分解质因数-Pollard‘s Rho

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  随便写写，不喜勿喷。

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质数

^Prime

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  对于整数 $n$，若 $n\ne -1,0,1$，且 $n$ 除去显然因数$(\pm n$、$\pm 1)$ 外没有其他因数，则我们称 $n$ 为质数。

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质数的判定

^{Primality test}

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  又称 素性测试，

  是一种判定某个数是否为质数的方法。

  素性测试有两种，

  1.确定性测试 \ 确定型算法
  2.概率性测试 \ 随机型算法

  确定性测试可绝对确定一个数是否为质数，概率性测试则有较小的概率错误的将合数判断为质数，因此，通过了概率性测试的数字被称为 可能质数，通过了概率性测试的合数被称为 伪质数，常见的有费马伪质数。

  下面将简单带过一下，暴力测试(试除法)，

  引入费马小定理，以及两个基于费马小定理的随机型算法 费马素性测试、$\mathrm{M}\mathrm{i}\mathrm{l}\mathrm{l}\mathrm{e}\mathrm{r}$-$\mathrm{R}\mathrm{a}\mathrm{b}\mathrm{i}\mathrm{n}$ 素性测试。

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试除法

^{Trial Division}

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  一个数的因子总是成对出现的，因此对于正整数 $n$，它的最小因子不会大于 $\sqrt{n}$，

  若 $2\sim \sqrt{n}$ 中不存在一个整数 $k$，使得 $k\mid n$，那么我们就可以确定的认为 $n$ 就是质数。

bool is_prime(int n) {
    
    
    for (int i = 2; i <= sqrt(n); ++i)
        if (n % i == 0) return 0;
    return 1;
}

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费马小定理

^{Fermat’s little theorem}

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  若 $p$ 是质数，$a$ 为整数且 $a$ 不是 $p$ 的倍数，则有：$$a^{p-1}\equiv 1(\mathrm{m}\mathrm{o}\mathrm{d}p)$$

  费马小定理也是欧拉定理的特殊形式。

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Fermat 素性测试

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  费马测试是最为简单的概率性测试，

  其思想是，不断的在 $2\sim n-1$ 中，选择一个 $a$ 作为基，判断对于整数 $a$，是否都有 $a^{p-1}\equiv 1(\mathrm{m}\mathrm{o}\mathrm{d}p)$。

int mod_pow(int a, int b, int p) {
    
    
    int pow = 1;
    while (b) {
    
    
        if (b & 1) pow = pow * a % p;
        a = a * a % p;
        b >>= 1;
    }
    return pow;
}

int test_time = 50;

bool is_prime(int n) {
    
    
    for (int i = 0; i < test_time; ++i)
        if (mod_pow(1 + rand() % (n - 1), n - 1, n) != 1) return 0;
    return 1;
}

  在上面程序中，随机选择了 $a$，极大程度上避免了错误判定的发生，但有一类数无法被费马测试准确判断，

  这类数被称为 卡迈克尔数，也被称为 费马伪素数，

  其定义为对于合数 $n$，对于任意整数 $a$，$\gcd (a,n)=1$ ，都有 $a^{n-1}\equiv 1(\mathrm{m}\mathrm{o}\mathrm{d}n)$ 成立，则称这样的数为 卡迈克尔数，卡迈克尔数 有无穷多个，最小的 卡迈克尔数 是 $561$，这种数的存在也佐证了费马小定理的逆命题不成立。

  不过 卡迈克尔数 的出现密度较低，在一亿以内的自然数中也仅仅只有 $255$ 个。

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二次探测定理

^{Strong probable primes}

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  若 $p$ 为质数，则 $x^2\equiv 1(\mathrm{m}\mathrm{o}\mathrm{d}p)$ 的解为 $x\equiv \pm 1(\mathrm{m}\mathrm{o}\mathrm{d}p)$。

  但这个特性并非质数的精确表征，因此通过该式测试的数 $p$，被称为 强可能质数，而通过该式测试的合数则被称为 强伪质数。

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非平凡平方根

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  截止至最后一次更新，搜索引擎上很多有关 米勒-拉宾 测试都未对该点讲解，所以这里简单介绍一下。

  若 $x\not\equiv \pm \sqrt{a}(\mathrm{m}\mathrm{o}\mathrm{d}p)$，满足 $x^2\equiv a(\mathrm{m}\mathrm{o}\mathrm{d}p)$，则称 $x$ 是以 $p$ 为模的 $a$ 的 非 平凡\显然 平方根。

  特别地，当 $p$ 为质数时，$a$ 不存在非平凡平方根。

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Miller-Rabin 素性测试

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  米勒-拉宾 素性测试就是将：费马小定理、二次探测定理、非显然平方根的性质结合起来。

  具体地说：

  给定一个整数 $n$，我们先判断它是否为偶数，若是则判断是它是否为 $a$，不是则存在一个 $b$，$n=b\times 2^k+1$，$k$ 尽可能的大，此时随机一个 $a$，根据费马小定理，若 $n$ 为质数，则存在一个 $k^{\prime }<k$，使得 $a^{b\cdot 2^{k^{\prime }}}\equiv \pm 1(\mathrm{m}\mathrm{o}\mathrm{d}n)$ 成立，否则 $a$ 存在一个模 $n$ 下的非显然平方根，此时 $n$ 必为合数。

  一次 米勒-拉宾 素性测试的误判在 $\frac{1}{4}$，因此建议对于每个数的测试次数都在 $8$ 次以上。

  关于上述概率的证明，等我实在是太闲的时候补。

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bool is_prime(int n) {
    
    
    if ((n & 1) == 0) return n == 2;
    int b = n - 1, k = 0, j;
    while (b & 1 == 0) b >>= 1, ++k;
    for (int i = 0; i < test_time; ++i) {
    
    
        int a = rand() % (n - 1) + 1;
        int v = mod_pow(a, b, n);
        if (v == 1) continue;
        for (j = 0; j < k; ++j) {
    
    
            if (v == n - 1) break;
            v = v * v % n;
        }
        if (j == b) return 0;
    }
    return 1;
}

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查找因数

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  在程序设计竞赛中，算术基本定理表明，我们可以将任意一个大于 $1$ 自然数表示为若干个质数的乘积，即$$N=p_1^{a_1}\cdot p_2^{a_2}\cdot p_3^{a_3}\cdot \cdots \cdot p_s^{s_1}=\prod _{i=1}^s{p}_i^{a_i}$$

  这是很多带有数论标签的题目的突破口，

  因此，掌握如何快速分解一个整数在程序设计竞赛中尤为的重要。

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还是试除法

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  既然试除法可以通过 $1\sim \sqrt{N}$ 之间是否存在 $N$ 的因数来判断 $N$ 是否为质数，那么同样的，

  在试除法的基础上稍作修改，就能计算出 $N$ 的所有质因子。

std::map<int, int> factor(int N) {
    
    
    std::map<int, int> factors;
    for (int p = 2; p <= sqrt(N); ++p)
        if (N % p == 0) {
    
    
            int k = 0;
            while (N % p == 0) N /= p, ++k;
            factors[p] += k;
        }
    if (N != 1) ++factors[N];
    return factors;
}

  朴素的试除法复杂度在 $O(\sqrt{N})$，若在有质数表的情况下试除则复杂度降至 $O(\frac{2\sqrt{N}}{\log N})$。

  关于 质数打表 点这里。

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生日悖论

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  Pollard’s Rho 分解质因数的期望效率是反直觉的，因此在介绍 波拉德的 $\rho$ 之前需要先引入生日悖论。

  原命题我是在《费马大定理》上看到的，但现在书不在手边，就在网上随便搜了一个：

  在一场英式足球赛里，通常会有 23 个人在赛场上：两支参赛队伍各有 11 名球员，外加 1 名裁判。在这23 人里，2 人或 2 人以上具有相同生日的概率是多少？

  答案是约为 $50$%，这对于大多数没有接触过概率论的人来说都是反直觉的。

  针对没有接触过概率的读者，这里简单验证一下：

  设 $A$ 为事件 $n$ 个人生日不同，$P(A)$ 为事件 $A$ 发生的概率，则 $A$ 的逆命题 $\bar{A}$，$n$ 个人中至少有两个人生日相同的概率为 $P(\bar{A})=1-P(A)$。$$P(A)=\frac{365}{365}\times \frac{365-1}{365}\times \frac{365-2}{365}\times \cdots \times \frac{365-n+1}{365}=\prod _{i=0}^{n-1}\frac{365-i}{365}$$  该式的意义为，

  $1$ 个人时生日不同的概率显然为 $100$%，而第 $2$ 个人的开始，为了与前面的人生日不同，只能从前面的人生日的其他日期任选一个，于是第 $2$ 个人有 $\frac{364}{365}$ 的概率与前面所有人的生日不同，第 $3$ 人为 $\frac{363}{365}$，$\cdots$，最终这个事件的总概率为它们的乘积。

  借助计算机，我们可以得知，当 $n=23$ 时，$P(\bar{A})=1-P(A)\simeq 0.5$，当 $n=57$，$P(\bar{A})\simeq 0.99$。

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伪随机数列

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  生日悖论启示我们，某个长度为 $n$，分布在为 $[1,N]$ 的随机数列 $x_1,x_2,x_3,\cdots ,x_n$，它们中最少出现两个相等数字的期望长度不会很大(实际为 $\sqrt{\frac{\pi N}{2}}$)。

  设 $N$ 的某个因子为 $p$，若我们不断的在 $[1,N)$ 之间生成随机数 $x_i$，同时构造一个随机数列 { y i ∣ y i = x i m o d    p } \{y_i \mid y_i = x_i \mod p\} { yi​∣yi​=xi​modp}，那么当存在一对 $i$、$j$，使得 $x_i\ne x_j$，$y_i=y_j$ 同时成立，另 $d=y_i-y_j$，显然有 $d\equiv 0(\mathrm{m}\mathrm{o}\mathrm{d}p)$，$1<\gcd (d,N)<N$，此时 $\mid d\mid$ 为 $N$ 的一个因子。

  考虑最坏情况，即 $N=p^2$，$p$ 为一个质数($N$ 本身就是质数的情况可以先用 Miller-Rabin 素性测试特判一下)，此时 $p=\sqrt{N}$， { y i } \{y_i\} { yi​} 的期望长度为 $\sqrt{\frac{\pi \sqrt{N}}{2}}\simeq N^{\frac{1}{4}}$。

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Pollard’s Rho

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  光整合上述知识，想要快速的将一个较大整数 $N$ 分解为算术基本定理形式也是不够的，光枚举 $d$ 的复杂度就已经到了 $O(\sqrt{N})$，更别提对于每一次枚举还要做一次 $\gcd$。

  所以 Pollard 选择一种特殊的伪随机数生成器，$x_i=x_{i-1}^2+c(\mathrm{m}\mathrm{o}\mathrm{d}N)$，其中 $c$ 为某个固定常数，$x_1$ 随机取得。

  例如当 $N=41,x_1=31,c=5$ 时，生成的随机数列为：$$31,23,1,6,0,5,\dot{30},3,14,37,21,\dot{36},30,\cdots$$  将数列按下图所示方式排列，会发现性质酷似一个 $\rho$，算法也因此得名。

  (图片摘自 wiki)

  主流的优化方式有 Floyd 判环法，倍增法，这里仅对 判环法 做出阐述和实现。

  若 { x i } \{x_i\} { xi​} 上存在一对 $i$、$j$ 使得 $x_i-x_j\equiv 0(\mathrm{m}\mathrm{o}\mathrm{d}p)$，则有

  $x_i-x_j\equiv x_{i-1}^2-x_{j-1}^2\equiv (x_{i-1}+x_{j-1})(x_{i-1}-x_{j-1})\equiv 0(\mathrm{m}\mathrm{o}\mathrm{d}p)$，

  该式表明了，对于所有 $k,g$，$k-g=i-j$，都有 $x_k-x_g\equiv 0(\mathrm{m}\mathrm{o}\mathrm{d}p)$，因此使用 Floyd 判环法，依次枚举环上距离为 $1\sim n$ 的随机数对，期望枚举次数为 $n=N^{\frac{1}{4}}$，

  整个算法的期望复杂度为 $O(N^{\frac{1}{4}}\log N)$。

int f(int x, int c) {
    
     return x * x + c; }

int gcd(int a, int b) {
    
     return b ? gcd(b, a % b) : a; }

int pollard_rho(int N, int c) {
    
    
    int xi = rand() % (N - 1) + 1, xj = f(xi, c) % N;
    while (xi != xj) {
    
    
        int d = gcd(N, xi - xj);
        if (d > 1) return d;
        xj = f(f(xj, c), c) % N;
        xi = f(xi, c) % N;
    }
    return N;
}

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分解质因数

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  综合上述所有知识点，我们可以确定出一个算法，可以在较为优秀的复杂度内完成对一个大整数的分解。

  具体地说，对于一个整数 $N$，我们先对其进行素性测试，若是则将其加入质因数集合，否则使用 Pollard’s Rho 找到他的一个非平凡因子 $d$，将 $d$ 和 $N/d$ 代回到第一步。

#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <map>

long long multi(long long a, long long b, long long p) {
    
    
    long long res = 0;
    while (b) {
    
    
        if (b & 1) res = (res + a) % p;
        a = (a + a) % p;
        b >>= 1;
    }
    return res;
}

long long qpow(long long a, long long b, long long p) {
    
    
    long long res = 1;
    while (b) {
    
    
        if (b & 1) res = multi(res, a, p);
        a = multi(a, a, p);
        b >>= 1;
    }
    return res;
}

long long gcd(long long a, long long b) {
    
     return b ? gcd(b, a % b) : a; }

int test_time = 8;

bool miller_rabin(long long n) {
    
    
    if (n < 3 || n % 2 == 0) return n == 2;
    long long b = n - 1, k = 0, j;
    while (b % 2 == 1) b /= 2, ++k;
    for (int i = 0; i < test_time; ++i) {
    
    
        long long a = qpow(rand() % (n - 2) + 2, b, n);
        if (a == 1) continue;
        for (j = 0; j < k; ++j) {
    
    
            if (a != n - 1) break;
            a = multi(a, a, n);
        }
        if (j == k) return 0;
    }
    return 1;
}

long long f(long long x, long long c, long long p) {
    
     return (multi(x, x, p) + c) % p; }

long long pollard_rho(long long N, long long c) {
    
    
    long long xi = rand() % (N - 1) + 1, xj = f(xi, c, N);
    while (xi != xj) {
    
    
        long long d = gcd(xi - xj, N);
        if (d > 1) return d;
        xj = f(f(xj, c, N), c, N);
        xi = f(xi, c, N);
    }
    return N;
}

void factor(long long N, std::map<long long, int> &factors) {
    
    
    if (miller_rabin(N)) ++factors[N];
    else {
    
    
        long long c = rand() % (N - 1) + 1;
        long long d = N;
        while (d >= N)
            d = pollard_rho(N, c--);
        factor(N / d, factors);
        factor(d, factors);
    }
}

int main(){
    
    
    long long N;
    while (~scanf("%lld", &N)) {
    
    
        std::map<long long, int> factors;
        printf("%lld=", N);
        factor(N, factors);
        for (std::map<long long, int>::iterator it = factors.begin(); it != factors.end();) {
    
    
            printf("%d^%d", it->first, it->second);
            if (++it != factors.end()) printf("*");
        }
        printf("\n");
    }
}