素因数分解完全に理解した
嘘です先達の皆様マサカリください
素因数分解アルゴリズムを、競技プログラミング用に実装しました。
Pythonで競プロは素人？まあそれはそれとして。
素因数分解
素因数分解は一般に難しい計算であり、この難しさが現代の暗号の安全性を支えていたりします。
素因数分解には様々なアルゴリズムがあり、とても書ききれない（理解しきれない）ので、下記リンク参考。
素因数分解アルゴリズム(特にSQUFOF)のこと
素数判定いろいろ - フェルマーテスト・ミラーラビン素数判定法
実装
実装に当たって、下記のQiita記事を参考にしました。
C#:「ミラー・ラビン素数判定法」による素数判定メソッド
C#:ポラード・ロー素因数分解法
コードで語れと言わんばかりにコードしか書いてないですが、ちゃんとした解説は参考記事を読んでください。
ごく簡単に言えば、
1. find_factorsがfind_factorを繰り返し適用し、nの全ての素因数を見つける。
2. find_factorは、再帰的＆確率的にnの素因数を一つ見つける。
3. is_primeは、find_factorで素数判定に使われる。
4. is_prime_miller_rabinは素数判定を確率的に行える手法（ミラーラビン素数判定法）を繰り返し、精度が十分に高くなるようにする。
という感じです。
import math
import random
class Prime:
seed_primes = [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47, 53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89, 97]
def is_prime(self, n):
"""
prime test (hybrid)
see also: https://qiita.com/gushwell/items/ff9ed83ba55350aaa369
:param n:
:return: boolean
"""
is_prime_common = self.is_prime_common(n)
if is_prime_common is not None:
return is_prime_common
if n < 2000000:
return self.is_prime_brute_force(n)
else:
return self.is_prime_miller_rabin(n)
def is_prime_common(self, n):
if n == 1: return False
if n in Prime.seed_primes: return True
if any(map(lambda x: n % x == 0, self.seed_primes)): return False
def is_prime_brute_force(self, n):
"""
brute force prime test
use with is_prime_common if you want to skip seed_primes
:param n:
:return: boolean
"""
for k in range(2, int(math.sqrt(n)) + 1):
if n % k == 0:
return False
return True
def is_prime_miller_rabin(self, n):
"""
miller rabin prime test
use with is_prime_common if you want to skip seed_primes
see also
algorithm: https://en.wikipedia.org/wiki/Miller%E2%80%93Rabin_primality_test
implementation: https://qiita.com/srtk86/items/609737d50c9ef5f5dc59
improvement: https://qiita.com/gushwell/items/ff9ed83ba55350aaa369
:param n:
:return: boolean
"""
d = n - 1
while d & 1 == 0:
d >>= 1
# use one of these lines / upper is more efficient.
witnesses = self.get_witnesses(n)
# witnesses = [random.randint(1, n - 1) for _ in range(100)]
for w in witnesses:
y = pow(w, d, n)
while d != n - 1 and y != 1 and y != n - 1:
y = (y * y) % n
d <<= 1
if y != n - 1 and d & 1 == 0:
return False
return True
def get_witnesses(self, num):
def _get_range(num):
if num < 2047:
return 1
if num < 1373653:
return 2
if num < 25326001:
return 3
if num < 3215031751:
return 4
if num < 2152302898747:
return 5
if num < 3474749660383:
return 6
if num < 341550071728321:
return 7
if num < 3825123056546413051:
return 9
return 12
return self.seed_primes[:_get_range(num)]
def gcd(self, a, b):
if a < b:
return self.gcd(b, a)
if b == 0:
return a
while b:
a, b = b, a % b
return a
@staticmethod
def f(x, n, seed):
"""
pseudo prime generator
:param x:
:param n:
:param seed:
:return: pseudo prime
"""
p = Prime.seed_primes[seed % len(Prime.seed_primes)]
return (p * x + seed) % n
def find_factor(self, n, seed=1):
"""
find one of factor of n
this function is based to Pollard's rho algorithm
see also
algorithm: https://en.wikipedia.org/wiki/Pollard%27s_rho_algorithm
implementation: https://qiita.com/gushwell/items/561afde2e00bf3380c98
:param n:
:param seed:
:return: factor
"""
if self.is_prime(n):
return n
x, y, d = 2, 2, 1
count = 0
while d == 1:
count += 1
x = self.f(x, n, seed)
y = self.f(self.f(y, n, seed), n, seed)
d = self.gcd(abs(x - y), n)
if d == n:
return self.find_factor(n, seed+1)
return self.find_factor(d)
def find_factors(self, n):
primes = {}
if self.is_prime(n):
primes[n] = 1
return primes
while n > 1:
factor = self.find_factor(n)
primes.setdefault(factor, 0)
primes[factor] += 1
n //= factor
return primes
prime = Prime()
if __name__ == '__main__':
prime = Prime()
assert prime.find_factors(36610051291281) == {653: 1, 593783: 1, 3: 3, 13: 1, 269: 1}