Python:实现fermat little theorem费马小定理算法(附完整源码)

最新推荐文章于 2024-09-12 08:38:46 发布
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分类专栏： python算法完整教程 文章标签： python 算法 数据结构 开发语言
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本文详细介绍了如何使用Python实现费马小定理，该定理在数论中占有重要地位，常用于素性测试和其他数学问题。通过阅读，你将理解算法原理，并获得完整的Python源码示例。

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Python:实现fermat little theorem费马小定理算法

def binary_exponentiation(a, n, mod):

    if n == 0:
        return 1

    elif n % 2 ==
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Python:实现费马检测算法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
07-29 430
Python:实现费马检测算法(附完整源码)
《Think Python》练习 5-2：费马大定理验证
The 9th Chapter of Night
06-03 2844
《Think Python》第5章 条件和递归（练习 5-2）：费马大定理验证
费马小定理（介绍+证明+逆元代码实现）
地球太危险了吧
05-12 3347
目录 一、背景知识回顾 1、什么是质数？ 2、≡的意思？ 3、mod的意思？ 4、数论中的倒数（也成为逆元） 二、什么是费马小定理？ 三、费马小定理历史 四、费马小定理证明 五、应用 六、求逆元的代码实现 一、背景知识回顾 1、什么是质数？ 质数（prime number）又称素数，有无限个。 质数定义为在大于1的自然数中，除了1和它本身以外不再有其他因数。 2、≡的...
费马小定理
百般回首曾经的相遇，留下的只是一缕残忆
08-10 1624
费马小定理 如果p是一个质数，而整数a不是p的倍数，则有a(p-1)≡1 (mod p)。 例如：计算 2100除以 13 的余数 2100 = (212)8 * 24 (mod 13) = 18 * 16 (mod 13) =16 (mod 13) =3 (mod 13) 故余数为 3 ...
洛谷3807-卢卡斯定理-python-(lucas+费马小定理+快速幂)
DongLUOWAN的博客
03-02 598
*AC代码 global n,m,p def fast_pow(a,b): ans=1 while b: if b&1: ans=(ans*a)%p a=(a**2)%p b>>=1 return ans def getCombination(a,b): if b>a: return 0 if b>a-b: b=a-b u=1
Fermat（费马）小定理
weixin_30951231的博客
02-15 1275
费马小定理就是欧拉定理的推论（之一）啦。 先说一说欧拉定理。 欧拉定理很简单，就是一个公式： \(a^{\varphi{(m)}}\equiv1(mod\ {m})\ (a\bot m)\) 那么，很明显，当\(m\)为质数时，\(\varphi^{(m)}=m-1\)，那么，我们的费马小定理就是在这上面进行处理的。 接下来，我们就给出费马小定理的公式啦： \(a^p \equiv a (mod\...
费马素性检测，费马小定理
11-08
费马素性检验是一种随机化算法，判断一个数是合数还是可能是素数。 根据费马小定理：如果p是素数，1 \le a \le p，那么 a^ \equiv 1 \pmod。 如果我们想知道n是否是素数，我们在中间选取a，看看上面等式是否成立。如果对于数值a等式不成立，那么n是合数。如果有很多的a能够使等式成立，那么我们可以说n 可能是素数，或者伪素数。 在我们检验过程中，有可能我们选取的a都能让等式成立，然而n却是合数。这时等式 a^ \equiv 1 \pmod 被称为Fermat liar。如果我们选取满足下面等式的a 费马素性检验 费马素性检验 a^ \not\equiv 1 \pmod 那么a也就是对于n的合数判定的Fermat witness。 整个算法可以写成是下面两大部： 输入：n需要检验的数；k：参数之一来决定检验需要进行的次数。 输出：当n是合数时，否则可能是素数： 重复k次： 在[1, n − 1]范围内随机选取a 如果an − 1 mod n ≠ 1 那么返回合数 返回可能是素数
Fermat素性检测算法与python编程实现
Summer Day
07-03 2231
最近在带家教教学生信息安全数学基础，给他布置了Fermat素性检测算法编程实现的大作业。怕他不会，在这里写下教程，希望他能看到。（原理与算法部分摘自信息安全数学基础老师的课件） 原理 算法 python实现 from random import random #利用辗转相除法求最大公因数 def BFactor(a,b): #若b>a，则交换两个数的值 if(b>a): t=a a=b b=t r = b #初始化r
python 实现fermat little theorem费马小定理算法
最新发布
luthane的博客
09-12 691
费马小定理（Fermat’s Little Theorem）是数论中的一个重要定理，它提供了一种在特定条件下计算幂的模的简单方法。该定理指出，如果p是一个质数，且整数a不是p的倍数，则有a^(p-1) ≡ 1 (mod p)。基于这个定理，可以设计一种算法来测试一个数是否为质数，或者在某些计算中简化幂的模运算。费马小定理的质数测试算法。
费马定理
业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。
12-21 596
题目概述：S = n^1 + n^2 + n^3 +...... + n^k，已知n、k，求S除以9901的余数。 根据费马小定理：假如p是质数，且(a，p)=1（即a，p互质），那么 a^(p-1) ≡1(mod p)。即：假如p是质数，且a,p互质，那么a的(p-1)次方除以p的余数恒等于1。 可知9901是质数，所以n^9900%9901=1， 即存在：( n^ (9900+m)) % 9
费马小定理：
weixin_41391865的博客
09-18 837
若p是质数，且a和p互质，则(a^(p-1))%p=1。 例如： 3和5互质，那么(3^(5-1))%5=(3^4)%5=81%5=1。 应用： 求逆元，时间复杂度O(log(n))。 因为(a^(p-1))%p=(axa^(p-2))%p=((a%p)x(a^(p-2))%p)%p=1， 由此得到：inv(a)=(a^(p-2))%p。 计算过程需要快速幂优化。...
docker安装docker并且安装插件
08-11
要安装Docker并安装插件，可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，安装Docker。可以按照官方文档提供的步骤进行安装，或者使用适合您操作系统的包管理器进行安装。 2. 安装Docker Compose插件。可以使用以下方法安装： 2.1 下载指定版本的docker-compose文件： curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.21.2/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose 2.2 赋予docker-compose文件执行权限： chmod +x /usr/local/bin/docker-compose 2.3 验证安装是否成功： docker-compose --version 3. 在安装插件之前，可以测试端口是否已被占用，以避免编排过程中出错。可以使用以下命令安装netstat并查看端口号是否被占用： yum -y install net-tools netstat -npl | grep 3306 现在，您已经安装了Docker并安装了Docker Compose插件，可以继续进行其他操作，例如上传docker-compose.yml文件到服务器，并在服务器上安装MySQL容器。可以参考Docker的官方文档或其他资源来了解如何使用Docker和Docker Compose进行容器的安装和配置。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Docker安装docker-compose插件](https://blog.csdn.net/qq_50661854/article/details/124453329)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [Docker安装MySQL docker安装mysql 完整详细教程](https://blog.csdn.net/qq_40739917/article/details/130891879)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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