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我正在寻找一种比我在 stackoverflow 上找到的算法更好的算法来处理 4096 字节数,我正在达到最大递归深度。
来自 stackoverlow 帖子的代码,我复制/粘贴了它,但丢失了原始链接:
def linear_congruence(a, b, m):
if b == 0:
return 0
if a < 0:
a = -a
b = -b
b %= m
while a > m:
a -= m
return (m * linear_congruence(m, -b, a) + b) // a
这对于较小的数字来说效果很好,例如:
In [167]: pow_mod(8261, 63, 4033)
63 1 8261 4033
31 195 1728 4033
15 2221 1564 4033
7 1231 2098 4033
3 1518 1601 4033
1 2452 2246 4033
0 2147 3266 4033
Out[167]: 2147
And the linear congruence works:
linear_congruence(8261, 3266, 4033):
2147
但是我用更大的数字达到了最大递归深度。我提供的 Linear_congruence 算法是否有更好的算法或非递归算法?
根据 Eric Postpischil 的评论,我从维基百科条目中编写了伪代码,并利用此处的方法创建了一个非常快速的线性同余算法:http://gauss.math.luc.edu/greicius/Math201/Fall2012/Lectures/linear-congruences.article.pdf .
这对于幂为 2-1 的战俘来说效果很好,可以得到答案。我正在研究如何抵消这个改变的答案,并希望将其纳入到这些答案中,但现在,我有了我所需要的,因为我正在使用 pow 中 y 的 2 -1 的幂( x、y、z):
def fastlinearcongruencex(powx, divmodx, N, withstats=False):
x, y, z = egcditerx(powx, N, withstats)
if x > 1:
powx//=x
divmodx//=x
N//=x
if withstats == True:
print(f"powx = {powx}, divmodx = {divmodx}, N = {N}")
x, y, z = egcditerx(powx, N)
if withstats == True:
print(f"x = {x}, y = {y}, z = {z}")
answer = (y*divmodx)%N
if withstats == True:
print(f"answer = {answer}")
return answer
def egcditerx(a, b, withstats=False):
s = 0
r = b
old_s = 1
old_r = a
while r!= 0:
quotient = old_r // r
old_r, r = r, old_r - quotient * r
old_s, s = s, old_s - quotient * s
if withstats == True:
print(f"quotient = {quotient}, old_r = {old_r}, r = {r}, old_s = {old_s}, s = {s}")
if b != 0:
bezout_t = quotient = (old_r - old_s * a) // b
if withstats == True:
print(f"bezout_t = {bezout_t}")
else:
bezout_t = 0
if withstats == True:
print("Bézout coefficients:", (old_s, bezout_t))
print("greatest common divisor:", old_r)
return old_r, old_s, bezout_t
它甚至可以即时处理 4096 字节数字,这很棒:
In [19036]: rpowxxxwithbitlength(1009,offset=0, withstats=True, withx=True, withbl=True)
63 1 272 1009
31 272 327 1009
15 152 984 1009
7 236 625 1009
3 186 142 1009
1 178 993 1009
0 179 256 1009
Out[19036]: (179, 256, True, 272)
In [19037]: fastlinearcongruencex(272,256,1009)
Out[19037]: 179
谢谢 Eric 指出这是什么,我利用egcd 和上面 pdf 中的过程编写了一个非常快速的线性同余算法。如果任何 stackoverflowers 需要快速算法,请向他们指出这个。我还了解到,当 pow(x,y,z) 的 y 具有 2-1 的幂时,始终保持同余。我将进一步调查这一点,看看是否存在偏移更改以保持答案完整,如果发现,将在将来跟进。
最佳答案
如果您有 Python 3.8 或更高版本,则只需很少的代码行即可完成所需的一切。
首先一些数学:我假设你想解决 ax = b (mod m)
对于整数 x
,给定整数 a
, b
和m
。我还假设 m
是积极的。
您需要计算的第一件事是最大公约数 g
的a
和m
。有两种情况:
如果 b
不是 g
的倍数,则同余无解(如果 ax + my = b
对于某些整数 x
和 y
,则 a
和 m
的任何公约数也必须是 b
的约数)
如果 b
是 g
的倍数,则同余完全等价于(a/g)x = (b/g) (mod (m/g))
。现在a/g
和m/g
互质,因此我们可以计算 a/g
的倒数模 m/g
。将该倒数乘以 b/g
给出解,将m/g
的任意倍数相加即可得到通解到该解决方案。
Python 的 math
模块有一个 gcd
自 Python 3.5 起的函数,以及内置的 pow
自 Python 3.8 起,函数可用于计算模逆。
将它们放在一起,这是一些代码。首先是一个找到通用解决方案的函数,或者如果不存在解决方案则引发异常。如果成功,则返回两个整数。第一个给出了特定的解决方案;第二个给出提供通用解决方案的模数。
def solve_linear_congruence(a, b, m):
""" Describe all solutions to ax = b (mod m), or raise ValueError. """
g = math.gcd(a, m)
if b % g:
raise ValueError("No solutions")
a, b, m = a//g, b//g, m//g
return pow(a, -1, m) * b % m, m
然后是一些驱动程序代码,以演示如何使用上面的内容。
def print_solutions(a, b, m):
print(f"Solving the congruence: {a}x = {b} (mod {m})")
try:
x, mx = solve_linear_congruence(a, b, m)
except ValueError:
print("No solutions")
else:
print(f"Particular solution: x = {x}")
print(f"General solution: x = {x} (mod {mx})")
使用示例:
>>> print_solutions(272, 256, 1009)
Solving the congruence: 272x = 256 (mod 1009)
Particular solution: x = 179
General solution: x = 179 (mod 1009)
>>> print_solutions(98, 105, 1001)
Solving the congruence: 98x = 105 (mod 1001)
Particular solution: x = 93
General solution: x = 93 (mod 143)
>>> print_solutions(98, 107, 1001)
Solving the congruence: 98x = 107 (mod 1001)
No solutions
关于python - 求解大数的模线性同余,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/63021828/
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