编程判断某个数为素数_形形色色的素数--素性检验

r囧r小猫 2023-01-06 01:37 98阅读 0赞

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大家好，我是大老李。今天聊聊素性检验（primality test），即检查一个数是否为质数的问题。这里的“素性检验”，如其名称所示，仅需要检查一个数字是否为素数，而不需要对其进行质因数分解。因当今计算机的广泛使用，加密和伪随机数算法到处可见。而这些算法中，有许多都需要先产生一个随机大质数，所以素性检验问题对这些算法是至关紧要。

检查一个数是否为素数，最简单的方法当然是我们小学里都学过的“试除法”。比如检查101是不是质数，我们只要把101去除以2，3，4，一个个除下去，直到100，如果都不能整除，则101是质数。当然，你可以很容易对这个方法改进一些，比如对某个整数n，你只要试除小于

![Image 1][]的整数就可以了，也只需要试除奇数。如果你有质数表，你也可以只试除小于

![Image 1][]的质数。

但不管如何改进，这样的改进结果，从算法角度来说，最终结果都是一个指数时间复杂度的算法（ 注：密码学中，以秘钥长度位数n为复杂度度量，所以运算规模按

![Image 1][] 方式增长，此时试除法是指数级的时间复杂度。）。但是试除法的好处是，一旦判断某个数不是质数，同时也就它的质因数也找了出来。

所以，现在有个问题，对某个很大的数，进行素性检验，如果只要求检验是否为素数，但不要求找出质因子，是否有多项式时间的算法呢？

你可能想会到**费马小定理**，遗憾的是，费马小定理的逆命题并不成立。之前节目提到过，即使某个数以所有底数通过费马小定理的检验，也不保证所得结果必定质数。这种例外的数字就被称为“卡迈克尔数”。

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（转自维基百科）

费马小定理是数论中的一个定理：假如 a是一个整数， p 是一个质数，那么

![Image 1][]是p的倍数，可以表示为：

![Image 1][]

如果a不是p的倍数，这个定理也可以写成：

![Image 1][]

“卡迈克尔数”为符合上述性质的**合数**p，也即那些使费马小定理逆命题不成立的反例。最小的卡迈克尔数是561，其等于

![Image 1][]。

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但卡迈克尔数很稀有，所以，有时一个数如果通过了足够多的底数下的费马小定理的性质检验，则我们知道它是质数的可能性非常高，在某些应用场景下够用了。所以这种用“费马小定理”去检判定质数的方法仍有一定实用性，这种素性检验法就叫做“费马素性检验”（简称“费马检验”）。

也因为它可能将合数误判为质数，所以它又叫“非确定性”或“概率性”素性检验。费马素性检验的时间复杂度是：

![Image 1][]，其中k是要检查的底数数量。它已经比指数复杂度的试除法好多了，在电子邮件加密软件PGP就使用了费马素性检验。

那有没有一种能在多项式时间里，以确定性的方式完成素性检验的算法呢？还真有，这就是2002年，由三位印度科学家提出的AKS算法。当时他们的论文标题就是”素数属于P”。这里的P就是我之前聊过的**“P vs NP”问题里**的那个P，意思是：检查一个数是否为素数，是有多项式时间的算法的。这是第一个确定性的多项式时间的素性检验算法，具有里程碑意义。

AKS算法的时间复杂度是

![Image 1][]，后来被改进到

![Image 1][]。 AKS素性测试的基本理念其实还是费马小定理，只是它能在多项式时间内，排除掉n是所有种类的

**伪素数**的情况。

但有意思的是，虽然有了AKS算法，我们当今实用领域里的需要生成大质数的各种加密算法中，几乎没有使用AKS算法的，而是使用一种概率性的算法：米勒——拉宾测试算法（Miller Rabin）。

米勒--拉宾算法最早其实是1967年苏联数学家Artjuhov发现的，但并不为西方所知。1976年，卡内基梅隆大学的计算机系教授Gary Lee Miller再次提出了这个算法的最初版本，它是基于广义黎曼猜想的确定性算法。也就是：如果广义黎曼假设被证明是真命题，那么这个算法的结果就是正确的，且是决定性的。但是黎曼假设的证明还遥遥无期，所以后来以色列的科学家Michael Rabin将其改进，使其不再依赖黎曼假设，但结果是概率性的。因此这个算法现在被称为“米勒--拉宾算法”。

米勒--拉宾算法的具体步骤在节目里不便说，但我可以说说它的基本理念，其实很类似于费马素性检验。根据费马小定理，我们知道，对于某个n，如果它是质数，则对所有2到n-1的自然数a,

![Image 1][] 除以n的余数是1。 但对某些合数n，也符合这个性质。

那我们把鉴定一个整数n是否为质数的过程，想象成法庭审判的过程，把这些底数当做一个个证人。比如我们要“审判”101是否为质数。我们先请“2”来作证。证人“2”来了，它按费马小定理算了下，

![Image 1][]，符合费马小定理。于是证人“2”说：在我看来，101是一个质数。

然后你继续请证人“3”。“3”也算了下，

![Image 1][]，于是，“3”也说：在我看来，101是一个质数。后续你继续请证人4，5，6，7，...，一直到100来作证。结果这些数作为底数对101进行费马检验，结果都符合余数为1。于是它们都作证说：101是一个质数。这些证人在算法中有个术语，叫做“证人数”。

那你知道，除非101是一个卡迈克尔数，否则它就是一个质数。所以你基本可以确信，101是一个质数。但对561这个数，我们知道它是最小的卡迈尔克数。对它，即使你请“2”到“560”所有的“证人”来作证，这些数都会认为561是一个质数，但是561却是一个合数。此时我们说：2到560都做了“伪证”，但这不能怪这些数，只能怪561这个卡迈克尔数伪装的太像质数了。

先不管这些，现在请你改进以上过程，改进目标是：尽量少请一些证人，但最终仍然可以以比较高的准确率鉴定一个质数。

首先，我们不用考虑卡迈克尔数的问题了，因为即使请所有的证人出来，也不能鉴定出它是合数。我们需要考虑的是，怎么少请证人，仍然可以尽量少的误判一个合数为质数。你会想到，如果有两个证人数，它们经常同时作“伪证”，也就是它们经常对同一个合数作出错误判断，那么这两个证人同时出场的意义就不大了。

比如对341这个数，

![Image 1][]，

![Image 1][]。所以证人“2”和“4”都会认为341是一个质数，但是341却是一个合数，所以2和4同时作了“伪证”。因此我们知道，在341这个问题上，2和4同时出来作证的意义就不大了。

在法律术语中，这种情况叫“关联证人”，也就是两个证人互相认识或有某种共同的利益，所以“关联证人”的证词会具有相同的倾向性，它们同时作伪证的可能比较高，所以要比互不相关的证人证词效力差。

在我们素性检验的问题中，我们可以通过某些数学上的性质，挑选合适的证人数，使得它们关系尽量独立，从而达到快速鉴定素数，同时使误差率尽量小的目的。

这个思路有点像最近的那期“**三人成虎**”的节目：一个证人说某个数字是质数，你可能不信，三个或更多互不认识的证人说某个数字是质数，那么这个数字是质数的概率就很高了。

而米勒--拉宾算法就是通过一种费马小定理的特殊情形，进行一些数学变换，能够高效选取独立性很高的“证人数”，使得我们能快速鉴定质数。并且我们可以通过调节证人数的数量，控制最后结果的准确率。证人数越多，最终结果是伪质数的概率就越小，且其结果甚至排除掉卡迈克尔数。实践中，我们可以让伪质数出现概率小于

![Image 1][]，而它的时间复杂度与费马检验法一样是

![Image 1][] ，k为“证人”数量，是一个多项式时间算法。

米勒--拉宾算法十分简洁，以下即为用Python语言实现的米勒--拉宾测试 ：

def is_Prime(n):
    """
    Miller-Rabin primality test.
    
    A return value of False means n is certainly not prime. A return value of
    True means n is very likely a prime.
    """
    if n!=int(n):
        return False
    n=int(n)
    #Miller-Rabin test for prime
    if n==0 or n==1 or n==4 or n==6 or n==8 or n==9:
        return False
    
    if n==2 or n==3 or n==5 or n==7:
        return True
    s = 0
    d = n-1
    while d%2==0:
        d>>=1
        s+=1
    assert(2**s * d == n-1)
    
    def trial_composite(a):
        if pow(a, d, n) == 1:
            return False
        for i in range(s):
            if pow(a, 2**i * d, n) == n-1:
                return False
        return True
    
    for i in range(8):#number of trials
        a = random.randrange(2, n)
        if trial_composite(a):
            return False
    
    return True

有了米勒—拉宾算法，要产生一个大质数就简单了。比如要找到一个2048位的随机质数，那只要先产生若干个2048位的随机二进制奇数，然后再送到米勒拉宾算法检验，直到找出一个质数。

给大家一个思考题:，根据素数定理，我们知道素数的密度。2048位的一个随机二进制数为质数的概率约是：

![Image 1][]。 那么请问：随机取多少个2048位的二进制

**奇数**，可以使得结果中，以99%的概率，至少存在一个质数？这个问题留给大家做思考题。

到这里，你会有一个问题，米勒--拉宾算法是概率性算法，而AKS算法是确定性的，也就是通过AKS检查的数不会有伪质数，而两者又都是多项式时间的，为什么实践中不用AKS算法？

这是因为，虽然都是多项式时间算法，但是所需时间还是有差距的，AKS算法要比米勒拉宾算法复杂多，单次检测所需时间明显长。在上述产生随机大质数的过程，两者所需时间的差距可以是1分钟对1秒钟的差距，AKS算法在使用体验上会差不少。

更重要的是，我们已经通过数学方法证明，米勒-拉宾算法产生的质数（调整到足够测试次数后）是伪质数的几率小于

![Image 1][]，这个数字已经小于计算机硬件出错的概率了，因此算法上更高的准确率已经没有意义。并且实践中，还没有发现哪个通过米勒-拉宾检查的数，最终是合数的情况。

也就是，你可以通过米勒--拉宾算法产生很多质数，然后再送到AKS算法中鉴定，看看是不是伪质数。到目前为止，没有人发现这样的数。其实这是可以理解的，因为我们知道米勒拉宾算法的错误率已经小到

![Image 1][]，这是非常非常小的。并且，也许在2的几千次方以内，根本没有这样的伪质数。

另外，计算机领域中有一个“工业级素数”的说法。如果把大素数生成算法想象成一个个生产素数的工厂的话，那么生产出来的素数就可以称为“工业级素数”。有意思的是，目前的“工业级素数”其实是有个小概率是合数的，属于“残次品”，但目前还没有发现这样的残次品。

总结一下，目前最常用的大素数检查算法就是米勒--拉宾算法，它的算法简单，“精度”可调，实用性非常高。唯一缺点是：它的结果是概率性的，而非确定性。但这个缺点是可以接受的，因为我们可以把它的出错率调到小于计算机硬件出错的概率。将来如果能证明广义黎曼假设，那我们就可以用原版的米勒算法，那个就是确定性的了。

参考链接：

**https://crypto.stackexchange.com/questions/71/how-can-i-generate-large-prime-numbers-for-rsa**

**https://en.wikipedia.org/wiki/Primality\_test**

**https://zh.wikipedia.org/zh-cn/AKS%E8%B3%AA%E6%95%B8%E6%B8%AC%E8%A9%A6**

**https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%B4%B9%E9%A9%AC%E7%B4%A0%E6%80%A7%E6%A3%80%E9%AA%8C**

**https://zh.wikipedia.org/zh-cn/%E7%B1%B3%E5%8B%92-%E6%8B%89%E5%AE%BE%E6%A3%80%E9%AA%8C**

https://en.wikipedia.org/wiki/Miller%E2%80%93Rabin\_primality\_test

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