Как найти количество простых множителей числа

Сайт переезжает. Большинство статей уже перенесено на новую версию.
Скоро добавим автоматические переходы, но пока обновленную версию этой статьи можно найти там.

Теория чисел

• Простые числа
• Разложение на простые множители
• Решето Эратосфена
• Линейное решето Эратосфена*
• НОД и НОК
• Алгоритм Евклида
• Расширенный алгоритм Евклида*
• Операции по модулю
• Быстрое возведение в степень
• Деление по простому модулю*

Простые числа

Простым называется натуральное число, которое делится только на единицу и на себя. Единица при этом простым числом не считается. Составным числом называют непростое число, которое еще и не единица.

Примеры простых чисел: (2), (3), (5), (179), (10^9+7), (10^9+9).

Примеры составных чисел: (4), (15), (2^{30}).

Еще одно определение простого числа: (N) — простое, если у (N) ровно два делителя. Эти делители при этом равны (1) и (N).

Проверка на простоту за линию

С точки зрения программирования интересно научиться проверять, является ли число (N) простым. Это очень легко сделать за (O(N)) — нужно просто проверить, делится ли оно хотя бы на одно из чисел (2, 3, 4, ldots, N-1) . (N > 1) является простым только в случае, если оно не делится на на одно из этих чисел.

def is_prime(n):
    if n == 1:
        return False
    for i in range(2, n): # начинаем с 2, так как на 1 все делится; n не включается
        if n % i == 0:
            return False
    return True

for i in range(1, 10):
    print(i, is_prime(i))

(1, False)
(2, True)
(3, True)
(4, False)
(5, True)
(6, False)
(7, True)
(8, False)
(9, False)

Проверка на простоту за корень

Алгоритм можно ускорить с (O(N)) до (O(sqrt{N})).

Пусть (N = a times b), причем (a leq b). Тогда заметим, что (a leq sqrt N leq b).

Почему? Потому что если (a leq b < sqrt{N}), то (ab leq b^2 < N), но (ab = N). А если (sqrt{N} < a leq b), то (N < a^2 leq ab), но (ab = N).

Иными словами, если число (N) равно произведению двух других, то одно из них не больше корня из (N), а другое не меньше корня из (N).

Из этого следует, что если число (N) не делится ни на одно из чисел (2, 3, 4, ldots, lfloorsqrt{N}rfloor), то оно не делится и ни на одно из чисел (lceilsqrt{N}rceil + 1, ldots, N-2, N-1), так как если есть делитель больше корня (не равный (N)), то есть делитель и меньше корня (не равный 1). Поэтому в цикле for достаточно проверять числа не до (N), а до корня.

def is_prime(n):
    if n == 1:
        return False
    # Удобно вместо for i in range(2, n ** 0.5) писать так:
    i = 2
    while i * i <= n:
        if n % i == 0:
            return False
        i += 1
    return True

for i in [1, 2, 3, 10, 11, 12, 10**9+6, 10**9+7]:
    print(i, is_prime(i))

(1, False)
(2, True)
(3, True)
(10, False)
(11, True)
(12, False)
(1000000006, False)
(1000000007, True)

Разложение на простые множители

Любое натуральное число можно разложить на произведение простых, и с такой записью очень легко работать при решении задач. Разложение на простые множители еще называют факторизацией.

[11 = 11 = 11^1] [100 = 2 times 2 times 5 times 5 = 2^2 times 5^2] [126 = 2 times 3 times 3 times 7 = 2^1 times 3^2 times 7^1]

Рассмотрим, например, такую задачу:

Условие: Нужно разбить (N) людей на группы равного размера. Нам интересно, какие размеры это могут быть.

Решение: По сути нас просят найти число делителей (N). Нужно посмотреть на разложение числа (N) на простые множители, в общем виде оно выглядит так:

[N= p_1^{a_1} times p_2^{a_2} times ldots times p_k^{a_k}]

Теперь подумаем над этим выражением с точки зрения комбинаторики. Чтобы «сгенерировать» какой-нибудь делитель, нужно подставить в степень (i)-го простого число от 0 до (a_i) (то есть (a_i+1) различное значение), и так для каждого. То есть делитель (N) выглядит ровно так: [M= p_1^{b_1} times p_2^{b_2} times ldots times p_k^{b_k}, 0 leq b_i leq a_i] Значит, ответом будет произведение ((a_1+1) times (a_2+1) times ldots times (a_k + 1)).

Алгоритм разложения на простые множители

Применяя алгоритм проверки числа на простоту, мы умеем легко находить минимальный простой делитель числа N. Ясно, что как только мы нашли простой делитель числа (N), мы можем число (N) на него поделить и продолжить искать новый минимальный простой делитель.

Будем перебирать простой делитель от (2) до корня из (N) (как и раньше), но в случае, если (N) делится на этот делитель, будем просто на него делить. Причем, возможно, нам понадобится делить несколько раз ((N) может делиться на большую степень этого простого делителя). Так мы будем набирать простые делители и остановимся в тот момент, когда (N) стало либо (1), либо простым (и мы остановились, так как дошли до корня из него). Во втором случае надо еще само (N) добавить в ответ.

Напишем алгоритм факторизации:

def factorize(n):
    factors = []
    i = 2
    while i * i <= n: # перебираем простой делитель
        while n % i == 0: # пока N на него делится
            n //= i # делим N на этот делитель
            factors.append(i)
        i += 1
    # возможно, в конце N стало большим простым числом,
    # у которого мы дошли до корня и поняли, что оно простое
    # его тоже нужно добавить в разложение
    if n > 1:
        factors.append(n)
    return factors

for i in [1, 2, 3, 10, 11, 12, 10**9+6, 10**9+7]:
    print(i, '=', ' x '.join(str(x) for x in factorize(i)))

1 = 
2 = 2
3 = 3
10 = 2 x 5
11 = 11
12 = 2 x 2 x 3
1000000006 = 2 x 500000003
1000000007 = 1000000007

Задание

За сколько работает этот алгоритм?

.

.

.

.

Решение

За те же самые (O(sqrt{N})). Итераций цикла while с перебором делителя будет не больше, чем (sqrt{N}). Причем ровно (sqrt{N}) операций будет только в том случае, если (N) — простое.

А итераций деления (N) на делители будет столько, сколько всего простых чисел в факторизации числа (N). Понятно, что это не больше, чем (O(log{N})).

Задание

Докажите, что число (N) имеет не больше, чем (O(log{N})) простых множителей в факторизации.

Разные свойства простых чисел*

Вообще, про простые числа известно много свойств, но почти все из них очень трудно доказать. Вот еще некоторые из них:

• Простых чисел, меньших (N), примерно (frac{N}{ln N}).
• N-ое простое число равно примерно (Nln N).
• Простые числа распределены более-менее равномерно. Например, если вам нужно найти какое-то простое число в промежутке, то можно их просто перебрать и проверить — через несколько сотен какое-нибудь найдется.
• Для любого (N ge 2) на интервале ((N, 2N)) всегда найдется простое число (Постулат Бертрана)
• Впрочем, существуют сколь угодно длинные отрезки, на которых простых чисел нет. Самый простой способ такой построить — это начать с (N! + 2).
• Есть алгоритмы, проверяющие число на простоту намного быстрее, чем за корень.
• Максимальное число делителей равно примерно (O(sqrt[3]{n})). Это не математический результат, а чисто эмпирический — не пишите его в асимптотиках.
• Максимальное число делителей у числа на отрезке ([1, 10^5]) — 128
• Максимальное число делителей у числа на отрекзке ([1, 10^9]) — 1344
• Максимальное число делителей у числа на отрезке ([1, 10^{18}]) — 103680
• Наука умеет факторизовать числа за (O(sqrt[4]{n})), но об этом как-нибудь в другой раз.
• Любое число больше трёх можно представить в виде суммы двух простых (гипотеза Гольдбаха), но это не доказано.

Решето Эратосфена

Часто нужно не проверять на простоту одно число, а найти все простые числа до (N). В этом случае наивный алгоритм будет работать за (O(Nsqrt N)), так как нужно проверить на простоту каждое число от 1 до (N).

Но древний грек Эратосфен предложил делать так:

Запишем ряд чисел от 1 до (N) и будем вычеркивать числа: * делящиеся на 2, кроме самого числа 2 * затем деляющиеся на 3, кроме самого числа 3 * затем на 5, затем на 7, и так далее и все остальные простые до n. Таким образом, все незачеркнутые числа будут простыми — «решето» оставит только их.

Красивая визуализация

Задание

Найдите этим способом на бумажке все простые числа до 50, потом проверьте с программой:

N = 50
prime = [1] * (N + 1)
prime[0], prime[1] = 0, 0
for i in range(2, N + 1): # можно и до sqrt(N)
    if prime[i]:
        for j in range(2 * i, N + 1, i): # идем с шагом i, можно начиная с i * i
            prime[j] = 0
for i in range(1, N + 1):
    if prime[i]:
        print(i)

2
3
5
7
11
13
17
19
23
29
31
37
41
43
47

У этого алгоритма можно сразу заметить несколько ускорений.

Во-первых, число (i) имеет смысл перебирать только до корня из (N), потому что при зачеркивании составных чисел, делящихся на простое (i > sqrt N), мы ничего не зачеркнем. Почему? Пусть существует составное (M leq N), которое делится на %i%, и мы его не зачеркнули. Но тогда (i > sqrt N geq sqrt M), а значит по ранее нами доказанному утверждению (M) должно делиться и на простое число, которое меньше корня. Но это значит, что мы его уже вычеркнули.

Во-вторых, по этой же самое причине (j) имеет смысл перебирать только начиная с (i^2). Зачем вычеркивать (2i), (3i), (4i), …, ((i-1)i), если они все уже вычеркнуты, так как мы уже вычеркивали всё, что делится на (2), (3), (4), …, ((i-1)).

Асимптотика

Такой код будет работать за (O(N log log N)) по причинам, которые мы пока не хотим объяснять формально.

Гармонический ряд

Научимся оценивать асимптотику величины (1 + frac{1}{2} + ldots + frac{1}{N}), которая нередко встречается в задачах, где фигурирует делимость.

Возьмем (N) равное (2^i — 1) и запишем нашу сумму следующим образом: [left(frac{1}{1}right) + left(frac{1}{2} + frac{1}{3}right) + left(frac{1}{4} + ldots + frac{1}{7}right) + ldots + left(frac{1}{2^{i — 1}} + ldots + frac{1}{2^i — 1}right)]

Каждое из этих слагаемых имеет вид [frac{1}{2^j} + ldots + frac{1}{2^{j + 1} — 1} le frac{1}{2^j} + ldots + frac{1}{2^j} = 2^j frac{1}{2^j} = 1]

Таким образом, наша сумма не превосходит (1 + 1 + ldots + 1 = i le 2log_2(2^i — 1)). Тем самым, взяв любое (N) и дополнив до степени двойки, мы получили асимптотику (O(log N)).

Оценку снизу можно получить аналогичным образом, оценив каждое такое слагаемое снизу значением (frac{1}{2}).

Попытка объяснения асимптотики** (для старших классов)

Мы знаем, что гармонический ряд (1 + frac{1}{2} + frac{1}{3} + ldots + frac{1}{N}) это примерно (log N), а значит [N + frac{N}{2} + frac{N}{3} + ldots + frac{N}{N} sim N log N]

А что такое асимптотика решета Эратосфена? Мы как раз ровно (frac{N}{p}) раз зачеркиваем числа делящиеся на простое число (p). Если бы все числа были простыми, то мы бы как раз получили (N log N) из формули выше. Но у нас будут не все слагаемые оттуда, только с простым (p), поэтому посмотрим чуть более точно.

Известно, что простых чисел до (N) примерно (frac{N}{log N}), а значит допустим, что k-ое простое число примерно равно (k ln k). Тогда

[sum_{substack{2 leq p leq N \ text{p is prime}}} frac{N}{p} sim frac{1}{2} + sum_{k = 2}^{frac{N}{ln N}} frac{N}{k ln k} sim int_{2}^{frac{N}{ln N}} frac{N}{k ln k} dk =N(lnlnfrac{N}{ln N} — lnln 2) sim N(lnln N — lnlnln N) sim N lnln N]

Но вообще-то решето можно сделать и линейным.

Задание

Решите 5 первых задач из этого контеста:

https://informatics.msk.ru/mod/statements/view.php?id=34271

Линейное решето Эратосфена*

Наша цель — для каждого числа до (N) посчитать его минимальный простой делитель. Будем хранить его в массиве min_d. Параллельно будем хранить и список всех найденных простых чисел primes — это ровно те числа (x), у которых (min_d[x] = x).

Основное утверждение такое:

Пусть у числа (M) минимальный делитель равен (a). Тогда, если (M) составное, мы хотим вычеркнуть его ровно один раз при обработке числа (frac{M}{a}).

Мы также перебираем число (i) от (2) до (N). Если (min_d[i]) равно 0 (то есть мы не нашли ни один делитель у этого числа еще), значит оно простое — добавим в primes и сделаем (min_d[i] = i).

Далее мы хотим вычеркнуть все числа (i times k) такие, что (k) — это минимальный простой делитель этого числа. Из этого следует, что необходимо и достаточно перебрать (k) в массиве primes, и только до тех пор, пока (k < min_d[i]). Ну и перестать перебирать, если (i times k > N).

Алгоритм пометит все числа по одному разу, поэтому он корректен и работает за (O(N)).

N = 30
primes = []
min_d = [0] * (N + 1)

for i in range(2, N + 1):
    if min_d[i] == 0:
        min_d[i] = i
        primes.append(i)
    for p in primes:
        if p > min_d[i] or i * p > N:
            break
        min_d[i * p] = p
    print(i, min_d)
print(min_d)
print(primes)

2 [0, 0, 2, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
3 [0, 0, 2, 3, 2, 0, 2, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
4 [0, 0, 2, 3, 2, 0, 2, 0, 2, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
5 [0, 0, 2, 3, 2, 5, 2, 0, 2, 3, 2, 0, 0, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 5, 0, 0, 0, 0, 0]
6 [0, 0, 2, 3, 2, 5, 2, 0, 2, 3, 2, 0, 2, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 5, 0, 0, 0, 0, 0]
7 [0, 0, 2, 3, 2, 5, 2, 7, 2, 3, 2, 0, 2, 0, 2, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 5, 0, 0, 0, 0, 0]
8 [0, 0, 2, 3, 2, 5, 2, 7, 2, 3, 2, 0, 2, 0, 2, 3, 2, 0, 0, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 5, 0, 0, 0, 0, 0]
9 [0, 0, 2, 3, 2, 5, 2, 7, 2, 3, 2, 0, 2, 0, 2, 3, 2, 0, 2, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 5, 0, 3, 0, 0, 0]
10 [0, 0, 2, 3, 2, 5, 2, 7, 2, 3, 2, 0, 2, 0, 2, 3, 2, 0, 2, 0, 2, 3, 0, 0, 0, 5, 0, 3, 0, 0, 0]
11 [0, 0, 2, 3, 2, 5, 2, 7, 2, 3, 2, 11, 2, 0, 2, 3, 2, 0, 2, 0, 2, 3, 2, 0, 0, 5, 0, 3, 0, 0, 0]
12 [0, 0, 2, 3, 2, 5, 2, 7, 2, 3, 2, 11, 2, 0, 2, 3, 2, 0, 2, 0, 2, 3, 2, 0, 2, 5, 0, 3, 0, 0, 0]
13 [0, 0, 2, 3, 2, 5, 2, 7, 2, 3, 2, 11, 2, 13, 2, 3, 2, 0, 2, 0, 2, 3, 2, 0, 2, 5, 2, 3, 0, 0, 0]
14 [0, 0, 2, 3, 2, 5, 2, 7, 2, 3, 2, 11, 2, 13, 2, 3, 2, 0, 2, 0, 2, 3, 2, 0, 2, 5, 2, 3, 2, 0, 0]
15 [0, 0, 2, 3, 2, 5, 2, 7, 2, 3, 2, 11, 2, 13, 2, 3, 2, 0, 2, 0, 2, 3, 2, 0, 2, 5, 2, 3, 2, 0, 2]
16 [0, 0, 2, 3, 2, 5, 2, 7, 2, 3, 2, 11, 2, 13, 2, 3, 2, 0, 2, 0, 2, 3, 2, 0, 2, 5, 2, 3, 2, 0, 2]
17 [0, 0, 2, 3, 2, 5, 2, 7, 2, 3, 2, 11, 2, 13, 2, 3, 2, 17, 2, 0, 2, 3, 2, 0, 2, 5, 2, 3, 2, 0, 2]
18 [0, 0, 2, 3, 2, 5, 2, 7, 2, 3, 2, 11, 2, 13, 2, 3, 2, 17, 2, 0, 2, 3, 2, 0, 2, 5, 2, 3, 2, 0, 2]
19 [0, 0, 2, 3, 2, 5, 2, 7, 2, 3, 2, 11, 2, 13, 2, 3, 2, 17, 2, 19, 2, 3, 2, 0, 2, 5, 2, 3, 2, 0, 2]
20 [0, 0, 2, 3, 2, 5, 2, 7, 2, 3, 2, 11, 2, 13, 2, 3, 2, 17, 2, 19, 2, 3, 2, 0, 2, 5, 2, 3, 2, 0, 2]
21 [0, 0, 2, 3, 2, 5, 2, 7, 2, 3, 2, 11, 2, 13, 2, 3, 2, 17, 2, 19, 2, 3, 2, 0, 2, 5, 2, 3, 2, 0, 2]
22 [0, 0, 2, 3, 2, 5, 2, 7, 2, 3, 2, 11, 2, 13, 2, 3, 2, 17, 2, 19, 2, 3, 2, 0, 2, 5, 2, 3, 2, 0, 2]
23 [0, 0, 2, 3, 2, 5, 2, 7, 2, 3, 2, 11, 2, 13, 2, 3, 2, 17, 2, 19, 2, 3, 2, 23, 2, 5, 2, 3, 2, 0, 2]
24 [0, 0, 2, 3, 2, 5, 2, 7, 2, 3, 2, 11, 2, 13, 2, 3, 2, 17, 2, 19, 2, 3, 2, 23, 2, 5, 2, 3, 2, 0, 2]
25 [0, 0, 2, 3, 2, 5, 2, 7, 2, 3, 2, 11, 2, 13, 2, 3, 2, 17, 2, 19, 2, 3, 2, 23, 2, 5, 2, 3, 2, 0, 2]
26 [0, 0, 2, 3, 2, 5, 2, 7, 2, 3, 2, 11, 2, 13, 2, 3, 2, 17, 2, 19, 2, 3, 2, 23, 2, 5, 2, 3, 2, 0, 2]
27 [0, 0, 2, 3, 2, 5, 2, 7, 2, 3, 2, 11, 2, 13, 2, 3, 2, 17, 2, 19, 2, 3, 2, 23, 2, 5, 2, 3, 2, 0, 2]
28 [0, 0, 2, 3, 2, 5, 2, 7, 2, 3, 2, 11, 2, 13, 2, 3, 2, 17, 2, 19, 2, 3, 2, 23, 2, 5, 2, 3, 2, 0, 2]
29 [0, 0, 2, 3, 2, 5, 2, 7, 2, 3, 2, 11, 2, 13, 2, 3, 2, 17, 2, 19, 2, 3, 2, 23, 2, 5, 2, 3, 2, 29, 2]
30 [0, 0, 2, 3, 2, 5, 2, 7, 2, 3, 2, 11, 2, 13, 2, 3, 2, 17, 2, 19, 2, 3, 2, 23, 2, 5, 2, 3, 2, 29, 2]
[0, 0, 2, 3, 2, 5, 2, 7, 2, 3, 2, 11, 2, 13, 2, 3, 2, 17, 2, 19, 2, 3, 2, 23, 2, 5, 2, 3, 2, 29, 2]
[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29]

Этот алгоритм работает асимптотически быстрее, чем обычное решето. Но на практике, если писать обычное решето Эратсфена с оптимизациями, то оно оказывается быстрее линейнего. Также линейное решето занимает гораздо больше памяти — ведь в обычном решете можно хранить просто (N) бит, а здесь нам нужно (N) чисел и еще массив primes.

Зато один из «побочных эффектов» алгоритма — он неявно вычисляет факторизацию всех чисел от (1) до (N). Ведь зная минимальный простой делитель любого числа от (1) до (N) можно легко поделить на это число, посмотреть на новый минимальный простой делитель и так далее.

НОД и НОК

Введем два определения.

Наибольший общий делитель (НОД) чисел (a_1, a_2, ldots, a_n) — это максимальное такое число (x), что все (a_i) делятся на (x).

Наименьшее общее кратное (НОК) чисел (a_1, a_2, ldots, a_n) — это минимальное такое число (x), что (x) делится на все (a_i).

Например, * НОД(18, 30) = 6 * НОД(60, 180, 315) = 15 * НОД(1, N) = 1 * НОК(12, 30) = 6 * НОК(1, 2, 3, 4) = 12 * НОК(1, (N)) = (N)

Зачем они нужны? Например, они часто возникают в задачах.

Условие: Есть (N) шестеренок, каждая (i)-ая зацеплена с ((i-1))-ой. (i)-ая шестеренка имеет (a_i) зубчиков. Сколько раз нужно повернуть полносьтю первую шестеренку, чтобы все остальные шестеренки тоже вернулись на изначальное место?

Решение: Когда одна шестеренка крутится на 1 зубчик, все остальные тоже крутятся на один зубчик. Нужно найти минимальное такое число зубчиков (x), что при повороте на него все шестеренки вернутся в изначальное положение, то есть (x) делится на все (a_i), то есть это НОК((a_1, a_2, ldots, a_N)). Ответом будет (frac{x}{a_1}).

Еще пример задачи на применение НОД и НОК:

Условие: Город — это прямоугольник (n) на (m), разделенный на квадраты единичного размера. Вертолет летит из нижнего левого угла в верхний правый по прямой. Вертолет будит людей в квартале, когда он пролетает строго над его внутренностью (границы не считаются). Сколько кварталов разбудит вертолёт?

Решение: Вертолет пересечет по вертикали ((m-1)) границу. С этим ничего не поделать — каждое считается как новое посещение какого-то квартала. По горизонтали то же самое — ((n-1)) переход в новую ячейку будет сделан.

Однако еще есть случай, когда он пересекает одновременно обе границы (то есть пролетает над каким-нибудь углом) — ровно тот случай, когда нового посещения квартала не происходит. Сколько таких будет? Ровно столько, сколько есть целых решений уравнения (frac{n}{m} = frac{x}{y}). Мы как бы составили уравнение движения вертолёта и ищем, в скольки целых точках оно выполняется.

Пусть (t = НОД(n, m)), тогда (n = at, m = bt).

Тогда (frac{n}{m} = frac{a}{b} = frac{x}{y}). Любая дробь с натуральными числителем и знаменателем имеет ровно одно представление в виде несократимой дроби, так что (x) должно делиться на (a), а (y) должно делиться на (b). А значит, как ответ подходят ((a, b), (2a, 2b), (3a, 3b), cdots, ((t-1)a, (t-1)b)). Таких ответов ровно (t = НОД(n, m))

Значит, итоговый ответ: ((n-1) + (m-1) — (t-1)).

Кстати, когда (НОД(a, b) = 1), говорят, что (a) и (b) взаимно просты.

Алгоритм Евклида

Осталось придумать, как искать НОД и НОК. Понятно, что их можно искать перебором, но мы хотим хороший быстрый способ.

Давайте для начала научимся искать (НОД(a, b)).

Мы можем воспользоваться следующим равенством: [НОД(a, b) = НОД(a, b — a), b > a]

Оно доказывается очень просто: надо заметить, что множества общих делителей у пар ((a, b)) и ((a, b — a)) совпадают. Почему? Потому что если (a) и (b) делятся на (x), то и (b-a) делится на (x). И наоборот, если (a) и (b-a) делятся на (x), то и (b) делится на (x). Раз множства общих делитей совпадают, то и максимальный делитель совпадает.

Из этого равенства сразу следует следующее равенство: [НОД(a, b) = НОД(a, b operatorname{%} a), b > a]

(так как (НОД(a, b) = НОД(a, b — a) = НОД(a, b — 2a) = НОД(a, b — 3a) = ldots = НОД(a, b operatorname{%} a)))

Это равенство дает идею следующего рекурсивного алгоритма:

[НОД(a, b) = НОД(b operatorname{%} a, a) = НОД(a operatorname{%} , (b operatorname{%} a), b operatorname{%} a) = ldots]

Например: [НОД(93, 36) = ] [= НОД(36, 93spaceoperatorname{%}36) = НОД(36, 21) = ] [= НОД(21, 15) = ] [= НОД(15, 6) = ] [= НОД(6, 3) = ] [= НОД(3, 0) = 3]

Задание:

Примените алгоритм Евклида и найдите НОД чисел: * 1 и 500000 * 10, 20 * 18, 60 * 55, 34 * 100, 250

По-английски наибольший общий делитель — greatest common divisor. Поэтому вместо НОД будем в коде писать gcd.

def gcd(a, b):
    if b == 0:
        return a
    return gcd(b, a % b)

print(gcd(1, 500000))
print(gcd(10, 20))
print(gcd(18, 60))
print(gcd(55, 34))
print(gcd(100, 250))
print(gcd(2465473782, 12542367456))

1
10
6
1
50
6

Вообще, в C++ такая функция уже есть в компиляторе g++ — называется __gcd. Если у вас не Visual Studio, то, скорее всего, у вас g++. Вообще, там много всего интересного.

А за сколько оно вообще работает?

Задание

Докажите, что алгоритм Евклида для чисел (N), (M) работает за (O(log(N+M))).

Кстати, интересный факт: самыми плохими входными данными для алгоритма Евклида являются числа Фибоначчи. Именно там и достигается логарифм.

Как выразить НОК через НОД

(НОК(a, b) = frac{ab}{НОД(a, b)})

По этой формуле можно легко найти НОК двух чисел через их произведение и НОД. Почему она верна?

Посмотрим на разложения на простые множители чисел a, b, НОК(a, b), НОД(a, b).

[ a = p_1^{a_1}times p_2^{a_2}timesldotstimes p_n^{a_n} ] [ b = p_1^{b_1}times p_2^{b_2}timesldotstimes p_n^{b_n} ] [ ab = p_1^{a_1+b_1}times p_2^{a_2+b_2}timesldotstimes p_n^{a_n+b_n} ]

Из определений НОД и НОК следует, что их факторизации выглядят так: [ НОД(a, b) = p_1^{min(a_1, b_1)}times p_2^{min(a_2, b_2)}timesldotstimes p_n^{min(a_n, b_n)} ] [ НОК(a, b) = p_1^{max(a_1, b_1)}times p_2^{max(a_2, b_2)}timesldotstimes p_n^{max(a_n, b_n)} ]

Тогда посчитаем (НОД(a, b) times НОК(a, b)): [ НОД(a, b)НОК(a, b) = p_1^{min(a_1, b_1)+max(a_1, b_1)}times p_2^{min(a_2, b_2)+max(a_2, b_2)}timesldotstimes p_n^{min(a_n, b_n)+max(a_n, b_n)} =] [ = p_1^{a_1+b_1}times p_2^{a_2+b_2}timesldotstimes p_n^{a_n+b_n} = ab]

Формула доказана.

Как посчитать НОД/НОК от более чем 2 чисел

Для того, чтобы искать НОД или НОК у более чем двух чисел, достаточно считать их по цепочке:

(НОД(a, b, c, d, ldots) = НОД(НОД(a, b), c, d, ldots))

(НОК(a, b, c, d, ldots) = НОК(НОК(a, b), c, d, ldots))

Почему это верно?

Ну просто множество общих делителей (a) и (b) совпадает с множеством делителей (НОД(a, b)). Из этого следует, что и множество общих делителей (a), (b) и еще каких-то чисел совпадает с множеством общих делителей (НОД(a, b)) и этих же чисел. И раз совпадают множества общих делителей, то и наибольший из них совпадает.

С НОК то же самое, только фразу “множество общих делителей” надо заменить на “множество общих кратных”.

Задание

Решите задачи F, G, H, I из этого контеста:

https://informatics.msk.ru/mod/statements/view.php?id=34271

Расширенный алгоритм Евклида*

Очень важным для математики свойством наибольшего общего делителя является следующий факт:

Для любых целых (a, b) найдутся такие целые (x, y), что (ax + by = d), где (d = gcd(a, b)).

Из этого следует, что существует решение в целых числах, например, у таких уравнений: * (8x + 6y = 2) * (4x — 5y = 1) * (116x + 44y = 4) * (3x + 11y = -1)

Мы сейчас не только докажем, что решения у таких уравнений существуют, но и приведем быстрый алгоритм нахождения этих решений. Здесь нам вновь пригодится алгоритм Евклида.

Рассмотрим один шаг алгоритма Евклида, преобразующий пару ((a, b)) в пару ((b, a operatorname{%} b)). Обозначим (r = a operatorname{%} b), то есть запишем деление с остатком в виде (a = bq + r).

Предположим, что у нас есть решение данного уравнения для чисел (b) и (r) (их наибольший общий делитель, как известно, тоже равен (d)): [bx_0 + ry_0 = d]

Теперь сделаем в этом выражении замену (r = a — bq):

[bx_0 + ry_0 = bx_0 + (a — bq)y_0 = ay_0 + b(x_0 — qy_0)]

Tаким образом, можно взять (x = y_0), а (y = (x_0 — qy_0) = (x_0 — (a operatorname{/} b)y_0)) (здесь (/) обозначает целочисленное деление).

В конце алгоритма Евклида мы всегда получаем пару ((d, 0)). Для нее решение требуемого уравнения легко подбирается — (d * 1 + 0 * 0 = d). Теперь, используя вышесказанное, мы можем идти обратно, при вычислении заменяя пару ((x, y)) (решение для чисел (b) и (a operatorname{%} b)) на пару ((y, x — (a / b)y)) (решение для чисел (a) и (b)).

Это удобно реализовывать рекурсивно:

def extended_gcd(a, b):
    if b == 0:
        return a, 1, 0
    d, x, y = extended_gcd(b, a % b)
    return d, y, x - (a // b) * y

a, b = 3, 5
res = extended_gcd(a, b)
print("{3} * {1} + {4} * {2} = {0}".format(res[0], res[1], res[2], a, b))

3 * 2 + 5 * -1 = 1

Но также полезно и посмотреть, как будет работать расширенный алгоритм Евклида и на каком-нибудь конкретном примере. Пусть мы, например, хотим найти целочисленное решение такого уравнения: [116x + 44y = 4] [(2times44+28)x + 44y = 4] [44(2x+y) + 28x = 4] [44x_0 + 28y_0 = 4] Следовательно, [x = y_0, y = x_0 — 2y_0] Будем повторять такой шаг несколько раз, получим такие уравнения: [116x + 44y = 4] [44x_0 + 28y_0 = 4, x = y_0, y = x_0 — 2y_0] [28x_1 + 16y_1 = 4, x_0 = y_1, y_0 = x_1 — y_1] [16x_2 + 12y_2 = 4, x_1 = y_2, y_1 = x_2 — y_2] [12x_3 + 4y_3 = 4, x_2 = y_3, y_2 = x_3 — y_3] [4x_4 + 0y_4 = 4, x_3 = y_4, y_3 = x_4 — 3 y_4] А теперь свернем обратно: [x_4 = 1, y_4 = 0] [x_3 = 0, y_3 =1] [x_2 = 1, y_2 =-1] [x_1 = -1, y_1 =2] [x_0 = 2, y_0 =-3] [x = -3, y =8]

Действительно, (116times(-3) + 44times8 = 4)

Задание

Решите задачу J из этого контеста:

https://informatics.msk.ru/mod/statements/view.php?id=34273

Операции по модулю

Выражение (a equiv b pmod m) означает, что остатки от деления (a) на (m) и (b) на (m) равны. Это выражение читается как «(a) сравнимо (b) по модулю (m)».

Еще это можно опрделить так: (a) сравнимо c (b) по модулю (m), если ((a — b)) делится на (m).

Все целые числа можно разделить на классы эквивалентности — два числа лежат в одном классе, если они сравнимы по модулю (m). Говорят, что мы работаем в «кольце остатков по модулю (m)», и в нем ровно (m) элементов: (0, 1, 2, cdots, m-1).

Сложение, вычитение и умножение по модулю определяются довольно интуитивно — нужно выполнить соответствующую операцию и взять остаток от деления.

С делением намного сложнее — поделить и взять по модулю не работает. Об этом подробнее поговорим чуть дальше.

a = 30
b = 50
mod = 71

print('{} + {} = {} (mod {})'.format(a, b, (a + b) % mod, mod))
print('{} - {} = {} (mod {})'.format(a, b, (a - b) % mod, mod)) # на C++ это может не работать, так как модуль от отрицательного числа берется странно
print('{} - {} = {} (mod {})'.format(a, b, (a - b + mod) % mod, mod)) # на C++ надо писать так, чтобы брать модулю от гарантированно неотрицательного числа
print('{} * {} = {} (mod {})'.format(a, b, (a * b) % mod, mod))
# print((a / b) % mod) # а как писать это, пока неясно

30 + 50 = 9 (mod 71)
30 - 50 = 51 (mod 71)
30 - 50 = 51 (mod 71)
30 * 50 = 9 (mod 71)

Задание

Посчитайте: * (2 + 3 pmod 5) * (2 * 3 pmod 5) * (2 ^ 3 pmod 5) * (2 — 4 pmod 5) * (5 + 5 pmod 6) * (2 * 3 pmod 6) * (3 * 3 pmod 6)

Для умножения (в C++) нужно ещё учитывать следующий факт: при переполнении типа всё ломается (разве что если вы используете в качестве модуля степень двойки).

• int вмещает до (2^{31} — 1 approx 2 cdot 10^9).
• long long вмещает до (2^{63} — 1 approx 8 cdot 10^{18}).
• long long long в плюсах нет, при попытке заиспользовать выдает ошибку long long long is too long.
• Под некоторыми компиляторами и архитектурами доступен int128, но не везде и не все функции его поддерживают (например, его нельзя вывести обычными методами).

Зачем нужно считать ответ по модулю

Очень часто в задаче нужно научиться считать число, которое в худшем случае гораздо больше, чем (10^{18}). Тогда, чтобы не заставлять вас писать длинную арифметику, автор задачи часто просит найти ответ по модулю большого числа, обычно (10^9 + 7)

Кстати, вместо того, чтобы писать (1000000007) удобно просто написать (1e9 + 7). (1e9) означает (1 times 10^9)

int mod = 1e9 + 7; # В C++
cout << mod;

1000000007

N = 1e9 + 7 # В питоне такое число становится float
print(N)
print(int(N))

1000000007.0
1000000007

Быстрое возведение в степень

Задача: > Даны натуральные числа (a, b, c < 10^9). Найдите (a^b) (mod (c)).

Мы хотим научиться возводить число в большую степень быстро, не просто умножая (a) на себя (b) раз. Требование на модуль здесь дано только для того, чтобы иметь возможность проверить правильность алгоритма для чисел, которые не влезают в int и long long.

Сам алгоритм довольно простой и рекурсивный, постарайтесь его придумать, решая вот такие примеры (прямо решать необязательно, но можно придумать, как посчитать значение этих чисел очень быстро):

• (3^2)
• (3^4)
• (3^8)
• (3^{16})
• (3^{32})
• (3^{33})
• (3^{66})
• (3^{132})
• (3^{133})
• (3^{266})
• (3^{532})
• (3^{533})
• (3^{1066})

Да, здесь специально приведена такая последовательность, в которой каждое следующее число легко считается через предыдущее: его либо нужно умножить на (a=3), либо возвести в квадрат. Так и получается рекурсивный алгоритм:

• (a^0 = 1)
• (a^{2k}=(a^{k})^2)
• (a^{2k+1}=a^{2k}times a)

Нужно только после каждой операции делать mod: * (a^0 pmod c = 1) * (a^{2k} pmod c = (a^{k} pmod c)^2 pmod c) * (a^{2k+1} pmod c = ((a^{2k}pmod c) times a) pmod c)

Этот алгоритм называется быстрое возведение в степень. Он имеет много применений: * в криптографии очень часто надо возводить число в большую степень по модулю * используется для деления по простому модулю (см. далее) * можно быстро перемножать не только числа, но еще и матрицы (используется для динамики, например)

Асимптотика этого алгоритма, очевидно, (O(log c)) — за каждые две итерации число уменьшается хотя бы в 2 раза.

Задание

Решите задачу K из этого контеста:

https://informatics.msk.ru/mod/statements/view.php?id=34271

Задание

Решите как можно больше задач из практического контеста:

https://informatics.msk.ru/mod/statements/view.php?id=34273

Деление по модулю*

Давайте все-таки научимся не только умножать, но и делить по простому модулю. Вот только что это значит?

(a / b) = (a times b^{-1}), где (b^{-1}) — это обратный элемент к (b).

Определение: (b^{-1}) — это такое число, что (bb^{-1} = 1)

Утверждение: в кольце остатков по простому модулю (p) у каждого остатка (кроме 0) существует ровно один обратный элемент.

Например, обратный к (2) по модулю (5) это (3) ((2 times 3 = 1 pmod 5)))

Задание

Найдите обратный элемент к: * числу (3) по модулю (5) * числу (3) по модулю (7) * числу (1) по модулю (7) * числу (2) по модулю (3) * числу (9) по модулю (31)

Давайте докажем это утверждение: надо заметить, что если каждый ненулевой остаток (1, 2, ldots, (p-1)) умножить на ненулевой остаток (a), то получатся числа (a, 2a, ldots, (p-1)a) — и они все разные! Они разные, потому что если (xa = ya), то ((x-y)a = 0), а значит ((x — y) a) делится на (p), (a) — ненулевой остаток, а значит (x = y), и это не разные числа. И из того, что все числа получились разными, это все ненулевые, и их столько же, следует, что это ровно тот же набор чисел, просто в другом порядке!

Из этого следует, что среди этих чисел есть (1), причем ровно один раз. А значит существует ровно один обратный элемент (a^{-1}). Доказательство закончено.

Это здорово, но этот обратный элемент еще хочется быстро находить. Быстрее, чем за (O(p)).

Есть несколько способов это сделать.

Через малую теорему Ферма

Малая теорема Ферма: > (a^{p-1} = 1 pmod p), если (p) — простое, (a neq 0 pmod p)).

Доказательство: В предыдущем пункте мы выяснили, что множества чисел (1, 2, ldots, (p-1)) и (a, 2a, ldots, (p-1)a) совпадают. Из этого следует, что их произведения тоже совпадают по модулю: ((p-1)! = a^{p-1} (p-1)! pmod p).

((p-1)!neq 0 pmod p) а значит на него можно поделить (это мы кстати только в предыдущем пункте доказали, поделить на число — значит умножить на обратный к нему, который существует).

А значит, (a^{p — 1} = 1 pmod p).

Как это применить Осталось заметить, что из малой теоремы Ферма сразу следует, что (a^{p-2}) — это обратный элемент к (a), а значит мы свели задачу к возведению (a) в степень (p-2), что благодаря быстрому возведению в степень мы умеем делать за (O(log p)).

Обобщение У малой теоремы Ферма есть обобщение для составных (p):

Теорема Эйлера: > (a^{varphi(p)} = 1 pmod p), (a) — взаимно просто с (p), а (varphi(p)) — это функция Эйлера (количество чисел, меньших (p) и взаимно простых с (p)).

Доказывается теорема очень похоже, только вместо ненулевых остатков (1, 2, ldots, p-1) нужно брать остатки, взаимно простые с (p). Их как раз не (p-1), а (varphi(p)).

Для нахождения обратного по этой теореме достаточно посчитать функцию Эйлера (varphi(p)) и найти (a^{-1} = a^{varphi(p) — 1}).

Но с этим возникают большие проблемы: посчитать функцию Эйлера сложно. Более того, на предполагаемой невозможности быстро ее посчитать построены некоторые криптографические алгоритм типа RSA. Поэтому быстро делить по составному модулю этим способом не получится.

Через расширенный алгоритм Евклида

Этим способом легко получится делить по любому модулю! Рекомендую.

Пусть мы хотим найти (a^{-1} pmod p), (a) и (p) взаимно простые (а иначе обратного и не будет существовать).

Давайте найдем корни уравнения

[ax + py = 1]

Они есть и находятся расширенным алгоритмом Евклида за (O(log p)), так как (НОД(a, p) = 1), ведь они взаимно простые.

Тогда если взять остаток по модулю (p):

[ax = 1 pmod p]

А значит, найденный (x) и будет обратным элементом к (a).

То есть надо просто найти (x) из решения того уравнения по модулю (p). Можно брать по модулю прямо походу решения уравнения, чтобы случайно не переполниться.

Содержание материала

1. Что такое простые числа
2. Видео
3. Разложение на простые множители
4. Алгоритм разложения на простые множители
5. Решение
6. Разные свойства простых чисел*
7. Метод Марена Мерсенна
8. Быстрое возведение в степень
9. Скатерть Улама
10. Решето Эратосфена
11. Как определить простые числа
12. Темы для размышлений

Что такое простые числа

Определение 1

Простые числа — натуральное число, имеющее ровно два различных натуральных делителя — единицу и самого себя. Другими словами, число x является простым, если оно больше 1 и при этом делится без остатка только на 1 и на x.

Пример 1

Например, 11 — это простое число. Его можно разделить только на 1 и 11. Деление простого числа на другое приводит к тому, что остается остаток, что называют простым числом.

13 ÷ 4 = 3 (остаток 1).

Число, имеющее более двух множителей, называется составными числами. Наименьшее простое число равно 2, потому что оно делится само на себя и только на 1.

Пример 2

30 не является примером простого числа, потому что его можно разделить на 1,2,3,5,6,10,15,30. Таким образом, 30 является примером составного числа, поскольку оно имеет более двух факторов.

Ноль, единица и числа меньше единицы не считаются простыми числами.

Видео

Разложение на простые множители

Любое натуральное число можно разложить на произведение простых, и с такой записью очень легко работать при решении задач. Разложение на простые множители еще называют факторизацией.

[11 = 11 = 11^1] [100 = 2 times 2 times 5 times 5 = 2^2 times 5^2] [126 = 2 times 3 times 3 times 7 = 2^1 times 3^2 times 7^1]

Рассмотрим, например, такую задачу:

Условие: Нужно разбить (N) людей на группы равного размера. Нам интересно, какие размеры это могут быть.

Решение: По сути нас просят найти число делителей (N). Нужно посмотреть на разложение числа (N) на простые множители, в общем виде оно выглядит так:

[N= p_1^{a_1} times p_2^{a_2} times ldots times p_k^{a_k}]

Теперь подумаем над этим выражением с точки зрения комбинаторики. Чтобы «сгенерировать» какой-нибудь делитель, нужно подставить в степень (i)-го простого число от 0 до (a_i) (то есть (a_i+1) различное значение), и так для каждого. То есть делитель (N) выглядит ровно так: [M= p_1^{b_1} times p_2^{b_2} times ldots times p_k^{b_k}, 0 leq b_i leq a_i] Значит, ответом будет произведение ((a_1+1) times (a_2+1) times ldots times (a_k + 1)).

Алгоритм разложения на простые множители

Применяя алгоритм проверки числа на простоту, мы умеем легко находить минимальный простой делитель числа N. Ясно, что как только мы нашли простой делитель числа (N), мы можем число (N) на него поделить и продолжить искать новый минимальный простой делитель.

Будем перебирать простой делитель от (2) до корня из (N) (как и раньше), но в случае, если (N) делится на этот делитель, будем просто на него делить. Причем, возможно, нам понадобится делить несколько раз ((N) может делиться на большую степень этого простого делителя). Так мы будем набирать простые делители и остановимся в тот момент, когда (N) стало либо (1), либо простым (и мы остановились, так как дошли до корня из него). Во втором случае надо еще само (N) добавить в ответ.

Напишем алгоритм факторизации:

Решение

За те же самые (O(sqrt{N})). Итераций цикла while с перебором делителя будет не больше, чем (sqrt{N}). Причем ровно (sqrt{N}) операций будет только в том случае, если (N) — простое.

А итераций деления (N) на делители будет столько, сколько всего простых чисел в факторизации числа (N). Понятно, что это не больше, чем (O(log{N})).

Разные свойства простых чисел*

Вообще, про простые числа известно много свойств, но почти все из них очень трудно доказать. Вот еще некоторые из них:

• Простых чисел, меньших (N), примерно (frac{N}{ln N}).
• N-ое простое число равно примерно (Nln N).
• Простые числа распределены более-менее равномерно. Например, если вам нужно найти какое-то простое число в промежутке, то можно их просто перебрать и проверить — через несколько сотен какое-нибудь найдется.
• Для любого (N ge 2) на интервале ((N, 2N)) всегда найдется простое число (Постулат Бертрана)
• Впрочем, существуют сколь угодно длинные отрезки, на которых простых чисел нет. Самый простой способ такой построить — это начать с (N! + 2).
• Есть алгоритмы, проверяющие число на простоту намного быстрее, чем за корень.
• Максимальное число делителей равно примерно (O(sqrt[3]{n})). Это не математический результат, а чисто эмпирический — не пишите его в асимптотиках.
• Максимальное число делителей у числа на отрезке ([1, 10^5]) — 128
• Максимальное число делителей у числа на отрекзке ([1, 10^9]) — 1344
• Максимальное число делителей у числа на отрезке ([1, 10^{18}]) — 103680
• Наука умеет факторизовать числа за (O(sqrt[4]{n})), но об этом как-нибудь в другой раз.
• Любое число больше трёх можно представить в виде суммы двух простых (гипотеза Гольдбаха), но это не доказано.

Метод Марена Мерсенна

Метод простого числа Мерсенна — это специальный метод нахождения определенного вида простого числа, известный как простые числа Мерсенна. Название для этого метода происходит от французского монаха Марин Мерсенн, который первым определил его. Простые числа Мерсенна — это те, которые сводимы к виду 2ⁿ-1, где n-простое число. Первые несколько чисел в этом методе являются 2, 3, 5, 7, 13, 17, 19, 31, 61, и 89. Долгое время метод простых чисел Мерсенна представлял собой тяжёлую работу, так как при переходе к более высоким простым числам он был очень трудоемким.

Однако, с появлением компьютеров, они теперь могли выполнять эти вычислительные вычисления, которые раньше делались людьми самым кропотливым и трудоемким образом. Мы определенно достигли более высоких простых чисел Мерсенна и простых чисел на общем уровне. Поиск простых чисел так же активен, как и другие численные поиски, выполняемые компьютерами. Другой числовой поиск, аналогичный движению простых чисел, заключается в добавлении десятичных разрядов к некоторым иррациональным числам, таким как пи (отношение длины окружности к диаметру). Однако непрерывный поиск следующего по величине простого числа существенно сложнее, чем поиск следующей цифры числа Пи.

Даже самые большие компьютеры (суперкомпьютеры) тратят значительное количество времени, чтобы проверить, является ли новое число (которое обычно ошеломляюще огромным) само по себе простым числом, и требуется еще больше времени, чтобы проверить, является ли число основным числом Мерсенна. По этой причине числа Мерсенна представляют большой интерес в области кибербезопасности и криптографии, особенно в отношении шифрования.

В августе 2008 года системный администратор UCLA Эдсон Смит нашел наиболее значимое простое число, известное на тот момент. Смит установил программное обеспечение для Great Internet Mersenne Prime Search (Gimps), проекта распределенных вычислений на добровольной основе. Это число было простым числом Мерсенна длиной 12 978 189 цифр. Чтобы дать представление о том, насколько он велик, на его написание уйдет почти два с половиной месяца, а в случае печати он растянется на 50 км!

Быстрое возведение в степень

Задача: > Даны натуральные числа (a, b, c < 10^9). Найдите (a^b) (mod (c)).

Мы хотим научиться возводить число в большую степень быстро, не просто умножая (a) на себя (b) раз. Требование на модуль здесь дано только для того, чтобы иметь возможность проверить правильность алгоритма для чисел, которые не влезают в int и long long.

Сам алгоритм довольно простой и рекурсивный, постарайтесь его придумать, решая вот такие примеры (прямо решать необязательно, но можно придумать, как посчитать значение этих чисел очень быстро):

• (3^2)
• (3^4)
• (3^8)
• (3^{16})
• (3^{32})
• (3^{33})
• (3^{66})
• (3^{132})
• (3^{133})
• (3^{266})
• (3^{532})
• (3^{533})
• (3^{1066})

Да, здесь специально приведена такая последовательность, в которой каждое следующее число легко считается через предыдущее: его либо нужно умножить на (a=3), либо возвести в квадрат. Так и получается рекурсивный алгоритм:

• (a^0 = 1)
• (a^{2k}=(a^{k})^2)
• (a^{2k+1}=a^{2k}times a)

Нужно только после каждой операции делать mod: * (a^0 pmod c = 1) * (a^{2k} pmod c = (a^{k} pmod c)^2 pmod c) * (a^{2k+1} pmod c = ((a^{2k}pmod c) times a) pmod c)

Этот алгоритм называется быстрое возведение в степень. Он имеет много применений: * в криптографии очень часто надо возводить число в большую степень по модулю * используется для деления по простому модулю (см. далее) * можно быстро перемножать не только числа, но еще и матрицы (используется для динамики, например)

Асимптотика этого алгоритма, очевидно, (O(log c)) — за каждые две итерации число уменьшается хотя бы в 2 раза.

Скатерть Улама

Формулы (8) и (9) содержат возведение в степень. А нельзя ли для задания бесконечно многих простых чисел обойтись лишь сложением, вычитанием и умножением? Поищем ответ на этот вопрос.

Начнём с рассмотрения многочленов от одной переменной с натуральными коэффициентами; посмотрим, какие многочлены будут своими значениями иметь простые числа и в каком количестве.

Возьмём вначале многочлены первой степени (то есть линейные многочлены). Очевидно, что тривиальный многочлен x задаёт бесконечно много простых чисел, более того, все простые числа, но это неинтересный случай. А что можно сказать о многочлене ax+b (где a, b и x — натуральные числа)? Ясно, что если a и b имеют общий делитель, отличный от 1, то значение многочлена ax+b — число составное, кратное этому делителю. Случай же, когда a и b взаимно просты, гораздо менее очевиден.

Французский математик Лежандр (живший в XVIII веке) высказал гипотезу, что если a и b взаимно просты, то в арифметической прогрессии с первым членом b и разностью a встречается бесконечно много простых чисел. Эта гипотеза была доказана лишь в XIX столетии немецким математиком Леженом Дирихле.

Перейдём теперь к квадратным многочленам. Среди них есть «рекордсмены», например, многочлен x² + x + 41 — его изучал ещё Леонард Эйлер. Этот многочлен принимает простые значения при x = 1, 2, …, 40. При x = 41 его значение — составное.

Доказано, что никакой многочлен (отличный, разумеется, от константы) не может иметь в качестве значений только простые числа, но до сих пор не известно, существует ли многочлен (кроме линейного), среди значений которого встречается бесконечно много простых чисел.

Интерес к представлению простых чисел в виде значений квадратных многочленов недавно возродился в связи с неожиданным наблюдением С. М. Улама ⁵. Начав на спирали из всех натуральных чисел (рис. 1) отмечать простые числа, Улам с удивлением обнаружил, что простые числа выстраиваются по диагоналям, образуя довольно длинные цепочки. (Докажите, что числа, расположенные вдоль какой-либо диагонали в пределах, ограниченных на рис. 1 красными линиями — это значения некоторого квадратного многочлена с целыми коэффициентами).

197	196	195	194	193	192	191	190	189	188	187	186	185	184	183
198	145	144	143	142	141	140	139	138	137	136	135	134	133	182
199	146	101	100	99	98	97	96	95	94	93	92	91	132	181
200	147	102	65	64	63	62	61	60	59	58	57	90	131	180
201	148	103	66	37	36	35	34	33	32	31	56	89	130	179
202	149	104	67	38	17	16	15	14	13	30	55	88	129	178
203	150	105	68	39	18	5	4	3	12	29	54	87	128	177
204	151	106	69	40	19	6	1	2	11	28	53	86	127	176
205	152	107	70	41	20	7	8	9	10	27	52	85	126	175
206	153	108	71	42	21	22	23	24	25	26	51	84	125	174
207	154	109	72	43	44	45	46	47	48	49	50	83	124	173
208	155	110	73	74	75	76	77	78	79	80	81	82	123	172
209	156	111	112	113	114	115	116	117	118	119	120	121	122	171
210	157	158	159	160	161	162	163	164	165	166	167	168	169	170
211	212	213	214	215	216	217	218	219	220	221	222	223	224	225

Рис. 1.

Ещё более удивительным оказалось то, что закономерность эта наблюдалась и тогда, когда спираль была продолжена (с помощью компьютера) до больших чисел — на рис. 2 светлыми точками отмечены простые числа на спирали из первых 10 000 чисел. Узор, изображённый на рис. 2, получил название «скатерть Улама».

Рис. 2.

Чтобы отмеченная закономерность проявилась, не обязательно начинать спираль с единицы. Например, значения многочлена x² + x + 41 выстраиваются по диагоналям у спирали, начинающейся с числа 41 (рис. 3).

57	56	55	54	53
58	45	44	43	52
59	46	41	42	51
60	47	48	49	50
61	62	63	64	65

Рис. 3.

Возможно, что читатели «Кванта», проявив изобретательность и должное терпение, смогут найти новые красивые «геометрические» закономерности расположения простых чисел среди множества всех чисел.

Феномен со стремлением простых чисел располагаться в цепочки вдоль диагоналей был обнаружен сравнительно недавно и ещё не получил какого-либо математического объяснения.

О представлении простых чисел с помощью многочленов от многих переменных мы скажем в конце статьи.

Решето Эратосфена

Это алгоритм поиска простых чисел. Для этого нужно:

1. Записать все числа от 1 до n (например, записываются все числа от 1 до 100, если нужны все простые числа между ними);
2. Вычеркнуть все числа, которые делятся на 2 (кроме 2);
3. Вычеркнуть все числа, которые делятся на 3 (кроме 3);
4. И так далее по порядку со всеми невычеркнутыми числами до числа n (после 3 это 5, 7, 11, 13, 17 и т. д.).

Те числа, которые не будут вычеркнуты в конце этого процесса, являются простыми.

Как определить простые числа

Сначала попробуйте разделить его на 2 и посмотреть, получится ли целое число. Если да, то оно не может быть простым числом. Если вы не получите целое число, затем попробуйте разделить его на простые числа: 3, 5, 7, 11 (9 делится на 3) и так далее, всегда делясь на простое число.

8 простых чисел до 20: 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17 и 19.

Первые 10 простых чисел — это 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29.

Таблица простых чисел до 1000:

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	101	103	107	109
113	127	131	137	139	149	151	157	163	167
173	179	181	191	193	197	199	211	223	227
229	233	239	241	251	257	263	269	271	277
281	283	293	307	311	313	317	331	337	347
349	353	359	367	373	379	383	389	397	401
409	419	421	431	433	439	443	449	457	461
463	467	479	487	491	499	503	509	521	523
541	547	557	563	569	571	577	587	593	599
601	607	613	617	619	631	641	643	647	653
659	661	673	677	683	691	701	709	719	727
733	739	743	751	757	761	769	773	787	797
809	811	821	823	827	829	839	853	857	859
863	877	881	883	887	907	911	919	929	937
941	947	953	967	971	977	983	991	997

2 — наименьшее простое число. Это также единственное четное простое число — все остальные четные числа могут быть разделены сами по себе на 1 и 2, что означает, что у них будет, по крайней мере, 3 фактора.

Примечание 

Один из самых известных математиков классической эпохи, Евклид, записал доказательство того, что не существует самого большого простого числа. Самое большое известное простое число (по состоянию на ноябрь 2020 года) составляет 282 589 933-1, число, которое имеет 24 862 048 цифр при записи в базе 10. До этого самым большим известным простым числом было 277 232 917-1, состоящее из 23 249 425 цифр.

За исключением 2 и 3, все остальные простые числа могут быть выражены в общей форме как 6n + 1 или 6n — 1, где n — натуральное число.

Чтобы определить, является ли число простым или составным, нужно решить пример на делимость в следующем порядке (от простого к сложному): 2, 5, 3, 11, 7, и 13. Если вы обнаружите, что число делится на одно из них, и вы знаете, что оно составное, не нужно выполнять остальные тесты.

Если число меньше 121 не делится на 2, 3, 5 или 7, оно простое; в противном случае оно составное.

Если число меньше 289 не делится на 2, 3, 5, 7, 11, или 13, это простое число; в противном случае оно составное.

Темы для размышлений

1.	Докажите, что в арифметических прогрессиях 3, 7, 11, … и 5, 11, 17, … бесконечно много простых чисел.
2.	Каково множество тех многочленов, значения которых лежат вдоль диагонали, если спираль (см. рис. 1) • начата с 1? • начата с некоторого числа u? • начата с некоторого числа u, и по спирали стоят члены арифметической прогрессии u, u + v, u + 2v, …?
3.	Теорема Вильсона утверждает, что если p — простое число, то (p–1)! + 1 делится на p. Как можно использовать этот результат, чтобы уменьшить число неизвестных в экспоненциальном многочлене R, задающем простые числа?
4.	Постройте экспоненциальный многочлен S(x, …, xk ), который задаёт множество полусумм простых чисел-близнецов, т.е. такой многочлен, что если S(x, …, xk ) > 0, то оба числа S(x, …, xk ) – 1 и S(x, …, xk ) + 1 являются простыми, и наоборот, если s – 1 и s + 1 — простые числа, то S(x, …, xk ) = s при некоторых x, …, xk .
5.	Постройте экспоненциальный многочлен T(q, x, …, xm ), такой, что • если q — простое число, то существуют числа x, …, xm  такие, что T(q, x, …, xm ) > 0; • если q — простое число и T(q, x, …, xm ) > 0, то T(q, x, …, xm ) — простое число, следующее за q; • если q не является простым числом, то всегда T(q, x, …, xm ) ≤ 0. Этот экспоненциальный многочлен даёт «формулу для следующего простого числа».

Теги