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最近实验中用到了仿射加解密算法,其中的解密操作是通过扩展欧几里得算法实现的,因此在这里对
欧几里得算法、扩展欧几里得算法 做一个完整的记录。
1. 欧几里得算法(也叫辗转相除法)
1.1 直接上模拟
现在求 6 和 16 的最大公约数,根据高中知识(其实我也忘了,现学的芭芭拉迪):
每一次将除式中的除数作为下一次的被除数,将余数作为下一次的除数,直到商为 0,此时的除数就是最大公约数:
- 16 ➗ 6 = 2 ⋯ ⋯ \cdots\ \cdots ⋯ ⋯ 4
- 6 ➗ 4 = 1 ⋯ ⋯ \cdots \ \cdots ⋯ ⋯ 2
- 4 ➗ 2 = 2 ⋯ ⋯ \cdots\ \cdots ⋯ ⋯ 0
因此,最大公约数为 2;
1.2 几何理解
假设现在需要对 a, b (不妨假设 a >b)
求最大公约数,在几何上可以这样进行理解:
- 以 a , b a, b a,b 为矩形的边长,构造一个矩形 A A A;
- 以矩形的短边(这里为 b b b)构造正方形 B,然后计算这样的正方形 B 在矩形 A 中最多能够放置多少个;
这样就对问题进行了一个抽象:目标就是去寻找能够没有缝隙地铺满矩形 A A A 的正方形 B B B 的最大边长值;
假设上面的正方形 B B B 不能将矩形 A A A 铺满,那么接下来:
- 用长边剩余的长度够构建正方形,继续去填补未被覆盖的部分;
- 以此类推,直到找到一个能够刚好无缝隙地填满未覆盖部分的正方形,这个正方形的边长就是最大公约数;
这样会产生一个疑问,怎么保证填满未覆盖部分的正方形能够填满大的矩形呢?
我们通过作图来理解:
可以看到正方形 B B B 刚好填满了正方形 A A A 未覆盖的部分,并且显然从最右边的 A A A 与两个 B B B 的关系可以看出 A A A 的边长是 B B B 的两倍。
那么,如果用 B B B 来填充 A A A 的话,
- 纵向可以刚好填满,
- 而又因为 A A A 是正方形,因此横向也可以刚好填满,
这就证明了:能填满未覆盖部分的 B B B 一定可以填满覆盖了的所有 A A A,这就是欧几里得算法的几何解释;
现在用函数 g c d ( b , a ) gcd(b, a) gcd(b,a) 来表示在长边为 a a a,短边为 b b b 的矩形中,刚好能够无缝隙地覆盖的最大正方形边长,那么有
- 长边剩余部分的长度为 a % b a \% b a%b;
- 短边为 b b b;
- 上述几何解释告诉我们: g c d ( a , b ) = g c d ( b , a % b ) gcd(a, b) = gcd(b, a \% b) gcd(a,b)=gcd(b,a%b);
1.3 用代数方法证明 g c d ( a , b ) = g c d ( b , a % b ) gcd(a, b) = gcd(b, a \% b) gcd(a,b)=gcd(b,a%b)
1.3.1 左推右: g c d ( a , b ) = g c d ( b , a % b ) gcd(a, b) = gcd(b, a \% b) gcd(a,b)=gcd(b,a%b)
现在有一个除式: A ➗ B = C ⋯ ⋯ D A ➗ B = C \cdots\ \cdots D A➗B=C⋯ ⋯D,并且 A A A 和 B B B 的最大公约数为 k k k,现在要求 k k k:
- 由题可设: A = a × k , B = b × k A = a × k,B = b × k A=a×k,B=b×k;
- 又因为 D = A − B × C D = A – B \times C D=A−B×C;
- 所以 D = k ( a − b × C ) D = k(a – b \times C) D=k(a−b×C);
- 由于 a , b , C , k a, b, C, k a,b,C,k 都是整数,因此 D D D 也是整数,且是 k k k 的倍数;
- 所以,被除数、除数、余数都有相同的公约数 k k k,且一定是最大的(假设不是最大的,则这个数一定也是被除数和除数的公约数,这与假设中的
最大公约数
矛盾)
因此,左推右得证;
1.3.2 右推左: g c d ( b , a % b ) = g c d ( a , b ) gcd(b, a \% b) = gcd(a, b) gcd(b,a%b)=gcd(a,b)
这个跟左推右的证明思路一样,关于除式 A ➗ B = C ⋯ ⋯ D A ➗ B = C \cdots\ \cdots D A➗B=C⋯ ⋯D,假设 B B B 和 D D D 的最大公约数为 m m m,现在要求 m m m:
- 由题可设: B = b × m , D = d × m B = b \times m, D = d \times m B=b×m,D=d×m;
- 又因为 A = B × C + D A = B \times C + D A=B×C+D;
- 所以 A = m ( b C + d ) A = m(bC + d) A=m(bC+d);
- 由于 b , C , d , m b, C, d, m b,C,d,m 都是整数,因此 A A A 也是整数,且是 m m m 的倍数;
因此,右推左得证;
1.4 欧几里得算法(辗转相除法)代码
展开版:
int gcd(int a, int b) {
if (!b) {
return a; } return gcd(b, a % b); }
简化版:
int gcd(int a, int b) {
return (b) ? gcd(b, a % b) : a; }
2. 扩展欧几里得算法
扩展欧几里得算法是在欧几里得算法的运行过程中,求出方程 a x + b y = c ax + by = c ax+by=c 的一组解的算法;
2.1 直接上模拟
对于上面我们对欧几里得算法进行的模拟过程:
- 16 ➗ 6 = 2 ⋯ ⋯ \cdots\ \cdots ⋯ ⋯ 4
- 6 ➗ 4 = 1 ⋯ ⋯ \cdots \ \cdots ⋯ ⋯ 2
- 4 ➗ 2 = 2 ⋯ ⋯ \cdots\ \cdots ⋯ ⋯ 0
可以从下到上对这些式子进行变形:
- 2 = 4 × 0 + 2 × 1 2 = 4 \times 0 + 2 \times 1 2=4×0+2×1
- 2 = 6 × 1 + 4 × ( − 1 ) 2 = 6 \times 1 + 4 \times (-1) 2=6×1+4×(−1)
- 2 = 16 × ( − 1 ) + 6 × 3 2 = 16 \times (-1) + 6 \times 3 2=16×(−1)+6×3
意思就是说,一定可以找到方程 g c d ( a , b ) = a x + b y gcd(a, b) = ax + by gcd(a,b)=ax+by 的一组解;
2.2 裴蜀定理
由上面的分析可以得到一个定理:
裴蜀定理:设 a, b 为正整数,则关于 x, y 的方程 ax + by = c 有整数解 当且仅当 c 是 gcd(a, b) 的倍数;
下面给出一个简要的证明:
∵ a x + b y = c ∴ a g c d ( a , b ) x + b g c d ( a , b ) y = c g c d ( a , b ) ∵ g c d ( a , b ) 肯定是 a , b 的因子 ∴ 等式左边肯定是一个整数 ∴ 等式右边也是整数 ∴ 不妨设 k = c g c d ( a , b ) ∴ c = k ⋅ g c d ( a , b ) ∴ c 是 g c d ( a , b ) 的倍数 \begin{aligned} & \because ax + by = c \\ & \therefore \frac{a}{gcd(a, b)}x + \frac{b}{gcd(a, b)}y = \frac{c}{gcd(a, b)} \\ & \because gcd(a, b) 肯定是 a, b 的因子 \\ & \therefore 等式左边肯定是一个整数 \\ & \therefore 等式右边也是整数 \\ & \therefore 不妨设 k = \frac{c}{gcd(a, b)} \\ & \therefore c = k \cdot gcd(a, b) \\ & \therefore c 是 gcd(a, b) 的倍数 \\ \end{aligned} ∵ax+by=c∴gcd(a,b)ax+gcd(a,b)by=gcd(a,b)c∵gcd(a,b)肯定是a,b的因子∴等式左边肯定是一个整数∴等式右边也是整数∴不妨设k=gcd(a,b)c∴c=k⋅gcd(a,b)∴c是gcd(a,b)的倍数
充分性按照上面的思路反推即可;
因此,假设现在要求 a x + b y = c = k ⋅ g c d ( a , b ) ax + by = c = k \cdot gcd(a, b) ax+by=c=k⋅gcd(a,b) 的一组解,只需求出 a x + b y = g c d ( a , b ) ax + by = gcd(a, b) ax+by=gcd(a,b) 的一组解 ( x ′ , y ′ ) (x’, y’) (x′,y′),然后令系数 x = k x ′ , y = k y ′ x = kx’, y = ky’ x=kx′,y=ky′ 即可;
2.3 算法公式推导
现在看下面的方程:
b x 0 + ( a % b ) y 0 = g c d ( b , a % b ) bx_0 + (a \% b)y_0 = gcd(b, a \% b) bx0+(a%b)y0=gcd(b,a%b)
由于 g c d ( a , b ) = g c d ( b , a % b ) gcd(a, b) = gcd(b, a \% b) gcd(a,b)=gcd(b,a%b),因此有
b x 0 + ( a % b ) y 0 = g c d ( a , b ) bx_0 + (a \% b)y_0 = gcd(a, b) bx0+(a%b)y0=gcd(a,b)
因此有
b x 0 + ( a − ⌊ a b ⌋ × b ) y 0 = g c d ( a , b ) bx_0 + (a – \lfloor \frac{a}{b} \rfloor \times b)y_0 = gcd(a, b) bx0+(a−⌊ba⌋×b)y0=gcd(a,b)
整理得到
a y 0 + b ( x 0 − ⌊ a b ⌋ y 0 ) = g c d ( a , b ) ay_0 + b(x_0 – \lfloor \frac{a}{b} \rfloor y_0) = gcd(a, b) ay0+b(x0−⌊ba⌋y0)=gcd(a,b)
由于 a x + b y = g c d ( a , b ) ax + by = gcd(a, b) ax+by=gcd(a,b),对比两个方程,令对应系数相等可以得到:
{ x = y 0 y = x 0 − ⌊ a b ⌋ y 0 \left\{ \begin{aligned} & x = y_0 \\ & y = x_0 – \lfloor \frac{a}{b} \rfloor y_0 \end{aligned} \right. ⎩
⎨
⎧x=y0y=x0−⌊ba⌋y0
所以递归更新参数 x , y x, y x,y,即可得到答案;
下面看看递归终止条件是什么:
当 b = 0 b = 0 b=0 时有:
g c d ( a , b ) = a gcd(a, b) = a gcd(a,b)=a
此时对于方程 a x + b y = g c d ( a , b ) ax + by = gcd(a, b) ax+by=gcd(a,b),有
x = 1 , y = 0 x = 1, y = 0 x=1,y=0
此为递归终止条件;
2.4 上代码
// d 为最大公约数 int extgcd(int a, int b, int& x, int& y) {
if (!b) {
x = 1; y = 0; return a; } int d = extgcd(b, a % b, x, y); int x0 = x, y0 = y; x = y0; y = x0 - (a / b) * y0; return d; }
简化版还可以在递归的时候交换一下 y y y 和 x x x:
int extgcd(int a, int b, int& x, int& y) {
if (!b) {
x = 1; y = 0; return a; } int d = extgcd(b, a % b, y, x); y -= (a / b) * x; return d; }
2.5 扩展欧几里得算法的应用
2.5.1 应用一:求解不定方程
这个过程就是求 a x + b y = c ax + by = c ax+by=c 的一组整数解,上面已经进行了模拟;
2.5.2 应用二:求乘法逆元
首先给出乘法逆元的定义:
若 a a a 与 p p p 互质,则满足 ( a × x ) m o d p = 1 (a \times x)\ mod\ p = 1 (a×x) mod p=1 的 x x x 为 a a a 在该条件下的逆元;
举个例子:求 7 模 11 的逆元,由于 7 × 8 = 5 × 11 + 1 7 \times 8 = 5 \times 11 + 1 7×8=5×11+1,因此有 ( 7 × 8 ) m o d 11 = 1 (7 \times 8)\ mod\ 11 = 1 (7×8) mod 11=1,因此 7 在该条件下的逆元为 8;
因此,现在给出 a a a 和 p p p,求出的方程 a x + k p = 1 ax + kp = 1 ax+kp=1 的一组解 ( x 1 , k 1 ) (x_1, k_1) (x1,k1) 其中的 x 1 x_1 x1 就是 a a a 在该条件下的逆元;
要使用扩展欧几里得算法进行求解,需要满足 g c d ( a , p ) = 1 gcd(a, p) = 1 gcd(a,p)=1,即 a a a 与 p p p 互质,一定注意这个条件!!!
2.6 拓展:扩展欧几里得算法的通解
上面的过程我们只是求出了方程 a x + b y = c ax + by = c ax+by=c 的一组特解,现在要求的是其通解,可参考下面的过程:
2.6.1 a g c d ( a , b ) \frac{a}{gcd(a, b)} gcd(a,b)a 与 b g c d ( a , b ) \frac{b}{gcd(a, b)} gcd(a,b)b 互质
首先证明 a g c d ( a , b ) \frac{a}{gcd(a, b)} gcd(a,b)a 与 b g c d ( a , b ) \frac{b}{gcd(a, b)} gcd(a,b)b 互质:
采用反证法
假设 a g c d ( a , b ) \frac{a}{gcd(a, b)} gcd(a,b)a 与 b g c d ( a , b ) \frac{b}{gcd(a, b)} gcd(a,b)b 不互质,说明它们之间还有不等于 1 的公约数
假设这个公约数为 k ( k > 0 且 k ≠ 1 ) k(k > 0 且 k \neq 1) k(k>0且k=1);
因此有 a g c d ( a , b ) = k ⇒ a = k ⋅ g c d ( a , b ) > g c d ( a , b ) \frac{a}{gcd(a, b)} = k \Rightarrow a = k \cdot gcd(a, b) > gcd(a, b) gcd(a,b)a=k⇒a=k⋅gcd(a,b)>gcd(a,b);
这就违反了 gcd(a, b) 求取的是最大公约数的约定;
因此 a g c d ( a , b ) \frac{a}{gcd(a, b)} gcd(a,b)a 与 b g c d ( a , b ) \frac{b}{gcd(a, b)} gcd(a,b)b 互质;
2.6.2 求通解
假设 ( x , y ) 与 ( x 0 , y 0 ) 都是方程 a x + b y = c 的解,因此有: a x + b y = c ⋯ ⋯ ① a x 0 + b y 0 = c ⋯ ⋯ ② ① − ②,有: a ( x − x 0 ) = b ( y 0 − y ) 两边同时除以 g c d ( a , b ) a g c d ( a , b ) ( x − x 0 ) = b g c d ( a , b ) ( y 0 − y ) ∵ a g c d ( a , b ) 与 b g c d ( a , b ) 互质 ∴ x − x 0 = t ⋅ b g c d ( a , b ) → x = x 0 + t ⋅ b g c d ( a , b ) ∴ y 0 − y = t ⋅ a g c d ( a , b ) → y = y 0 − t ⋅ a g c d ( a , b ) \begin{aligned} 假设 (x, y) 与 &(x_0, y_0) 都是方程 ax + by = c 的解,因此有:\\ & ax + by = c \cdots \cdots ①\\ & ax_0 + by_0 = c \cdots \cdots ②\\ & ① – ②,有:a(x – x_0) = b(y_0 – y) \\ & 两边同时除以 gcd(a, b) \\ & \frac{a}{gcd(a, b)} (x – x_0) = \frac{b}{gcd(a, b)} (y_0 – y) \\ & \because \frac{a}{gcd(a, b)} 与 \frac{b}{gcd(a, b)} 互质 \\ & \therefore x – x_0 = t \cdot \frac{b}{gcd(a, b)} \rightarrow x = x_0 + t \cdot \frac{b}{gcd(a, b)} \\ & \therefore y_0 – y = t \cdot \frac{a}{gcd(a, b)} \rightarrow y = y_0 – t \cdot \frac{a}{gcd(a, b)} \\ \end{aligned} 假设(x,y)与(x0,y0)都是方程ax+by=c的解,因此有:ax+by=c⋯⋯①ax0+by0=c⋯⋯②①−②,有:a(x−x0)=b(y0−y)两边同时除以gcd(a,b)gcd(a,b)a(x−x0)=gcd(a,b)b(y0−y)∵gcd(a,b)a与gcd(a,b)b互质∴x−x0=t⋅gcd(a,b)b→x=x0+t⋅gcd(a,b)b∴y0−y=t⋅gcd(a,b)a→y=y0−t⋅gcd(a,b)a
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