1.试除法。朴素素数筛，埃氏筛，欧拉筛和区间筛。代码采用朴素素数筛。
2.费尔马素性测试法法。费马小定理：假如p是质数，a是整数，且a、p互质，那么a的(p-1)次方除以p的余数恒等于1，即：a^(p-1)≡1(mod p)。
3.米勒拉宾素性检验法。二次探测定理：如果p是一个素数，0<x<p,则方程x^2≡1(mod p)的解为x=1或x=p-1。
4.综合法。试除法+米勒拉宾素性检验。
5.AKS算法。暂时无代码。
因为用到了大整数，所以用python语言编写。代码如下：
# -*-coding:utf-8-*-
import math
import time
from functools import wraps
def quick_power(a, b, p):
"""
求快速幂。ret = a^b%p。
Args:
a: 底数。大于等于0并且是整数。
b: 指数。大于等于0并且是整数。
p: 模数。大于0并且是整数。
Returns:
返回结果。
Raises:
IOError: 无错误。
"""
a = a % p
ans = 1
while b != 0:
if b & 1:
ans = (ans * a) % p
b >>= 1
a = (a * a) % p
return ans
def timefn(fn):
"""计算性能的修饰器"""
@wraps(fn)
def measure_time(*args, **kwargs):
t1 = time.time()
result = fn(*args, **kwargs)
t2 = time.time()
print(f"@timefn: {fn.__name__} took {t2 - t1: .5f} s")
return result
return measure_time
@timefn
def is_prime_trial_division(num):
"""
判断是否是素数。试除法。
Args:
num: 大于等于2并且是整数。
Returns:
返回结果。true为素数；false是非素数。
Raises:
IOError: 无错误。
"""
if num <= 1:
return False
if num == 2 or num == 3 or num == 5 or num == 7:
return True
if num % 2 == 0:
return False
i = 3
while num % i != 0:
if i * i >= num:
return True
i = i + 2
return False
@timefn
def is_prime_fermat(num):
"""
判断是否是素数。费尔马素性测试法（Fermat primality test） 可能会把合数误判为质数。
Args:
num: 大于等于2并且是整数。
Returns:
返回结果。true为素数；false是非素数。
Raises:
IOError: 无错误。
"""
if num <= 1:
return False
if num == 2 or num == 3 or num == 5 or num == 7:
return True
if num % 2 == 0:
return False
a = 2 # a是[2,num-1]之间的随机数
if quick_power(a, num - 1, num) == 1:
return True
else:
return False
# 米勒-拉宾素性检验是一种概率算法，但是，Jim Sinclair发现了一组数：2, 325, 9375, 28178, 450775, 9780504, 1795265022。用它们做 [公式] ， [公式] 以内不会出错，我们使用这组数，就不用担心运气太差了。
@timefn
def is_prime_miller_rabin(num):
"""
判断是否是素数。米勒拉宾素性检验是一种概率算法 可能会把合数误判为质数。
Args:
num: 大于等于2并且是整数。
Returns:
返回结果。true为素数；false是非素数。
Raises:
IOError: 无错误。
"""
# num=(2^s)*t
a = 2 # 2, 325, 9375, 28178, 450775, 9780504, 1795265022
s = 0
t = num - 1
num_1 = t
if not (num % 2):
return False
while not (t & 1):
t >>= 1
s += 1
k = quick_power(a, t, num)
if k == 1:
return True
j = 0
while j < s:
if k == num_1:
return True
j += 1
k = k * k % num
return False
@timefn
def is_prime_comprehensive(num):
"""
判断是否是素数。综合算法:试除法+米勒拉宾素性检验 可能会把合数误判为质数。
Args:
num: 大于等于2并且是整数。
Returns:
返回结果。true为素数；false是非素数。
Raises:
IOError: 无错误。
"""
if num <= 1:
return False
if num & 1 == 0:
return False
# 100以内的质数表
primeList = [3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47, 53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89, 97]
# 质数表是否能整除
for prime in primeList:
if num == prime:
return True
if num % prime:
if prime * prime >= num:
return True
else:
return False
# 米勒拉宾素性检验
return is_prime_miller_rabin(num)
if __name__ == "__main__":
print(is_prime_trial_division(12319), "试除法")
print("----------------------")
print(is_prime_trial_division(561), "试除法")
print("----------------------")
num = 1111111111111111111 # 质数
num = 561 # 合数
num = 0xFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFEFFFFFC2F # 质数
num = 0xFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFEBAAEDCE6AF48A03BBFD25E8CD0364141 # 质数
num = 2 ** 10000 + 111 # 合数
print(is_prime_fermat(num), "费尔马素性测试法")
print("----------------------")
print(is_prime_miller_rabin(num), "米勒拉宾素性检验")
print("----------------------")
print(is_prime_comprehensive(num), "综合法")
print("----------------------")
print("AKS算法，暂时没代码")执行结果如下：
