欧几里得算法求乘法逆元

欧几里得算法求乘法逆元
欧几里得算法求乘法逆元

扩展的欧几里德算法求乘法逆元

#include

/* 扩展的欧几里德算法求乘法逆元By VC++ 6.0 陈*/

int ExtendedEuclid( int f,int d ,int *result);

int main()

{

int x,y,z;

z = 0;

printf("输入两个数:\n");

scanf("%d%d",&x,&y);

if(ExtendedEuclid(x,y,&z))

printf("%d和%d互素,乘法的逆元是:%d\n",x,y,z);

else

printf("%d和%d不互素,最大公约数为:%d\n",x,y,z);

return 0;

}

int ExtendedEuclid( int f,int d ,int *result)

{

int x1,x2,x3,y1,y2,y3,t1,t2,t3,q;

x1 = y2 = 1;

x2 = y1 = 0;

x3 = ( f>=d )?f:d;

y3 = ( f>=d )?d:f;

while( 1 )

{

if ( y3 == 0 )

{

*result = x3; /* 两个数不互素则result为两个数的最大公约数,此时返回值为零*/ return 0;

}

if ( y3 == 1 )

{

*result = y2; /* 两个数互素则resutl为其乘法逆元,此时返回值为1 */

return 1;

}

q = x3/y3;

t1 = x1 - q*y1;

t2 = x2 - q*y2;

t3 = x3 - q*y3;

x1 = y1;

x2 = y2; x3 = y3; y1 = t1; y2 = t2; y3 = t3; }

}

数学快速计算方法_乘法速算

一.两个20以内数的乘法 两个20以内数相乘,将一数的个位数与另一个数相加乘以10,然后再加两个尾数的积,就是应求的得数。如12×13=156,计算程序是将12的尾数2,加至13里,13加2等于15,15×10=150,然后加各个尾数的积得156,就是应求的积数。 二.首同尾互补的乘法 两个十位数相乘,首尾数相同,而尾十互补,其计算方法是:头加1,然后头乘为前积,尾乘尾为后积,两积连接起来,就是应求的得数。如26×24=624。计算程序是:被乘数26的头加1等于3,然后头乘头,就是3×2=6,尾乘尾6×4=24,相连为624。 三.乘数加倍,加半或减半的乘法 在首同尾互补的计算上,可以引深一步就是乘数可加倍,加半倍,也可减半计算,但是:加倍、加半或减半都不能有进位数或出现小数,如48×42是规定的算法,然而,可以将乘数42加倍位84,也可以减半位21,也可加半倍位63,都可以按规定方法计算。48×21=1008,48×63=3024,48×84=4032。有进位数的不能算。如87×83=7221,将83加倍166,或减半41.5,这都不能按规定的方法计算。 四.首尾互补与首尾相同的乘法 一个数首尾互补,而另一个数首尾相同,其计算方法是:头加1,然后头乘头为前积,尾乘尾为后积,两积相连为乘积。如37×33=1221,计算程序是(3+1)×3×100+7×3=1221。 五.两个头互补尾相同的乘法

两个十位数互补,两个尾数相同,其计算方法是:头乘头后加尾数为前积,尾自乘为后积。如48×68=3264。计算程序是4×6=24 24+8=32 32为前积,8×8=64为后积,两积相连就得3264。 六.首同尾非互补的乘法 两个十位数相乘,首位数相同,而两个尾数非互补,计算方法:头加1,头乘头,尾乘尾,把两个积连接起来。再看尾和尾的和比10大几还是小几,大几就加几个首位数,小几就减掉几个首位数。加减的位置是:一位在十位加减,两位在百位加减。如36×35=1260,计算时(3+1)×3=12 6×5=30 相连为1230 6+5=11,比10大1,就加一个首位3,一位在十位加,1230+30=1260 36×35就得1260。再如36×32=1152,程序是(3+1)×3=12,6×2=12,12与12相连为1212,6+2=8,比10小2减两个3,3×2=6,一位在十位减,1212-60就得1152。 七.一数相同一数非互补的乘法 两位数相乘,一数的和非互补,另一数相同,方法是:头加1,头乘头,尾乘尾,将两积连接起来后,再看被乘数横加之和比10大几就加几个乘数首。比10小几就减几个乘数首,加减位置:一位数十位加减,两位数百位加减,如65×77=5005,计算程序是(6+1)×7=49,5×7=35,相连为4935,6+5=11,比10大1,加一个7,一位数十位加。4935+70=5005 八.两头非互补两尾相同的乘法 两个头非互补,两个尾相同,其计算方法是:头乘头加尾数,尾自乘。两积连接起来后,再看两个头的和比10大几或小几,比10大几就加几个尾数,小几就减几个尾数,加减位置:一位数十位加减,两位数百位加减。如67×87=5829,计算程序是:6×8+7=55,7×7=49,相连为5549,6+8=14,比10大4,就加四个7,4×7=28,两位数百位加,5549+280=5829

C语言两个大整数相乘

两个极大整数相乘 主要的思路是将数字当作字符串逆序读入字符串a, b中,数据结构如表中所示: 下面是源码: /*“两个极大整数相乘.cpp”*/ /*本方法采用数组逆序存储大整数,首位存数字长度,更方便操作,希望能给予大家一些启发*/ #include #include #define MAX 4096 //理论最大可计算位数: min(m,n)=26512143 void myread(int*a); //读函数,将数字逆序读取,并存在数组中 void myprint(int *a); //用于打印最后结果(包含正序和去除首位的0) double plus(); //用于两个长整数的加法 void add(); //考虑进位问题,将数组每一单元的数转化为个位数 int a[MAX],b[MAX],t[MAX]; int main() { printf("大整数之间的乘法运算。\n"); printf("请输入第一个整数:\n"); myread(a); printf("请输入第二个整数:\n"); myread(b); // printf("中间数最大数为:%.0lf\n",plus()); //测试最大中间值 // for(int i=1;i<=t[0];i++) // printf("t[%d]=%d\n",i,t[i]); //测试每一个数层的数 add(); printf("结果是:"); myprint(t); return 0; } void myread(int *a) { char s[MAX]; scanf("%s",s); a[0]=strlen(s); for(int i=a[0];i>=1;i--) a[i]=s[a[0]-i]-'0'; }

欧几里德算法

欧几里得算法的概述 欧几里德算法又称辗转相除法,用于计算两个整数a,b的最大公约数。其计算原理依赖于下面的定理: 定理:gcd(a,b) = gcd(b,a mod b) 证明:a可以表示成a = kb + r,则r = a mod b 假设d是a,b的一个公约数,则有 d|a, d|b,而r = a - kb,因此d|r 因此d是(b,a mod b)的公约数 假设d 是(b,a mod b)的公约数,则 d | b , d |r ,但是a = kb +r 因此d也是(a,b)的公约数 因此(a,b)和(b,a mod b)的公约数是一样的,其最大公约数也必然相等,得证 欧几里得算法原理 Lemma 1.3.1 若a, b 且 a = bh + r, 其中h, r , 则gcd(a, b) = gcd(b, r). 证明. 假设d1 = gcd(a, b) 且d2 = gcd(b, r). 我们证明d1| d2 且d2| d1, 因而可利用Proposition 1.1.3(2) 以及d1, d2 皆為正数得证d1 = d2. 因d1| a 且d1| b 利用Corollary 1.1.2 我们知d1| a - bh = r. 因為d1| b, d1| r 且d2 = gcd(b, r) 故由Proposition 1.2.5 知d1| d2. 另一方面, 因為d2| b 且d2| r 故d2| bh + r = a. 因此可得d2| d1. Lemma 1.3.1 告诉我们当 a > b > 0 时, 要求a, b 的最大公因数我们可以先将 a 除以 b 所得餘数若為r, 则a, b 的最大公因数等於 b 和r 的最大公因数. 因為0r < b < a, 所以当然把计算简化了. 接著我们就来看看辗转相除法. 由於gcd(a, b) = gcd(- a, b) 所以我们只要考虑a, b 都是正整数的情况. Theorem 1.3.2 (The Euclidean Algorithm) 假设a, b 且 a > b. 由除法原理我们知存在h0, r0 使得 a = bh0 + r0, 其中0r0 < b. 若r0 > 0, 则存在h1, r1 使得 b = r0h1 + r1, 其中0r1 < r0. 若r1 > 0, 则存在h2, r2 使得 r0 = r1h2 + r2, 其中0r2 < r1. 如此继续下去直到rn = 0 為止. 若n = 0 (即r0 = 0), 则gcd(a, b) = b. 若n1, 则gcd(a, b) = rn - 1. 証明. 首先注意若r0 0, 由於r0 > r1 > r2 > ... 是严格递减的, 因為r0 和0 之间最多仅能插入r0 - 1 个正整数, 所以我们知道一定会有nr0 使得rn = 0. 若r0 = 0, 即 a = bh0, 故知 b 為 a 之因数, 得证 b 為a, b 的最大公因数. 若r0 > 0, 则由Lemma 1.3.1 知 gcd(a, b) = gcd(b, r0) = gcd(r0, r1) = ... = gcd(rn - 1, rn) = gcd(rn - 1, 0) = rn - 1. 现在我们来看用辗转相除法求最大公因数的例子 Example 1.3.3 我们求 a = 481 和 b = 221 的最大公因数. 首先由除法原理得481 = 2 . 221 + 39, 知r0 = 39. 因此再考虑 b = 221 除以r0 = 39 得221 = 5 . 39 + 26, 知r1 = 26. 再以r0 = 39 除以r1 = 26 得39 = 1 . 26 + 13, 知r2 = 13. 最后因為r2 = 13 整除r1 = 26 知r3 = 0, 故由Theorem 1.3.2 知gcd(481, 221) = r2 = 13.

FPGA_ASIC-基于FPGA的ECC算法高速实现

基于FPGA 的ECC 算法高速实现? 武玉华,黄允,李艳俊,欧海文 (北京电子科技学院,北京 100070) 摘要:椭圆曲线密码体制(Elliptic Curve Cryptosystem ,ECC)是目前已知的所有公钥密码体制中能提供最高比特强度(strength-per-bit )的一种公钥加密体制。研究椭圆曲线密码算法的芯片设计有较大的研究价值和实用价值。本文在深入研究椭圆曲线加解密理论基础上,使用Verilog 硬件描述语言实现了一种ECC 加密算法,具有高速低功耗的特点。 关键词:ECC ;FPGA ;高速 中图分类号:TP309 文献标识码:A The FPGA design of ECC encryption algorithm WU Yu-hua, HUANG Yun, LI Yan-jun, OU Hai-wen (Beijing Electronic Science and Technology Institute ,Beijing 100070 China) Abstract :ECC is one of the known public crypto methods that provide the best strength-per-bit. Researching in the hardware design of ECC have much value. In this paper, we lucubrate the ECC’s theory, and implement a sort of ECC encryption algorithm, it has some advantages such as high-speed and low-exploit. Keywords :ECC; FPGA; high-speed 1 引言 1985年,Neal Koblitz 和V https://www.360docs.net/doc/e03753879.html,ler 提出了基于椭圆曲线群上离散代数问题的公钥密码体制——椭圆曲线密码体制(简记为ECC)。ECC 与RSA 相比具有密钥更短、安全性更高的特点,通常认为163位的ECC 密钥长度能够提供相当于1024位RSA 密钥长度的安全性,571位的ECC 密钥长度能够提供相当于15360位RSA 密钥长度的安全性。ECC 是目前所有公钥密码系统中单位密钥安全性最高的密码系统。因为ECC 的密钥较短,所以运算耗费的资源较少,目前ECC 广泛应用于无线连接设备中,譬如PDA, smart cards 等等。目前,欧洲、俄罗斯、韩国和中国等都己经或打算将ECC 作为国家密码标准。 椭圆曲线密码系统的基域包括素域GF (P)和二进制域GF(n 2),在硬件实现上GF(n 2)椭圆曲线密码系统占用系统资源更少,效率更高。因此最近几年有限域GF(n 2)上基本运算的硬件实现、有限域GF(n 2)上椭圆曲线密码系统的硬件实现都得到了业内重视。相对于软件实现的椭圆曲线加密/解密体制,硬件实现可以提供更高的安全性和更快的速度。本文在深入研究椭圆曲线加解密理论基础上,使用Verilog 硬件描述语言实现了一种ECC 加密算法,并通过QuartusII5.0工具进行了编译仿真,实验结果表明其功能正确,具有高速低功耗的特点。 2 椭圆曲线算法理论 2.1 椭圆曲线数学基础 2.1.1 椭圆曲线定义 椭圆曲线E 是一个光滑的Weierstrass 方程在P(K)中的全部解(x ,y)的集合。K 为域。K 上的摄影平面P(K)是一些等价类的集合{(XY :Z)}。 22322313246:E Y Z a XYZ a YZ X a X Z a XZ a Z ++=+++ 其中曲线上唯一的一个无穷远点是(0:1:0)。这个点对应于点∞。 经过上述方程作如下转化可得: 设x =X/Z,y =Y/Z ?基金项目:国家自然科学基金资助项目(70431002);北京电子科技学院信息安全与保密重点实验室基金项目(YZDJ0509)

大整数乘法(分治法)

#include #include #include #include #define DATASIZE 1000 //该函数用以接收用户输入的大整数,返回值为该大整数的数字位数 int InputBigInt(int arr[]) { char ch; int i=0; printf("Input a Big Interger:"); while(1) { scanf("%c",&ch); if(ch=='\n') break; else arr[i++]=ch-'0'; } return i; } //该函数通过在较短的大整数之前填充0的方式,将两个大整数的位数对齐,返回值为较长的那个大整数的位置 int AlignArray(int *a,int len_a,int *b,int len_b) { int len_align=len_a; if(len_a>len_b) { for(int i=len_b-1;i>=0;i--) b[i+(len_a-len_b)]=b[i]; for(int i=0;i=0;i--) a[i+(len_b-len_a)]=a[i]; for(int i=0;i

a[i]=0; len_align=len_b; } return len_align; } //该函数通过删去大整数前面无意义的0来得到其真实的数字位数 int Adjust(int a[],int len) { while(a[0]==0) { int j=1; do{ a[j-1]=a[j]; j++; }while(j=0;i--) { int t=a[i]+b[i]+carry; c[i+1]=t%10; carry=t/10; } c[0]=carry; return length+1; } //两个长度为length的大整数做减法,得到的结果放到数组C中,长度为length int Sub(int a[],int b[],int c[],int length) { int borrow=0; for(int i=length-1;i>=0;i--) {

解 二 元 一 次 方 程 — — — 拓 展 欧 几 里 得 算 法

欧几里得算法与扩展欧几里得算法(求二元一次不定方程、乘法逆元) 1.欧几里得算法,即辗转相除法。用于求两个整数的最大公约数比较方便,时间复杂度为O(logN)N为两个整数的规模。 最大公约数,是能够同时被两个整数整除的最大整数。 比如说,求56和21的最大公约数:(每行数分别代表a=56,b=21,a%b)此时得到最大公约数为7。 递归代码如下: int gcd(int a, int b) return b ? gcd(b, a%b) : a; 2.扩展欧几里得算法 顾名思义,扩展欧几里得算法就是对欧几里得算法的扩展,可以应用于求二元一次方程的通解、乘法逆元等。 对于上面的欧几里得算法,当递归到出口时,a=7,b=0。很容易就可以得到一组ax+by=7的解:x=1,y=0。 那么如何通过7x+y=7的解逆推出56x+21y=7的解呢? 对于欧几里得算法的每一个状态,都存在ax+by=gcd(a,b)的解,我们假设有这样两组解(且他们为相邻状态): ax1+by1=gcd(a,b) a'x2+b'y2=gcd(a',b') 那么可以知道:a'=b b'=a%b 且gcd(a',b')=gcd(b,a%b)=gcd(a,b),

所以有 ax1+by1=bx2+(a%b)y2 另a%b可写为 a-a-b 所以有 ax1+by1=bx2+(a-(a-b)b)y2 故ax1+by1=ay2+bx2+(a-b)by2 故ax1=ay2 by1 = b(x2+ (a-b)by2) 故 x1=y2 y1 = x2 +(a-b)y2 故可以得到x1,y1与x2,y2的关系 : x1=y2 y1 = x2 +(a-b)y2 我们已知的是最后一组解,那么就要根据最后一组解逆推上去,就可以得到ax+by=gcd(a,b)的一组解了。 代码如下: int exgcd(int a, int b, intx, int y) return a; int r = exgcd(b, a%b, x, y); --递归到求出公约数,开始倒着求每一组的x,y。最后就得到这样一组特解了。 y = t - (a - b)*y; return r; 现在,通过扩展欧几里得算法,可以求出ax+by=gcd(a,b)的一组特解。那么如何求其通解呢? 3.二元一次方程通解 假设求得的特解为ax0+by0=r ,r=gcd(a,b). ax0+by0+ab*k-ab*k=r a(x0+b*k)+b(y0-a*k)=r

S盒的构造及C语言实现

S盒的构造及C语言实现 在AES算法中,字节代换的设计是加密算法设计的主要部分之一.其设计不仅考虑到抗差分密码分析和线性密码分析,而且还考虑到抗代数计算的攻击,目的是保证整个密码系统的安全性.字节代换要求Nr轮的加密过程都要对状态矩阵中的字节求其在有限域GF(2。)上的乘法逆元和作GF(2)上的仿射变换,以使它的差分均匀性和线性偏差都达到最佳,这就要多次用到大运算量的非线性字节变换操作.由于在有限域GF(2。)上共有256个元素,而每个元素在特定的模运算下存在逆元,我们则可以预先通过一定的算法计算出每个元素的乘法逆元,再经相应的仿射变换后做成一个8位输入8位输出的s盒,供各轮字节代换和密钥操作的调用,从而可以缩短明文加密时间,提高整体加密效率. 2.1 有限域GF(2。)乘法逆元 算法中,状态的每一个字节的8位二进制数都可以以多项式的形式表示成有限域GF(2 )上的元 素,如,表示成多项式的形式: 要计算上的乘法,必须先确定一个上的8次不可约多项式m(x ),对于AES 密码,这个8次不可约多项式确定为: (十六进制表示为 “11B”).有限域GF(2 )上的乘法取逆可用:表示,a(x)是用多 项式表示的状态字节,为乘法取逆后的输出. 2.2 GF(2)仿射变换 仿射变换对状态字节在有限域GF(2。)上的乘法逆元进行字节变换操作,设输入字节为 ,经过仿射变换后的输出字节为,则有下面 的变换关系: 为二进制数01100011或十六进制的63.用矩阵表示的仿射变换为: 此矩阵运算,实际可以转换成字节的位运算:矩阵第一行由低位到高位二进制为:[1 0 0 0 1 1 1 1],换成16进制为:0xF1。类似的,剩下的几行可以顺次表示成:0xe3,0xc7,0x8f,0x1f,0x3e,0x7c,0xf8。这些十六进制数存放在数组b[]中。实现上述矩阵的乘法就可以转化成

大整数乘法问题

大整数乘法问题 一、问题分析 (1)采用分治法的思想,将一个多位的二进制数分成几个位数较少的二进制数进行计算。这样不断地往下分,直到分出的二进制数相对简单,可以直接算出来。 (2)对于这个算法,上课时讲过了时间复杂度为O(n^1.59)。 二、问题解决 (1)具体程序代码(c++) #include #include using namespace std; #define M 100 #define N 100 ifstream infile; ofstream outfile; int Weishu(int u[]); int *add(int *m,int *n); int *Mul(int n,int *u,int *v); int Weishu(int u[]) { int t=0; while(u[t]==1 || u[t]==0){ t++; } return t; } int *Mul(int n,int *u,int *v) { int w[M],x[M],y[M],z[M];

int a[M],b[M],c[M],d[M]; int wy[M],xz[M],wz[M],xy[M]; int *aa,*bb,*cc,*dd; int mid; int i,j; int Ji[M],k=0; if(n==1) { Ji[k]=u[0]*v[0]; k++; return(Ji); } else { mid=(n+1)/2; for(i=0;i

快速乘法心算口决

乘法心算 1.十几乘十几: 口诀:头乘头,尾加尾,尾乘尾。 例:12×14=? 解: 1×1=1 2+4=6 2×4=8 12×14=168 注:个位相乘,不够两位数要用0占位。2.头相同,尾互补(尾相加等于10): 口诀:一个头加1后,头乘头,尾乘尾。例:23×27=? 解:2+1=3 2×3=6 3×7=21 23×27=621 注:个位相乘,不够两位数要用0占位。3.第一个乘数互补,另一个乘数数字相同: 口诀:一个头加1后,头乘头,尾乘尾。 例:37×44=? 解:3+1=4 4×4=16 7×4=28 37×44=1628 注:个位相乘,不够两位数要用0占位。 4.几十一乘几十一: 口诀:头乘头,头加头,尾乘尾。 例:21×41=? 解:2×4=8 2+4=6 1×1=1 21×41=861 5.11乘任意数: 口诀:首尾不动下落,中间之和下拉。 例:11×23125=? 解:2+3=5 3+1=4 1+2=3 2+5=7 2和5分别在首尾 11×23125=254375 注:和满十要进一。 6.十几乘任意数: 口诀:第二乘数首位不动向下落,第一因数的 个位乘以第二因数后面每一个数字,加下一位 数,再向下落。 例:13×326=? 解:13个位是3 3×3+2=11 3×2+6=12 3×6=18 13×326=4238

注:和满十要进一。 一、指算法 (一)个位数比十位数大1,乘以9的指算法 1、伸出双手,手心向内,从左到右,十个手指依次为12345678910 2、口诀:个位是几弯回几,弯指左边是百位,弯指读零为十位,弯指右边为个位。 例:1:34x9= 306 方法:个位是4弯回左手无名指, 曲指左边是3,曲指是0,曲指右边是6,即乘积是306 (如图)

大数乘法算法

大数乘法算法 实际上也可以拿相似的思想做大数相乘,只是把输入源从链表变为数组即可。 基本原理: 1,把两个数字a和b转换成字符,放到字符数组里;或者把数字的每一位隔离开分别放到数组里作为一位,这样更方便乘法处理。这样做的根本好处是:相乘的时候不会造成溢出。 2,结果数组的长度,最大应该是a的长度+b的长度+1,所以定义一个这样的数组; 3,过程很简单了:a中的第i位乘以b中的第j位,保存在c中的第i+j位; 4,后期处理。注意,经过第三步处理过的c中的结果,每一位都可能向高位进位;比如说,c[8]=24.这时候就要从低位开始把进位部分向高位加,一次循环即可: for(i=0;i10,那么立刻进行进位处理。于是提高之后的版本是: for(i=0;i10.不过他也有他自己的处理:如果系数为0的话,就把该项删除,呵呵。 # include# include# include void multiply(char* a,char* b,char* c) { int i,j,ca,cb,* s;

AES算法的数学理论基础分析

AES算法的数学理论基础分析 一、AES算法 随着计算机技术和通信技术的深入发展,解密技术的快速演进已经严重影响了DES 密码系统的安全性, 用户对信息的安全存储、安全处理和安全传输的需求越来越高。Rijndael 算法以它在广泛的计算环境中硬件和软件实现都能表现出的良好性能、建立密钥时间短, 灵敏性高以及能够抵抗强力攻击和时间选择攻击被NIST 不加修改的作为AES 的唯一算法。AES 是一种迭代分组加密算法。 二、AES的数学基础 1.有限域GF(28):特征为2的具有28元素的有限域 有限域中的元素表示方法: ①二进制表示法(字节表示):字节B=b7b6b5b4b3b2b1b0=01010111 ②十六进制表示法:“57” ③多项式表示法:b7x7b6x6b5x5b4x4b3x3b2x2b1x1b0x0 “57”表示为x6+x4+x2+x+1 2.字节运算:有限域GF(28)上的运算 在多项式表示中,GF(28)上两个元素的和仍然是一个次数不超过7的多项式,其系数等于两个元素对应系数的模2加(比特异或)。由于每个元素的加法逆元等于自己,所以减法和加法相同。 要计算GF(28)上的乘法,必须先确定一个GF(2) 上的8次不可约多项式;GF(28)上两个元素的乘积就是这两个多项式的模乘(以这个8次不可约多项式为模)。 在Rijndael密码中,这个8次不可约多项式确定为m(x)= x8+x4+x3+x+1十六进制表示为‘11B’。3.AES的字表示与运算 AES处理的单位是字节和字,字是4个字节构成的向量。一个字表示为系数在GF(28)上的次数小于4的多项式。 字加法:两多项式系数按位模2 加; 字乘法:设ac是两个字,a(x)和c(x)是其字多项式,乘积为a(x)c(x)mod(x4+1) 三、AES算法实现 1.加密算法过程实现 以分组长度为128bit, 密钥长度为128bit 介绍AES 算法实现。因Nb=4,Nk=4, 所以与之相应

大整数的乘法实验报告

算法设计与分析实验报告 姓名:XXX 班级:XXX 学号:XXX

一、实验名称:大整数的乘法 时间:2012年3月7日,星期三,第四节 地点:12#311 二、实验目的及要求 实现大整数相乘,需要处理很大的整数,它无法在计算机硬件能直接表示的整数范围内进行处理。若用浮点数来表示它,则只能近似的表示它的大小,计算结果中的有效数字也受到限制。如要精确地表示大整数并在计算结果中要求精确地得到所有位数上的数字,就必须用软件的方法来实现大整数的算术运算。 三、实验环境 Vc++。 四、实验内容 从键盘上输入两个大整数,实现两个大整数相乘,并输出结果。 例如:在键盘上输入两个数a,b。 a=9876543210; b=369852147; 五、算法描述及实验步骤 定义三个数组a[100],b[100],c[199]。 用数组a来存放大整数a,a[0]=9,a[1]=8,a[2]=7,a[3]=6,a[4]=5,a[5]=4,a[6]=3, a[7]=2,a[8]=1,a[9]=0; 用数组b来存放大整数b,b[0]=3,b[1]=6,b[2]=9,b[3]=8,b[4]=5,b[5]=2,b[6]=1 b[7]=4,b[8]=7。 用数组c来存放数组a和b每一位的乘积, c[0]=a[0]*b[0]; c[1]=a[1]*b[0]+a[0]*b[1]; c[2]=a[2]*b[0]+a[1]*b[1]+a[0]*b[2]; …… …… c[17]=a[9]*b[8]; 六、调试过程及实验结果 void make(int a[],int aa,int b[],int bb,int c[]){ int i,j; for(i=0;i

基于FFT的大整数乘法

基于FFT 的大整数乘法 1背景 对于两个长度为n 的大整数,普通的大整数乘法的时间复杂度是()2n O ,而采用一种精心构造的分治算法,则可以将时间复杂度降低为()()585.13log 2n O n O ≈。此处则是受到快速傅立叶变换算法的启发,提出一种新的大整数乘法,该算法基于模-p 的有限域运算,采用类似于FFT 的算法,可以将大整数乘法的时间复杂度降低为() 5.1n O ,甚至,从某种意义上说,可以达到()n n O log 。 2 基础 2.1 FFT (可以参考《算法导论》及《算法概论》相关内容) 对于两个n-1次多项式 3 基于FFT 的大整数乘法 3.1大整数的表示方法 为简便起见,这里只考虑10进制大整数,但是这样并不会失去其一般性。对于一个10进制整数,可以将其表示为: ()01221110101010a a a a A n n n n +?++?+?=---- 这样,就可以将一个大整数对应到一个n-1次多项式上去: ()012211a x a x a x a x A N n n n n A ++++=---- ,其中{}9,8,7,6,5,4,3,2,1,0∈i a 3.2大整数的乘法 对于两个十进制大整数A N 和B N ,设A N 各个位上的数字如下: 0121a a a a n n -- 而B N 各个位上的数字如下: 0121b b b b n n -- 另外记多项式 ()012211a x a x a x a x A n n n n ++++=---- , ()012211b x b x b x b x B n n n n ++++=---- 于是有()10A N A =,()10B N B =。

扩展欧几里得算法详细举例解析

扩展欧几里得算法 什么是GCD? GCD是最大公约数的简称(当然理解为我们伟大的党也未尝不可)。在开头,我们先下几个定义: ①a|b表示a能整除b(a是b的约数) ②a mod b表示a-[a/b]b([a/b]在Pascal中相当于a div b)。即有a|b <=> b mod a=0。 ③gcd(a,b)表示a和b的最大公约数 ④a和b的线性组合表示ax+by(x,y为整数)。我们有:若d|a且d|b,则d|ax+by(这很重要!) 线性组合与GCD 现在我们证明一个重要的定理:gcd(a,b)是a和b的最小的正线性组合。 例:a=6 b=4,最小正线性组合为1*a+(-1)*b=2=gcd(a,b)。 证明: 设gcd(a,b)为d,a和b的最小的正线性组合为s ∵d|a且d|b, ∴d|s。 而a mod s=a-[a/s]s =a-[a/s](ax+by) =a(1-[a/s]x)-b[a/s]y 亦为a和b的线性组合 ∵a mod s

由这条定理易推知:若d|a且d|b,则d|gcd(a,b) Euclid算法 现在的问题是如何快速的求gcd(a,b)。穷举明显不是一个好方法(O(n)),所以需要一个更好的方法。 首先我们先提出一个定理:gcd(a,b)=gcd(b,a-bx)(x为正整数)。 证明: 设gcd(a,b)=d,gcd(b,a-bx)=e,则 ∵d|a,d|b ∴d|a-bx ∴d|gcd(b,a-bx),即d|e ∵e|b,e|a-bx ∴e|bx+(a-bx),即e|a ∴e|gcd(a,b),即e|d ∴d=e。证毕。 这个定理非常有用,因为它能快速地降低数据规模。 当x=1时,gcd(a,b)=gcd(b,a-b)。这就是辗转相减法。 当x达到最大时,即x=[a/b]时,gcd(a,b)=gcd(b,a mod b)。这个就是Euclid算法。它是不是Euclid提出的我不知道,但听说是在Euclid时代形成的,所以就叫Euclid算法了。程序非常的简单: function Euclid(a,b:longint):longint; begin if b=0 then exit(a) else exit(Euclid(b,a mod b)); end; Euclid算法比辗转相减法好,不仅好在速度快,而且用起来也方便。两种算法都有一个隐含的限制:a>=b。用辗转相减法时,必须先判断大小,而Euclid算法不然。若a

两个n位大整数相乘算法

求最大元和次大元 1.问题描述 从多个数中一次性查找出元素最大的值和最小值,查找元素规模即元素的个数n,用分治的思想编制程序,实现分治的最大元和最小元求法。进一步改进算法,使之能一次性求出最大和和次大元(即第二大元素)。 2.算法设计思想及描述 分治发的基本思想是将一个规模为n 的问题分解为k 个规模较小的子问题,这些子问题相互独立与原问题相同。递归地解决这些问题,然后将各个子问题的解合并得到原问题的解。基于课堂的分析知道,对于本问题k 的值取为2,这样可以使子问题的规模是相同的,有利于算法实现。 为平衡分治时子问题的规模,这里约定需要查找元素的规模n 是2的幂次方。 用数组存储需要查找的元素,用结构体存储返回的最大元和最小元。每次得到局部的最大元和局部次大元,然后局部最大元和最大元比较得到新的局部最大元,次大元和次大元比较得到新的局部次大元。深入分析,这种方式局部次大元是错误的。如两组元素中,a1>b1,a2>b2,当然a1和a2中较大的是新的局部最大元,但是b1和b2中较大的元素不是这四个元素中第二大的。 这样的方法漏掉了b1可能是次大元的情况,也就是说所有的元素中的次大元可能在与最大元比较的时候被漏掉了。弥补的方法就是每次将每个元素比自身小的元素都用一个淘汰数组保存起来,最后次大元就是最大元的淘汰数组中第二大的那个元素。 3.算法分析 运用分治算法解决此问题,是因为这种方法的优越行,下面通过时间复杂度的比较来说明。 通常算法,设置一个变量,等于需要比较的数组的第一个元素,然后依次与后面的n-1经行比较,需要比较n-1次得到最大元。同理,求得最小元的比较次数仍然是n-1次。设()n T 表示比较的次数则对于这种算法得到()n T 的值为 ()22n T n =- 分治算法求最大元比较 1 ()2()22 T n n T ??=?+?? 解方程结果为() 1.52T n n =-,虽然二者都是线性增长的,可是增长率要小一些。实际编程

乘法快速心算法-15-4-21

乘法快速心算法 1、十几至十九的乘法: 17×18=? (1)头乘头 1 ×1= 1 头位1+1 = 2 (2)尾相加7 + 8 = 15 ( 2 位数的要进位) (3)尾相乘7 ×8 = 56 ( 2 位数的要进位) 中位5+5 =1 0 (2 位数的要进位) 头位2 + 1 = 3 答案:17×18 = 306 口诀:头乘头,尾相加,尾相乘,该进位的进位。2、十一乘任意数 口诀:首尾不动下落,中间之和下拉,该进位的进位。 1 1 × 2 3 1 2 5 = 2 5 4 3 7 5 2 2+ 3 3+1 1+2 2+5 5 2 5 4 3 7 5 3、首位相同,尾数互补的两位数相乘

|--------×------| +1 | 2 3 ×27 = 6 2 1 |___×_____| 2×3 3×7 口诀:头加1 后,头乘头,尾乘尾。 够进位的进位。被乘数是相同数,乘数互补,互补数加1。 4、一乘数两位互补,一乘数两位相同 |--------×-----| +1 | 3 7 ×4 4 = 1 6 2 8 |___×_____| 4×4 7×4 口诀:头加1 后,头乘头,尾乘尾。 头乘头为前积,尾乘尾为后积,该进位的进位。尾数相乘不够十位,加零顶位。 |-----×---| +1 | 6 4 ×2 2 = 1 4 0 8 |———×———| 7×2 4×2 5、几十一乘几十一

|---------×--------------| 2 1 × 4 1 = 8 6 1 |------------+-----------| 2×4 2+4 1×1 口诀:头乘头,头相加,尾乘尾,够进位的进位。 6、十几乘多位数 口诀:乘数首位不动下落,本位加倍加下位,如被乘数是15,就加5倍,是13,就加3倍,该进位的进位。 13 × 3 2 6 = 4 2 3 8 3 3X3+2 2X3+6 6X3 3 +1 1+1 2+1 8 7、几个九乘任意同位数 口诀:乘数减1 连补数 9 9 9 9 ×8 7 5 6 = 8755 1244 -87 5 5 - 1 **** —— ————————— 1 2 4 4 8 7 5 5

算法分析与设计----大整数乘法代码

#include int main() { char a[100],b[100],s[202]; int n,i,j,g,t=0,k=1,temp; scanf("%d",&n); n--; scanf("%s%s",&a,&b); while(k<=2*n) { s[k]=0; temp=0; for(i=0;i<=n;i++) { for(j=0;j<=n;j++) { if((i+j)==k-1) temp+=(a[n-i]-48)*(b[n-j]-48); } } g=(temp+t)%10; t=(temp+t)/10;

s[k]=g; k++; } temp=0; for(i=0;i<=n;i++) { for(j=0;j<=n;j++) if((i+j)==k-1) temp+=(a[n-i]-48)*(b[n-j]-48); } temp+=t; printf("%d",temp); for(i=2*n;i>0;i--) printf("%d",s[i]); printf("\n"); return 0; } //两个100位以内的如果小了自己将数组改一下 设X和Y是两个n位的整数,假定n是2的整数次幂。把每个整数分为两部分,每部分为n/2位,则X和Y可重写为X=x1*10n/2+x0和Y=y1*10n/2+y0,X和Y的乘积可以计算为

X*Y= (x1*10n/2+x0)*( y1*10n/2+y0) = X1*Y1*10n+(( x1+x0)*( y1+y0)-x1*y1-x0*y0)* 10n/2+ x0*y0 由此体现了分治递归的思想,将大整数化小,规模也变小。 源代码如下: #include #include int n,x,y,rt;//全局变量 void input() { cout<<"两个乘数的位数是n,请输入n的值(n是2的整数次幂): "; cin>>n; cout<

相关主题
相关文档
最新文档