) return 1;
    if(b==1) return a%m;
    __int64 t=_pow(a,b/2,m);
    t=(t*t)%m;
    if(b&1) t=(t*a)%m;
    return t;
}
bool cmp(Node h,Node k)
{
    if(h.val!=k.val) return h.val<k.val;
    return h.index<k.index;
}
int _binary_search(__int64 key,__int64 len)//二分查找
{
    int left = 0,right = len;
    int result = - 1,mid;
    while(left <= right)
    {
        mid = (left + right)>>1;
        if(num[mid].val == key)
        {
            result = num[mid].index;
            right = mid -1;
        }
        else if(num[mid].val < key)  left = mid + 1;
        else   right = mid -1;
    }
return result;
}
int Baby_step_Giant_step(__int64 a,__int64 b,__int64 n)//计算最小的x使得a^x=b(mod n) n是素数
{
    __int64 m=(__int64)(sqrt(n+0.5)+1);
    //计算 (j,a^j%n) (0<=j<m)
    num[0].index=0,num[0].val=1;
    for(int i=1;i<m;i++) num[i].index=i,num[i].val=num[i-1].val*a%n;
    sort(num,num+m,cmp);
    //计算 a^-m
    __int64 a_m=_pow(a,n-1-m,n);//因为n是素数,所以a^(n-1)=1(mod n)
    __int64 y=b;
    for(int i=0;i<m;i++)
    {
        int res=_binary_search(y,m);
        if(res!=-1) return i*m+res;
        y=y*a_m%n;
    }
    return -1;
}
int main()
{
    __int64 n,a,b;//a^x=b(mod n)
    while(scanf("%I64d%I64d%I64d",&n,&a,&b)==3&&(n||a||b))
    {
        int r = Baby_step_Giant_step(a,b,n);
        if(r == -1)
            printf("no solution/n");
        else
        printf("%d/n",r);
    }
    return 0;
}
### 离散对数问题与群阶因子的关系 离散对数问题(Discrete Logarithm Problem, DLP)是现代密码学中的核心数学难题之一,广泛应用于公钥密码体制,如Diffie-Hellman密钥交换、ElGamal加密以及椭圆曲线密码学(ECC)等。该问题的基本形式是在一个有限循环群中寻找满足以下等式的指数: $$ g^x \equiv h \pmod{p} $$ 其中 $ g $ 是生成元,$ h $ 是群中的一个元素,$ x $ 是未知的离散对数,而 $ p $ 是一个大素数。求解 $ x $ 的计算复杂度是密码系统安全性的基础。 #### 群阶的因子对DLP安全性的影响 在离散对数问题中,群的阶(即群中元素的个数)对求解难度具有决定性影响。若群阶 $ n $ 可以被分解为多个小因子,则存在高效的算法(如Pohlig-Hellman算法)可以将问题分解为多个子问题,分别在每个子群中求解,再通过中国剩余定理合并结果。因此,群阶的因子结构直接影响DLP的难解性。 Pohlig-Hellman算法的时间复杂度大致为 $ O(\sum \sqrt{q_i^{e_i}}) $,其中 $ q_i^{e_i} $ 是群阶 $ n $ 的素因子幂次分解项。如果群阶的所有素因子都很小,那么该算法可以在多项式时间内解决DLP[^1]。 #### 群阶选择的建议 为了确保DLP的安全性,通常要求群阶 $ n $ 包含一个足够大的素因子 $ q $,即选择一个素数 $ q $ 使得 $ q \mid n $,并且 $ q $ 的大小接近 $ n $。这种情况下,群被称为“具有大素因子阶”的群。例如,在椭圆曲线密码学中,通常选择椭圆曲线群的阶 $ n $ 使得 $ n = h \cdot q $,其中 $ q $ 是一个大素数,$ h $ 是一个小整数(称为余因子)[^1]。 #### 示例:Pohlig-Hellman算法简要实现 以下是一个简化版本的Pohlig-Hellman算法伪代码,用于演示如何利用群阶因子分解求解离散对数: ```python def pohlig_hellman(g, h, p, factors): # g: 生成元, h: 目标元素, p: 群的模数, factors: 群阶的素因子分解 n = p - 1 # 假设群阶为 p-1 x = 0 for q, e in factors.items(): pe = q**e # 在子群中求解离散对数 x_q = solve_dlp_in_subgroup(g, h, p, q, e) # 使用中国剩余定理合并解 x = crt(x, pe, x_q, q**e) return x ``` 该算法通过将问题分解到每个素因子对应的子群中,分别求解后再合并结果[^1]。
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