各位用户为了找寻关于Python素数检测的方法的资料费劲了很多周折。这里教程网为您整理了关于Python素数检测的方法的相关资料,仅供查阅,以下为您介绍关于Python素数检测的方法的详细内容

本文实例讲述了Python素数检测的方法。分享给大家供大家参考。具体如下:

因子检测:

检测因子,时间复杂度O(n^(1/2))

? 1 2 3 4 5 6 7 def is_prime(n):   if n < 2:     return False   for i in xrange(2, int(n**0.5+1)):     if n%i == 0:       return False   return True

费马小定理:

如果n是一个素数,a是小于n的任意正整数,那么a的n次方与a模n同余

实现方法:

选择一个底数(例如2),对于大整数p,如果2^(p-1)与1不是模p同余数,则p一定不是素数;否则,则p很可能是一个素数 2**(n-1)%n 不是一个容易计算的数字

模运算规则:

? 1 2 (a^b) % p = ((a % p)^b) % p (a * b) % p = (a % p * b % p) % p

计算X^N(% P)

可以 如果N是偶数,那么X^N =(X*X)^[N/2]; 如果N是奇数,那么X^N = X*X^(N-1) = X *(X*X)^[N/2];

? 1 2 3 4 5 6 7 def xn_mod_p(x, n, p):   if n == 0:     return 1   res = xn_mod_p((x*x)%p, n>>1, p)   if n&1 != 0:     res = (res*x)%p   return res

也可以归纳为下面的算法 两个函数是一样的

? 1 2 3 4 5 6 7 8 def xn_mod_p2(x, n, p):   res = 1   n_bin = bin(n)[2:]   for i in range(0, len(n_bin)):     res = res**2 % p     if n_bin[i] == '1':       res = res * x % p   return res

有了模幂运算快速处理就可以实现费马检测

费马测试当给出否定结论时,是准确的,但是肯定结论有可能是错误的,对于大整数的效率很高,并且误判率随着整数的增大而降低

? 1 2 3 4 5 6 7 def fermat_test_prime(n):   if n == 1:     return False   if n == 2:     return True   res = xn_mod_p(2, n-1, n)   return res == 1

MILLER-RABIN检测

Miller-Rabin检测是目前应用比较广泛的一种

二次探测定理:如果p是一个素数,且0<x<p,则方程x^2%p=1的解为:x=1或x=p-1 费马小定理:a^(p-1) ≡ 1(mod p)

这就是Miller-Rabin素性测试的方法。不断地提取指数n-1中的因子2,把n-1表示成d*2^r(其中d是一个奇数)。那么我们需要计算的东西就变成了a的d*2^r次方除以n的余数。于是,a^(d * 2^(r-1))要么等于1,要么等于n-1。如果a^(d * 2^(r-1))等于1,定理继续适用于a^(d * 2^(r-2)),这样不断开方开下去,直到对于某个i满足a^(d * 2^i) mod n = n-1或者最后指数中的2用完了得到的a^d mod n=1或n-1。这样,Fermat小定理加强为如下形式:

尽可能提取因子2,把n-1表示成d*2^r,如果n是一个素数,那么或者a^d mod n=1,或者存在某个i使得a^(d*2^i) mod n=n-1 ( 0<=i<r ) (注意i可以等于0,这就把a^d mod n=n-1的情况统一到后面去了)

定理:若n是素数,a是小于n的正整数,则n对以a为基的Miller测试,结果为真. Miller测试进行k次,将合数当成素数处理的错误概率最多不会超过4^(-k)

? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 def miller_rabin_witness(a, p):   if p == 1:     return False   if p == 2:     return True   #p-1 = u*2^t 求解 u, t   n = p - 1   t = int(math.floor(math.log(n, 2)))   u = 1   while t > 0:     u = n / 2**t     if n % 2**t == 0 and u % 2 == 1:       break     t = t - 1   b1 = b2 = xn_mod_p2(a, u, p)   for i in range(1, t + 1):     b2 = b1**2 % p     if b2 == 1 and b1 != 1 and b1 != (p - 1):       return False     b1 = b2   if b1 != 1:     return False   return True def prime_test_miller_rabin(p, k):   while k > 0:     a = randint(1, p - 1)     if not miller_rabin_witness(a, p):       return False     k = k - 1   return True

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。