半素数:区间筛+唯一分解定理

本文详细解析了半素数的概念及其筛选方法,通过埃氏筛法原理,阐述了如何在指定区间内高效筛选出半素数。文章深入讨论了唯一分解定理的应用,以及如何结合区间筛法实现半素数的有效识别。

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题目链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/637/C
题目大意:
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首先我们要知道什么是唯一分解定理:
在这里插入图片描述
所以可以由唯一分解定理可以推出:

推论一:若一个数可以进行因数分解,则得到的两个数一定是有一个>=sqrt(x),另一个<=sqrt(x).

推论二:若一个数可以进行素因数分解:分解成(P1^a1) * (P2^a2) * (P2^a2)。

(1)如果Pi中有并且只有一个素因数>sprt(n),那么它的幂一定为1。如果为2那么P ^2 > n 显然是不可能存在的。

(2)还有一种可能就是没有>sprt(n)素因数。但是此时,除非P1=sqrt(n),不然n的素因数一定>2,因为2个<sqrt(n)的乘积不可能==n。

所以我们确定半素数的分解形式:p^2或者p*q并且p<sqrt(n),q>sqrt(n)。

然后我们要知道什么是埃氏筛:

介绍:埃拉托斯特尼筛法,利用当前已经找到的素数,从后面的数中筛去当前素数的倍数,由预备知识一可知,当前素数已经是筛去数的质因子,如此下去能筛除所有之后的合数,是一种比较快的筛法,O(nloglogn) 。

区间筛法:利用埃氏筛的思想,求区间[L, R]的素数,可以打出[2, 根号®]的素数,然后筛出区间[L, R]的合数,由推论一可以知道:[L, R]的合数其中有一个素数<=sqrt(x)。所以一定能够筛掉合数。

进入正题:
我们首先筛出[L, R]中每一个X只有一个素因数<=sqrt(X)的数,利用区间筛的思想,一个数只能有一个<=sqrt(X)的素因数。如果被<=sqrt(X)的素因数标记两次,那么这个数就一定不是半素数(一个素因数只会标记一次)。

memset(vis, 0, sizeof(vis));
for(int i=0;i<tot&&prime[i]*prime[i]<=R;i++)
{
    LL u=prime[i];
    LL v=max(u*u, L);//因为要对于一个因数u,我们只能筛满足u<=sqrt(v)的所有v,所以v>=u*u
    for(LL j=(v+(u-v%u)%u);j<=R;j+=u)//j=区间[v, R]内第一个大等于u的倍数
    {
        if(vis[j-L]==0)
        {
            vis[j-L]=u;
        }
        else		//标记两次
        {
            vis[j-L]=-1;
        }
    }
}

现在我们得到了区间[L, R]只有一个素因数<=sqrt(X)的数。
我们就要判断它是不是p*q或者p^2。

根据唯一分解定理:
如果一个只有一个素因数<=sqrt(X)的数p。
那么他的分解形式:q>sqrt(X)
(p^k1)*(q^k2)。根据推论二(1)可以找到k2==0或者1。

所以半素数满足半素数的只有
(1)k1=2	k2=0:	p^2
(2)k1=1	k2=1:	p*q
for(LL i=L;i<=R;i++)
    {
        if(vis[i-L]>0)
        {
            LL x=i/vis[i-L];//假设p=vis[i-L]
            if(x==vis[i-L]||x%vis[i-L])//如果x==vis[i-L];那么是p^2
            //如果是p^k*q并且k>2,那么x=p^(k-1)*q一定是p的倍数。x%vis[i-L]==turn,那么说明:k==1。那么是:p*q。这样所有的半素数就筛出来了。
            {
                v.push_back(vis[i-L]);
                v.push_back(x);
            }
        }
    }

全部代码:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define LL long long
const int maxn=100001;
LL vis[maxn];
int tot=0;
int prime[maxn];

void PRI()
{
    memset(vis, 0, sizeof(vis));
    for(int i=2;i<maxn;i++)
    {
        if(!vis[i])
        {
            prime[tot++]=i;
        }
        for(int j=0;j<tot&&i*prime[j]<maxn;j++)
        {
            vis[i*prime[j]]=1;
            if(i%prime[j]==0)
            {
                break;
            }
        }
    }
}

vector<LL> v;

void dfs(LL L, LL R)
{
    memset(vis, 0, sizeof(vis));
    for(int i=0;i<tot&&prime[i]*prime[i]<=R;i++)
    {
        LL u=prime[i];
        LL v=max(u*u, L);
        for(LL j=(v+(u-v%u)%u);j<=R;j+=u)
        {
            if(vis[j-L]==0)
            {
                vis[j-L]=u;
            }
            else
            {
                vis[j-L]=-1;
            }
        }
    }
    for(LL i=L;i<=R;i++)
    {
        if(vis[i-L]>0)
        {
            LL x=i/vis[i-L];
            if(x==vis[i-L]||x%vis[i-L])
            {
                v.push_back(vis[i-L]);
                v.push_back(x);
            }
        }
    }
}

int main()
{
    PRI();
    LL L, R;
    cin>>L>>R;
    dfs(L, R);
    printf("%d\n",v.size()/2);
    for(int i=0;i<v.size();i+=2)
    {
        printf("%lld %lld %lld\n",v[i]*v[i+1],v[i],v[i+1]);
    }

    return 0;
}

<think>好的,用户想了解大整数分解中的数域筛法算法,需要解释、实现和例子。首先,我得回忆数域筛法(NFS)的基本原理。记得NFS是目前分解大整数最有效的算法之一,尤其在处理超过110位的大数时。它结合了数论和代数结构,比如代数数域,所以可能需要先解释这些基础概念。 然后,用户可能需要知道NFS的步骤。通常NFS分为几个阶段:多项式选择、筛法收集关系、线性代数步骤和平方根步骤。每个步骤的作用需要简明扼要地说明,比如多项式选择是为了构造合适的数域,筛法阶段收集平滑数,线性代数处理这些关系,最后找到平方因子。 实现方面,NFS的实际代码可能比较复杂,考虑到用户可能需要一个简化的示例,或许可以给出一个伪代码框架或者关键步骤的代码片段,比如多项式选择的示例或者筛法的部分。不过实际应用中,NFS的实现涉及大量优化,可能难以在回答中详细展开,所以可能需要说明实现的复杂性,并给出参考项目或工具,如GGNFS或CADO-NFS。 例子部分,可能需要举一个具体的数域筛法分解的实例,比如历史上有名的RSA-130的分解,说明使用的参数和步骤,这样用户能更直观地理解。 同时,需要检查是否有相关的引用材料可以利用。在用户提供的引用中,引用[2]提到了数域筛法作为有效算法之一,可以引用这一点。另外,引用[1]和[3]可能相关性不大,但需要确保不遗漏有用的信息。 用户可能还希望了解数域筛法与其他算法(如二次筛法、椭圆曲线法)的区别,因此在解释中可以简要对比,突出NFS的优势和适用场景。例如,NFS在分解极大整数时更高效,而二次筛法适合较小的数。 需要注意的是,避免使用过于专业的术语,或者在使用时进行适当解释,确保回答易于理解。同时,按照用户要求,数学公式需要用$$...$$格式,例如多项式选择中的$f(x)$和$g(x)$,以及模数同余的条件。 最后,生成相关问题时要围绕NFS的应用、步骤对比、优化和挑战等方面提问,帮助用户深入探索。</think>### 大整数分解的数域筛法算法解释 数域筛法(Number Field Sieve, NFS)是当前分解大整数最有效的算法之一,尤其适用于超过100位的大整数分解[^2]。其核心思想是通过构造代数数域中的数学结构,将整数分解问题转化为寻找特定代数关系的问题。 #### 1. 算法步骤 1. **多项式选择** 选择两个不可约多项式$f(x)$和$g(x)$,使得它们在整数环$\mathbb{Z}$上有公共根$m$,即满足$f(m) \equiv g(m) \equiv 0 \pmod{n}$,其中$n$是待分解的大整数。 2. **筛法阶段** 在代数数域$\mathbb{Q}(\alpha)$(由$f(x)$生成)和有理数域$\mathbb{Q}$中,寻找满足平滑性条件(即因子均为小素数)的数对$(a, b)$,形成线性方程组的基础关系。 3. **线性代数步骤** 将收集到的关系转化为矩阵,通过高斯消元或块迭代法寻找非平凡解,构造出满足$a^2 \equiv b^2 \pmod{n}$的同余式。 4. **平方根步骤** 从上述同余式中计算$\gcd(a \pm b, n)$,得到$n$的非平凡因子。 #### 2. 实现要点 - **多项式选择优化**:通过启发式方法或算法生成高质量多项式,例如基于大小和根属性的权衡。 - **并行化筛法**:利用分布式计算加速关系收集。 - **稀疏矩阵处理**:使用特殊数据结构(如压缩行存储)优化线性代数步骤。 #### 3. 示例:分解RSA-130 1996年,数域筛法成功分解了RSA-130(130位十进制数)。关键步骤如下: 1. 选择多项式:$f(x) = x^5 + 2x^3 + 3x + 4$,$g(x) = x - m$。 2. 通过筛法收集了约700万条关系。 3. 利用稀疏矩阵技术解决线性方程组。 4. 最终得到因子$p$和$q$,例如: $$n = 396859994595974542901611261628837860675764491128100648325551 \times 4553449864673597218840368689727440886435630126320506960099$$ ### 简化实现代码框架(伪代码) ```python # 多项式选择示例(需结合具体数域) def select_polynomial(n): # 启发式搜索或算法生成f(x)和g(x) return f, g, m # 筛法阶段简化示例 def sieve_relations(f, g, bound): relations = [] for a in range(-bound, bound): for b in range(1, bound): if is_smooth(f(a), factor_base) and is_smooth(g(a), factor_base): relations.append((a, b)) return relations ``` ### 与其他算法的对比 | 算法 | 适用规模 | 时间复杂度 | |---------------|-------------|---------------------| | 试除法 | < 10^10 | $O(\sqrt{n})$ | | Pollard $\rho$ | < 10^20 | $O(n^{1/4})$ | | 数域筛法 | > 100位 | $L_n[1/3, c]$[^2] |
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