初学Pollard Rho算法

本文详细介绍了 Pollard Rho 大数质因数分解算法,该算法基于 MillerRabin 素数测试,利用随机性和路径倍长优化,实现了高效的复杂度。文章提供了算法的核心思想、操作流程及代码实现。

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前言

\(Pollard\ Rho\)是一个著名的大数质因数分解算法,它的实现基于一个神奇的算法:\(MillerRabin\)素数测试(关于\(MillerRabin\),可以参考这篇博客:初学MillerRabin素数测试)。

期望下,\(Pollard\ Rho\)算法可以达到极快的复杂度。

核心思想

\(ZJOI2019Day1\)讲课期间,它是被\(CQZ\)神仙作为随机算法内的一部分来进行介绍的。

由此可见,其核心思想便是随机二字。

操作流程

首先,我们先用\(MillerRabin\)判断当前数\(x\)是否为质数,若是,则可直接统计信息并退出函数

否则,我们考虑,如果能找到一个数\(s\)使得\(1<gcd(s,x)<x\),则\(x\)必然可以被分成\(gcd(s,x)\)\(\frac x{gcd(s,x)}\)两部分,接下来递归处理这两部分即可。

那么我们要找的,就是一个符合条件的\(s\)

而找的过程利用了随机。

我们随机出一个\(1\sim x-1\)范围内的数\(v_0\),然后,不断计算\(v_i=(v_{i-1}*v_{i-1}+t)\%x\)\(t\)为一个自己设定的常数)。

则我们每次判断\(d=gcd(abs(v_i-v_0),x)\)是否大于\(1\)且不等于\(x\)本身,若满足则可直接返回\(d\)

由于\(v_i\)最终肯定会形成环,而在形成环的时候,我们就无法继续操作了,因此当\(v_i=v_0\),我们就可以退出函数并返回\(x\)本身,表示分解失败。

对于分解失败的情况,我们可以调整\(t\)并重新进行分解。

根据生日悖论,形成的期望环长为\(O(\sqrt x)\),因此复杂度得以保证。

但是,光这样依然不够,我们还需要加优化。

优化:路径倍长

考虑到如果对于每个\(v_i\)都要计算一遍\(gcd\),显然很慢。

于是,就会想到每隔一段时间将这些数一起进行一次\(gcd\)

而隔的时间如何确定呢?

我们可以倍增。

用一个变量\(s\)统计\(abs(v_i-v_0)\)之积并向\(n\)取模,因为取模不会改变\(gcd\)

如果某一时刻\(s\)变成了\(0\),则分解失败,退出函数并返回\(x\)本身。

然后每隔\(2^k\)个数,我们计算\(gcd(s,x)\)是否大于\(1\)且小于\(x\),然后重新把\(v_0\)设置为当前的\(v_i\)

这样一来,复杂度就得到了大大优化。

代码(板子题

#include<bits/stdc++.h>
#define Tp template<typename Ty>
#define Ts template<typename Ty,typename... Ar>
#define Reg register
#define RI Reg int
#define RL Reg LL
#define Con const
#define CI Con int&
#define CL Con LL&
#define I inline
#define W while
#define LL long long
#define Gmax(x,y) (x<(y)&&(x=(y)))
#define abs(x) ((x)<0?-(x):(x))
#define hl_AK_NOI true
using namespace std;
I LL Qmul(CL x,CL y,CL X)//快速乘
{
    RL k=(LL)((1.0L*x*y)/(1.0L*X)),t=x*y-k*X;
    t-=X;W(t<0) t+=X;return t;
}
class MillerRabin//MillerRabin判素数板子
{
    private:
        #define Pcnt 12
        Con int P[Pcnt]={2,3,5,7,11,13,17,19,61,2333,4567,24251};
        I LL Qpow(RL x,RL y,CL X)
        {
            RL t=1;W(y) y&1&&(t=Qmul(t,x,X)),x=Qmul(x,x,X),y>>=1;
            return t;
        }
        I bool Check(CL x,CI p)
        {
            if(!(x%p)||Qpow(p%x,x-1,x)^1) return false;
            RL k=x-1,t;W(!(k&1))
            {
                if((t=Qpow(p%x,k>>=1,x))^1&&t^(x-1)) return false;
                if(!(t^(x-1))) return true;
            }return true;
        }
    public:
        bool IsPrime(CL x)
        {
            if(x<2) return false;
            for(RI i=0;i^Pcnt;++i) {if(!(x^P[i])) return true;if(!Check(x,P[i])) return false;}
            return true;
        }
};
class PollardRho//PollardRho分解质因数
{
    private:
        #define Rand(x) (1LL*rand()*rand()*rand()*rand()%(x)+1)
        LL ans;MillerRabin MR;
        I LL gcd(CL x,CL y) {return y?gcd(y,x%y):x;}//求gcd
        I LL Work(CL x,CI y)//分解
        {
            RI t=0,k=1;RL v0=Rand(x-1),v=v0,d,s=1;W(hl_AK_NOI)//初始化随机一个v0
            {
                if(v=(Qmul(v,v,x)+y)%x,s=Qmul(s,abs(v-v0),x),!(v^v0)||!s) return x;//计算当前v,统计乘积,判断是否分解失败
                if(++t==k) {if((d=gcd(s,x))^1) return d;v0=v,k<<=1;}//倍增
            }
        }
        I void Resolve(RL x,RI t)//分解
        {
            if(!(x^1)||x<=ans) return;if(MR.IsPrime(x)) return (void)Gmax(ans,x);//先进行特判
            RL y=x;W((y=Work(x,t--))==x);W(!(x%y)) x/=y;Resolve(x,t),Resolve(y,t);//找到一个因数y,然后分解(注意除尽)
        }
    public:
        I PollardRho() {srand(20050521);}//初始化随机种子
        I LL GetMax(CL x) {return ans=0,Resolve(x,302627441),ans;}//求答案
}P;
int main()
{
    RI Ttot;RL n,res;scanf("%d",&Ttot);
    W(Ttot--) scanf("%lld",&n),(res=P.GetMax(n))^n?printf("%lld\n",res):puts("Prime");//输出
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/chenxiaoran666/p/PollardRho.html

<think>我们详细解释 Pollard Rho 算法用于质因数分解的原理。该算法由 John Pollard 在 1975 年提出,主要用于分解大整数的非平凡因子。其核心思想是利用一个特定的伪随机序列来生成可能因子,并通过最大公约数(GCD)检测来寻找因子。 ### 1. 算法动机 直接试除法在分解大整数时效率低下(尤其是当因子较大时)。Pollard Rho 算法利用以下观察: - 设 $n$ 为待分解的合数,$p$ 是 $n$ 的一个非平凡因子($1<p<n$)。 - 考虑一个模 $n$ 的伪随机序列 $\{x_k\}$,如果序列模 $p$ 的值出现重复(即 $x_i \equiv x_j \pmod{p}$),那么 $|x_i - x_j|$ 将是 $p$ 的倍数。此时,计算 $\gcd(|x_i - x_j|, n)$ 可能会得到 $p$(或者 $n$ 本身,此时需调整参数重新尝试)。 然而,直接存储所有序列值并检查重复需要大量内存。Pollard Rho 算法通过 Floyd 的循环检测算法(龟兔赛跑)来高效检测循环,从而节省内存。 ### 2. 伪随机函数 通常使用一个二次函数生成伪随机序列: $$ x_{k+1} = (x_k^2 + c) \mod n $$ 其中 $c$ 是一个随机常数(通常 $c \neq 0, -2$),初始值 $x_0$ 随机选择。 ### 3. 循环检测(Floyd 方法) 设序列 $\{x_k\}$ 模 $p$ 存在循环(因为模 $p$ 的值域有限,循环必然出现)。Floyd 方法使用两个指针(龟和兔): - 龟指针每次走一步:$t = x_i$ - 兔指针每次走两步:$h = x_{2i}$ - 当 $i$ 增加到某个值时,若 $\gcd(|t - h|, n) > 1$,则找到了一个因子。 具体步骤: 1. 初始化:$x = y = 2$(通常从2开始),$c$ 随机选择(如 $c=1$),$d = 1$。 2. 循环直到 $d \neq 1$: - $x = f(x) = (x^2 + c) \mod n$ - $y = f(f(y))$ (即 $y$ 走两步) - 计算 $d = \gcd(|x - y|, n)$ 3. 如果 $d = n$,则算法失败(需换 $c$ 重新开始);否则 $d$ 是 $n$ 的一个因子。 ### 4. 为什么能分解? 由于序列模 $p$ 会形成循环(形如希腊字母 $\rho$,因此得名),而模 $n$ 的序列可以看作模 $p$ 和模 $n/p$ 的组合。当两个指针在模 $p$ 下进入循环时,$|x_i - x_j|$ 是 $p$ 的倍数,因此 $\gcd(|x_i - x_j|, n)$ 至少包含因子 $p$。但若同时是 $n$ 的倍数,则得到 $d=n$(失败)。 ### 5. 算法效率 - 期望时间复杂度为 $O(n^{1/4} \log n)$,比试除法($O(\sqrt{n})$)快得多。 - 算法是概率性的,可能失败,但可通过调整随机参数 $c$ 和 $x_0$ 重新尝试。 ### 6. 代码示例(Python) 以下是一个简化的 Pollard Rho 实现: ```python import math import random def pollard_rho(n): if n == 1: return 1 if n % 2 == 0: return 2 # 函数 f(x) = x^2 + c x = random.randint(2, n-1) y = x c = random.randint(1, n-1) d = 1 while d == 1: x = (x*x + c) % n y = (y*y + c) % n y = (y*y + c) % n # y 走两步 d = math.gcd(abs(x-y), n) if d == n: # 失败,重新选择参数 return pollard_rho(n) return d # 示例:分解 n = 10403 n = 10403 factor = pollard_rho(n) print(f"{n} 的一个因子是: {factor}") ``` ### 7. 完整质因数分解 使用 Pollard Rho 算法分解一个合数 $n$ 的完整步骤: 1. 如果 $n$ 是质数(用米勒-拉宾测试),直接输出。 2. 用 Pollard Rho 算法找到一个因子 $d$。 3. 递归分解 $d$ 和 $n/d$。 注意:实际应用中需处理小因子(如先试除小质数)以提升效率。 ### 总结 Pollard Rho 算法利用伪随机序列的循环特性和最大公约数计算,高效地寻找大整数的非平凡因子。其核心在于循环检测和随机参数调整,是一种概率算法但效率显著高于试除法[^1][^2]。 §§相关问题§§ 1. Pollard Rho 算法中如何选择随机参数 $c$ 和初始值 $x_0$ 以提高成功率? 2. 米勒-拉宾素性测试的原理和实现细节是什么? 3. 除了 Pollard Rho,还有哪些高效的大数分解算法(如二次筛法、数域筛法)? 4. 如何将 Pollard Rho 算法与试除法结合进行完整的质因数分解?</think>### Pollard Rho 算法原理详解 Pollard Rho 算法是一种高效的**概率性质因数分解算法**,专门用于寻找大整数的非平凡因子(即大于1且小于整数本身的因子)。其核心思想基于**生日悖论**和**循环检测**,通过伪随机序列寻找因子。以下是逐步原理分析: --- #### 1. 算法基础:生日悖论 生日悖论指出:在 $N$ 个人中,有两人同一天生日的概率远高于直觉预期。类似地,在模 $p$($p$ 是 $n$ 的因子)下,随机序列中两个值碰撞($x_i \equiv x_j \pmod{p}$)的概率较高。 - 若 $x_i \equiv x_j \pmod{p}$,则 $\gcd(|x_i - x_j|, n)$ 可能是 $p$ 的倍数(即 $n$ 的非平凡因子)。 - 期望碰撞次数为 $O(\sqrt{p})$,远低于 $O(p)$,这是算法高效的关键[^1]。 --- #### 2. 伪随机序列生成 定义迭代函数生成序列: $$ f(x) = (x^2 + c) \mod n $$ 其中: - $x$ 是当前值(初始随机选择) - $c$ 是随机常数(通常 $c \neq 0, -2$) - 序列示例:$x_0, x_1 = f(x_0), x_2 = f(x_1), \dots$ 该序列在模 $n$ 下看似随机,但在模 $p$($p|n$)下会**形成循环**(形如希腊字母 $\rho$,算法因此得名)。 --- #### 3. Floyd 循环检测 为高效检测碰撞,使用两个指针(龟兔赛跑法): - **龟指针**($x$):每次移动一步,$x_{i+1} = f(x_i)$ - **兔指针**($y$):每次移动两步,$y_{i+1} = f(f(y_i))$ - 当 $\gcd(|x_i - y_i|, n) > 1$ 时,找到非平凡因子(可能为 $p$) ```python def pollard_rho(n): x = y = random.randint(2, n-1) # 随机初始化 c = random.randint(1, n-1) # 随机常数 d = 1 while d == 1: x = (x*x + c) % n # 龟走一步 y = (y*y + c) % n # 兔走第一步 y = (y*y + c) % n # 兔走第二步 d = math.gcd(abs(x - y), n) # 检测碰撞 return d # 返回因子 (可能是 n 本身) ``` --- #### 4. 算法步骤 1. **输入**:合数 $n$(非质数) 2. **初始化**: - 随机选择 $x, c \in [2, n-1]$ - 设 $y = x$, $d = 1$ 3. **迭代**: - $x \leftarrow f(x) = (x^2 + c) \mod n$ - $y \leftarrow f(f(y))$(移动两步) - $d \leftarrow \gcd(|x - y|, n)$ 4. **终止条件**: - 若 $d > 1$,返回 $d$(找到因子) - 若 $d = n$,失败(需换 $c$ 重试) 5. **递归分解**:对因子 $d$ 和 $n/d$ 递归调用算法 --- #### 5. 数学原理 设 $p$ 是 $n$ 的最小质因子: - 序列 $\{x_k \mod p\}$ 会进入循环(值域有限) - 龟兔指针在 $O(\sqrt{p})$ 步内以高概率碰撞(生日悖论) - 碰撞时 $x_i \equiv y_i \pmod{p}$,故 $|x_i - y_i|$ 含因子 $p$ - $\gcd(|x_i - y_i|, n)$ 至少包含 $p$(除非是 $n$ 本身) --- #### 6. 时间复杂度 - **期望复杂度**:$O(n^{1/4} \log n)$ - **优势**:比试除法($O(\sqrt{n})$)快指数级 - **概率性**:可能失败,但可通过调整 $c$ 和 $x_0$ 重试 --- #### 7. 完整分解示例(Python) ```python import math import random def is_prime(n): """米勒-拉宾素性测试(简化版)""" if n < 2: return False for p in [2, 3, 5, 7, 11]: if n % p == 0: return n == p return True # 简化处理 def pollard_rho(n): if n % 2 == 0: return 2 x = random.randint(2, n-1) y = x c = random.randint(1, n-1) d = 1 while d == 1: x = (x*x + c) % n y = (y*y + c) % n y = (y*y + c) % n d = math.gcd(abs(x - y), n) if d == n: return pollard_rho(n) # 失败重试 return d def factorize(n): if is_prime(n) or n == 1: return [n] d = pollard_rho(n) return factorize(d) + factorize(n//d) # 分解 n = 10403 (101×103) print(factorize(10403)) # 输出: [101, 103] ``` --- ### 关键点总结 1. **随机性**:$c$ 和初始值 $x$ 随机选择,避免死循环。 2. **碰撞检测**:龟兔赛跑法以 $O(1)$ 空间检测循环。 3. **递归分解**:对找到的因子递归调用,直到得到质因子。 4. **效率**:特别适合分解含中等大小因子的大整数(如 RSA 模数)[^1][^2]。
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