转载自：https://blog.csdn.net/zgzczzw/article/details/52712980
这篇文章为大家梳理一下整个蒙哥马利算法的本质，蒙哥马利算法并不是一个独立的算法，而是三个相互独立又相互联系的算法集合，其中包括
蒙哥马利乘模，是用来计算x⋅y (mod N)x⋅y (mod N)
蒙哥马利约减，是用来计算t⋅ρ−1 (mod N)t⋅ρ−1 (mod N)
蒙哥马利幂模，是用来计算xy (mod N)xy (mod N)
其中蒙哥马利幂乘是RSA加密算法的核心部分。
基本概念
梳理几个概念，试想一个集合是整数模N之后得到的
ZN={0,1,2,⋯,N−1}ZN={0,1,2,⋯,N−1}
注：N在base-b进制下有lNlN位。 比如10进制和100进制，都属于base-10进制，因为100=102100=102，所以b=10。在10进制下，667的lN=3lN=3
这样的集合叫做N的剩余类环，任何属于这个集合Z的x满足以下两个条件：
1. 正整数
2. 最大长度是lNlN
这篇文章中讲到的蒙哥马利算法就是用来计算基于ZNZN集合上的运算，简单讲一下原因，因为RSA是基于大数运算的，通常是1024bit或2018bit，而我们的计算机不可能存储完整的大数，因为占空间太大，而且也没必要。因此，这种基于大数运算的加密体系在计算的时候都是基于ZNZN集合的，自然，蒙哥马利算法也是基于ZNZN。
在剩余类环上，有两种重要的运算，一类是简单运算，也就是加法和减法，另一类复杂运算，也就是乘法。我们比较熟悉的是自然数集上的运算，下面看下怎么从自然数集的运算演变成剩余类环上的运算。
对于加法运算，如果计算x±y (mod N)x±y (mod N) (0⩽x,y<N0⩽x,y<N)，试想自然数集上的 x±yx±y
0⩽x+y⩽2⋅(N−1)0⩽x+y⩽2⋅(N−1)
−(N−1)⩽x−y⩽(N−1)−(N−1)⩽x−y⩽(N−1)
我们可以简单的通过加减N来实现从自然数到剩余类集的转换
另外一类是乘法操作，也就是x⋅y (mod N)x⋅y (mod N)(0⩽x,y<N0⩽x,y<N)，那么
0⩽x⋅y⩽(N−1)20⩽x⋅y⩽(N−1)2
如果在自然数集下，令t=x⋅yt=x⋅y，那么对于modNmodN我们需要计算
t−（N⋅⌊tN⌋）t−（N⋅⌊tN⌋）
加减操作很简单，具体的算这里就不细说了，我们用ZN−ADDZN−ADD 来代表剩余类环上的加法操作。既然我们可以做加法操作，那么我们就可以扩展到乘法操作，算法如下
但是这并不是一个好的解决方案，因为通常来说，我们不会直接做w位乘w位的操作，这个后面会用蒙哥马利的乘法来代替解决。
对于取模操作，一般有以下几种方法
1，根据以下公式，来计算取模操作
t−（N⋅⌊tN⌋）t−（N⋅⌊tN⌋）
这种解法有以下特征
整个计算过程是基于标准的数字表示
不需要预计算（也就是提前计算一些变量，以备使用）
涉及到一个除法操作，非常费时和复杂
2，用Barrett reduction算法，这篇文章不细说，但是有以下特征
基于标准的数字表示
不需要预计算
需要2⋅(lN+1)⋅(lN+1)2⋅(lN+1)⋅(lN+1) 次数乘运算
3，用蒙哥马利约减，也就是下面要讲的算法，有以下特征
不是基于标准的数字表示（后文中有提到，是基于蒙哥马利表示法）
需要预计算
需要2⋅(lN)⋅(lN)2⋅(lN)⋅(lN) 次数乘运算
蒙哥马利预备知识
在将蒙哥马利算法之前，先看一下在自然数下的乘法公式
计算x⋅yx⋅y，想象一下我们常用的计算乘法的方法，用乘数的每一位乘上被乘数，然后把得到的结果相加，总结成公式，可以写成如下的形式。
x⋅y=x⋅sumly−1i=0yi⋅bix⋅y=x⋅sumi=0ly−1yi⋅bi
=sumly−1i=0yi⋅x⋅bi=sumi=0ly−1yi⋅x⋅bi
尝试下面一个例子，10进制下（也就是b=10），y=456（也就是ln=3ln=3），计算x⋅yx⋅y，公式可演变如下：
x⋅y=(y0⋅x⋅100)+(y1⋅x⋅101)+(y2⋅x⋅102)x⋅y=(y0⋅x⋅100)+(y1⋅x⋅101)+(y2⋅x⋅102)
=(y0⋅x⋅0)+(y1⋅x⋅10)+(y2⋅x⋅100)=(y0⋅x⋅0)+(y1⋅x⋅10)+(y2⋅x⋅100)
=(y0⋅x)+10⋅(y1⋅x+10⋅(y2⋅x⋅+10⋅(0)))=(y0⋅x)+10⋅(y1⋅x+10⋅(y2⋅x⋅+10⋅(0)))
最后一次演变其实就是用霍纳法则(Horner’s rule)所讲的规则，关于霍纳法则，可以自行百度。
这个计算过程写成代码实现的算法应该是这样的：
接下来我们来看下面这样的计算，计算(x⋅y)/1000(x⋅y)/1000，由前面可以知道
x⋅y=(y_0⋅x)+10⋅(y_1⋅x+10⋅(y_2⋅x⋅+10⋅(0)))x⋅y=(y_0⋅x)+10⋅(y_1⋅x+10⋅(y_2⋅x⋅+10⋅(0)))
由此可以知道：
x⋅y1000=(y0⋅x⋅100)+(y1⋅x⋅101)+(y2⋅x⋅102)1000x⋅y1000=(y0⋅x⋅100)+(y1⋅x⋅101)+(y2⋅x⋅102)1000
=(y0⋅x⋅0)+(y1⋅x⋅10)+(y2⋅x⋅100)1000=(y0⋅x⋅0)+(y1⋅x⋅10)+(y2⋅x⋅100)1000
=(y0⋅x)1000+(y1⋅x)100+(y2⋅x)10=(y0⋅x)1000+(y1⋅x)100+(y2⋅x)10
=(((((y0⋅x)/10)+y1⋅x)/10)+y2⋅x)/10=(((((y0⋅x)/10)+y1⋅x)/10)+y2⋅x)/10
这个计算过程写成代码实现的算法是这样的：
接下来我们再来看在剩余类集合下的乘法操作 x⋅y/1000 (mod 667)x⋅y/1000 (mod 667)
我们知道剩余类集合Z667={0,1⋯666}Z667={0,1⋯666}，是不存在小数的，而如果我们采用自然数集的计算方式的话，就会出现小数，比如前面的例子，除10就会有小数。
这个问题是这样的，我们知道u⋅667≡0(mod667)u·667≡0(mod667)（≡≡表示取模相等），所以我们可以选择一个合适的u，用u乘667再加上r，使得和是一个可以除10没有小数，这样在mod 667之后依然是正确的结果。至于u怎么算出来，这篇文章会在后面的章节说明。
这个过程之后x⋅y/1000 (mod 667)x⋅y/1000 (mod 667) 的计算算法可以写成如下的形式
至此，你可能还不明白上面说这一堆演变的原因，其实很简单，原来是一个(x⋅y) (mod 667)(x⋅y) (mod 667)的运算，这个运算中的模操作，正常情况下是要通过除法实现的，而除法是一个特别复杂的运算，要涉及到很多乘法，所以在大数运算时，我们要尽量避免除法的出现。而通过以上几个步骤，我们发现(x⋅y)/1000 (mod 667)(x⋅y)/1000 (mod 667)这个操作是不用除法的。等等，算法中明明有个除10的操作，你骗谁呢。不知道你有没有发现，除数其实是我们的进制数，除进制数在计算机中是怎么做呢，其实很简单，左移操作就ok了。所以这个计算方法是不涉及到除法操作的。
但是我们要计算的明明是(x1⋅y1) (mod 667)(x1⋅y1) (mod 667)，怎么现在变成了(x2⋅y2)/1000 (mod 667)(x2⋅y2)/1000 (mod 667)，所以在下一步，我们要思考的是怎么样让(x1⋅y1) (mod 667)(x1⋅y1) (mod 667)转变成(x2⋅y2)/1000 (mod 667)(x2⋅y2)/1000 (mod 667)这种形式。
考虑这样两个算法
- 第一个是输入x和y，计算x⋅y⋅ρ−1x⋅y⋅ρ−1
- 第二个算法，输入一个t，计算t⋅ρ−1t⋅ρ−1。
x⋅y (mod 667)=((x⋅1000)⋅(y⋅1000)/1000)/1000 (mod 667)x⋅y (mod 667)=((x⋅1000)⋅(y⋅1000)/1000)/1000 (mod 667)
是不是变成了我们需要的(x⋅y)/1000 (mod 667)(x⋅y)/1000 (mod 667)模式，而且这个转变过程是不是可以通过上面两个算法来实现，输入值如果是(x⋅1000)(x⋅1000)和(y⋅1000)(y⋅1000)，则通过第一个算法可以得到((x⋅1000)⋅(y⋅1000)/1000)((x⋅1000)⋅(y⋅1000)/1000)，把结果作为第二个算法的输入值，则通过第二个算法可以得到((x⋅1000)⋅(y⋅1000)/1000)/1000((x⋅1000)⋅(y⋅1000)/1000)/1000。
扯了一大顿，终于引出了今天文章的主角，前面讲到的两个算法，第一个就是蒙哥马利乘模，第二个就是蒙哥马利约减。下面我们来讲这两个算法的详解。
正如前面提到的蒙哥马利算法的三个特性之一是，不是基于普通的整数表示法，而是基于蒙哥马利表示法。什么是蒙哥马利表示法呢，其实也很简单，上面我们提到，要让(x1⋅y1) (mod 667)(x1⋅y1) (mod 667)转变成(x2⋅y2)/1000 (mod 667)(x2⋅y2)/1000 (mod 667)这种形式，我们需要将输入参数变成(x⋅1000)(x⋅1000)和(y⋅1000)(y⋅1000)，而不是x和y本身，而(x⋅1000)(x⋅1000)和(y⋅1000)(y⋅1000) 其实就是蒙哥马利表示法。
所以我们先定义几个概念：
蒙哥马利参数
给定一个N，N在b进制（例如，二进制时，b=2）下共有l位，gcd(N,b)=1gcd(N,b)=1，先预计算以下几个值(这就是前面提到的特性之一，需要预计算）：
ρ=bkρ=bk 指定一个最小的k，使得bk>Nbk>N
ω=−N−1(mod ρ)ω=−N−1(mod ρ)
这两个参数是做什么用的呢，你对照前面的演变过程可以猜到ρρ 就是前面演变中的1000，而ωω 则是用来计算前面提到的u的。
蒙哥马利表示法
对于x，0⩽x⩽N−10⩽x⩽N−1，x的蒙哥马利表示法表示为x=x⋅ρ (mod N)x=x⋅ρ (mod N)
蒙哥马利约减
蒙哥马利约减的定义如下
给定一些整数t，蒙哥马利约减的计算结果是t⋅ρ−1 (mod N)t⋅ρ−1 (mod N)
蒙哥马利约减的算法可表示为
蒙哥马利约减可以算作是下面要说的蒙哥马利模乘当x=1x=1时的一种特殊形式，。同时它又是蒙哥马利乘模要用到的一部分，这在下一部分讲蒙哥马利乘模的时候有讲到。
蒙哥马利约减可以用来计算某个值得取模操作，比如我们要计算m(mod N)m(mod N)，只需要将m
的蒙哥马利表示法m⋅ρm⋅ρ作为参数，带入蒙哥马利约减，则计算结果就是m(mod N)m(mod N)。
蒙哥马利乘模
一个蒙哥马利乘模包括整数乘法和蒙哥马利约减，现在我们有蒙哥马利表示法：
x^=x⋅ρ (mod N)x^=x⋅ρ (mod N)
y^=y⋅ρ (mod N)y^=y⋅ρ (mod N)
它们相乘的结果是
t=x^⋅y^t=x^⋅y^
=(x⋅ρ)⋅(y⋅ρ) =(x⋅ρ)⋅(y⋅ρ)
=(x⋅y)⋅ρ2 =(x⋅y)⋅ρ2
最后，用一次蒙哥马利约减得到结果
t^=(x⋅y)⋅ρ (mod N)t^=(x⋅y)⋅ρ (mod N)
上面我们可以看出，给出的输入参数是x^x^ 和y^y^， 得到的结果是(x⋅y)⋅ρ (mod N)(x⋅y)⋅ρ (mod N)，所以蒙哥马利乘法也可以写成如下形式，已知输入参数x和y，蒙哥马利乘法是计算(x⋅y)⋅ρ−1 (mod N)(x⋅y)⋅ρ−1 (mod N)
举个例子：
b=10，也就是说在10进制下，N=667
让bk>Nbk>N的最小的k是3，所以ρ=bk=103=1000ρ=bk=103=1000
ω=−N−1 (mod ρ)=−667−1 (mod ρ)=997ω=−N−1 (mod ρ)=−667−1 (mod ρ)=997
因为x=421x=421，所以x^=x⋅ρ(mod N)=421⋅1000(mod 667)=123x^=x⋅ρ(mod N)=421⋅1000(mod 667)=123
因为y=422y=422，所以y^=y⋅ρ(mod N)=422⋅1000(mod 667)=456y^=y⋅ρ(mod N)=422⋅1000(mod 667)=456
所以计算x^x^和y^y^蒙哥马利乘结果是
x^⋅y^⋅ρ−1=(421⋅1000⋅422⋅1000)⋅1000−1 (mod 667)x^⋅y^⋅ρ−1=(421⋅1000⋅422⋅1000)⋅1000−1 (mod 667)
(421⋅422)⋅1000 (mod 667)(421⋅422)⋅1000 (mod 667)
(240)⋅1000 (mod 667)(240)⋅1000 (mod 667)
547 (mod 667)547 (mod 667)
然后总结一下蒙哥马利约减和蒙哥马利乘法的伪代码实现，这个算法其实就是从蒙哥马利预备知识讲到的算法演变来的。
上面的例子用这个算法可以描述为
蒙哥马利算法是一套很完美的算法，为什么这么说呢，你看一开始已知xx，我们要求x^=x⋅ρx^=x⋅ρ，这个过程可以通过蒙哥马利乘法本身来计算，输入参数xx和ρ2ρ2，计算结果就是x^=x⋅ρx^=x⋅ρ。然后在最后，我们知道x^=x⋅ρx^=x⋅ρ，要求得xx的时候，同样可以通过蒙哥马利算法本身计算，输入参数x^x^和11，计算结果就是xx。有没有一种因就是果，果就是因的感觉，这就是为什么说蒙哥马利算法是一套很完美的算法。
蒙哥马利幂模
最后，才说到我们最开始提到的RSA的核心幂模运算，先来看一下普通幂运算的算法是怎么得出来的。
以下资料来自于百度百科快速模幂运算
针对快速模幂运算这一课题，西方现代数学家提出了大量的解决方案，通常都是先将幂模运算转化为乘模运算。
例如求D=C^15%N
由于：a*b % n = (a % n)*(b % n) % n
所以令：
C1 =C*C % N =C^2 % N
C2 =C1*C % N =C^3 % N
C3 =C2*C2 % N =C^6 % N
C4 =C3*C % N =C^7 % N
C5 =C4*C4 % N =C^14 % N
C6 =C5*C % N =C^15 % N
即：对于E=15的幂模运算可分解为6 个乘模运算，归纳分析以上方法可以发现：
对于任意指数E，都可采用以下算法计算D=C**E % N：
D=1
WHILE E>0
IF E%2=0
C=C*C % N
E=E/2
ELSE
D=D*C % N
E=E-1
RETURN D
继续分析会发现，要知道E 何时能整除 2，并不需要反复进行减一或除二的操作，只需验证E 的二进制各位是0 还是1 就可以了，从左至右或从右至左验证都可以，从左至右会更简洁，
设E=Sum[i=0 to n](E*2**i)，0<=E<=1
则：
D=1
FOR i=n TO 0
D=D*D % N
IF E=1
D=D*C % N
RETURN D这样，模幂运算就转化成了一系列的模乘运算。
算法可以写成如下的形式
如果我们现在用蒙哥马利样式稍作改变，就可以变成如下的形式：
以上就是蒙哥马利算法的全部，通过蒙哥马利算法中的约减运算，我们将大数运算中的模运算变成了移位操作，极大地提高了大数模乘的效率。
但是在以上的算法，可以发现还有两个变量的计算方式不是很清楚，一个是ωω，前面说过ω=−N−1(modN)ω=−N−1(modN) ，其实在算法中，我们看到，omegaomega仅仅被用来做modbmodb操作，所以事实上，我们只需要计算modbmodb即可。
尽管N有可能是合数（因为两个素数的乘积不一定是素数），但通常N和ρρ（也就是N和b）是互质的，也就是说Nϕ(b)=1(mob b)Nϕ(b)=1(mob b)(费马定理)，Nϕ(b)−1=N−1(mob b)Nϕ(b)−1=N−1(mob b)
因为b=2ωb=2ω，所以ϕ(b)=2(ω−1)ϕ(b)=2(ω−1)，写成算法是这样的
还有一个参数是ρ2，还记得前面说过ρ是怎么得出来吗，选定一个最小的kk，使得bk>Nbk>N，我们还知道NN在bb进制下是lNlN位，所以当k=lNk=lN的时候肯定是符合要求。
b=2ωb=2ω 所以ρ=bk=(2ω)kρ=bk=(2ω)k
ρ2=(2w)k)2=22⋅k⋅ω=22⋅lN⋅ωρ2=(2w)k)2=22⋅k⋅ω=22⋅lN⋅ω，算法如下
至此整个蒙哥马利算法就全部说完了。通过这个算法，我们可以实现快速幂模。