判断整数\(n\)是不是质数,在\(n\)较小的状况下,可使用试除法,时间复杂度为\(O(\sqrt n)\)。但当\(n\)的值较大的时候,朴素的试除法已经不能在规定时间内解决问题。此时,咱们能够用\(Miller-Rabin\)素数测试算法,时间复杂度能够下降至\(O(\log_2n)\)。算法
若\(a,p \in \mathbb{Z}\),\(p\)为质数,则
\[ a^{p-1} \equiv 1(mod\;p) \]
在此不给出证实。测试
若\(a,p \in \mathbb{Z}\),\(a^{2} \equiv 1(mod\;p)\),\(p\)为质数,则\(a \equiv 1(mod\;p)\)或\(a \equiv p-1(mod\;p)\)。优化
\[ \begin{aligned} &\because a^{2} \equiv 1(mod\;p)\\ &\therefore p \mid (a^{2}-1)\\ &\therefore p \mid (a+1)(a-1)\\ &\because p为质数\\ &\therefore p \mid (a+1) 或(a-1)\\ &\therefore a+1 \equiv 0(mod\;p)或a-1 \equiv 0(mod\;p)\\ &\therefore a \equiv 1 (mod\;p)或a \equiv p-1 (mod\;p)\\ \end{aligned} \]ui
根据费马小定理,咱们能够获得一个真命题:若\(p\)为质数,则\(a^{p-1} \equiv 1(mod\;p)\)。咱们考虑这一命题的逆命题:若\(a^{p-1} \equiv 1\),则\(p\)为质数。咱们会惊讶地发现,这一逆命题在大多数状况下居然成立。也就是说,咱们获得了一种有效地判断质数的方法,即取一个底数\(a\),判断它与所需判断的数\(p\)是否知足这一等式。尽管有时可能出错,但这一算法的效率相比起朴素算法来讲有了很大的提高。spa
接下来咱们要作的就是提升这一算法的正确性。首先想到的天然是取多个\(a\)值,在常见的题目中,取\([2,29]\)大概就能经过测试,固然也能够随机生成,注意\(a\)的值应该小于\(p\)。第二个优化是基于二次探测定理的。设\(p=2^nm+1\),则可先算出\(a^m\),而后再平方\(n\)次,求得\(a^{p-1}\)。在这一过程当中,若某次平方后所得的结果为\(1\)但上次平方后的结果不等于\(p-1\)或\(1\),就出现了矛盾,从而就不知足\(p\)为质数这一前提。最后再次判断是否知足等式便可。code
注意乘法可能越界,应拆成相似快速幂的算法。class
const int prime[10]={2,3,5,7,11,13,17,19,23,29}; long long multi(long long a,long long b,long long p) { long long t=0; while(b) { if(b&1) t=(t+a)%p; a=(a<<1)%p; b>>=1; } return t; } long long power(long long a,long long b,long long p) { long long t=1; while(b) { if(b&1) t=multi(t,a,p); a=multi(a,a,p); b>>=1; } return t; } bool Miller_Rabin(long long x) { if(x==2) return true; if(!(x&1)||x<2) return false; long long t=x-1,exponent=0; while(!(t&1)) { t>>=1; ++exponent; } for(int i=0;i<10&&prime[i]<x;++i) { long long m=power(prime[i],t,x); for(int j=0;j<exponent;++j) { long long n=multi(m,m,x); if(n==1&&m!=1&&m!=x-1) return false; m=n; } if(m!=1) return false; } return true; }