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[ 0 , n ] 。在p和q在各自取值范围内不断求值,然后遍历匹配,然后匹配到了就可以返回了。对于模幂运算,完全可以使用蒙哥马利乘法,而匹配的话,我直接使用python自带的字典进行。

Python实现

我直接引用了我之前的 蒙哥马利乘法 模块。

# _*_ coding:utf-8 _*_
import math
import montgomery
def resolve(a, b, m):
    a = a % m
    b = b % m
    n = round(math.sqrt(m)) + 1
    giants = {}
    for p in range(1, n + 1):
        giants[montgomery.Montgomery.power(a, p * n, m)] = p
    for q in range(0, n + 1):
        baby = b * montgomery.Montgomery.power(a, q, m) % m
        if baby in giants:
            return giants[baby] * n - q
    raise RuntimeError('无解')
if __name__ == '__main__':
    a, x, m = 9, 99, 7
    b = montgomery.Montgomery.power(a, x, m)
    x2 = resolve(a, b, m)
    print(x2, montgomery.Montgomery.power(a, x2, m), b)
				
代码 离散型遗传算法求解组合优化代码代码 离散型遗传算法求解组合优化代码代码 离散型遗传算法求解组合优化代码代码 离散型遗传算法求解组合优化代码代码 离散型遗传算法求解组合优化代码代码 离散型遗传算法求解组合优化代码代码 离散型遗传算法求解组合优化代码代码 离散型遗传算法求解组合优化代码代码 离散型遗传算法求解组合优化代码代码 离散型遗传算法求解组合优化代码代码 离散型遗传算法求解组合优化代码代码 离散型遗传算法求解组合优化代码代码 离散型遗传算法求解组合优化代码代码 离散型遗传算法求解组合优化代码代码 离散型遗传算法求解组合优化代码代码 离散型遗传算法求解组合优化代码代码 离散型遗传算法求解组合优化代码代码 离散型遗传算法求解组合优化代码代码 离散型遗传算法求解组合优化代码代码 离散型遗传算法求解组合优化代码代码 离散型遗传算法求解组合优化代码代码 离散型遗传算法求解组合优化代码代码 离散型遗传算法求解组合优化代码代码 离散型遗传算法求解组合优化代码代码 离散型遗传算法求解组合优化代码代码 离散型遗传算法求解组合优化代码代码 离散型遗传算法求解组合优化代码代码 离散型遗传算法求解组合
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包括狭义的离散对数问题,和椭圆曲线上的点的数乘的逆运算,都算广义离散对数问题,他们的求解方案都差不多。 为了能够用统一的语言来描述,我们首先考虑,如何把广义离散对数问题,规约成狭义离散对数问题。 二,广义离散对数问题的规约 有限域中,元素的逆元可以用费马小定理+快速幂,a^(p-2)是a的逆元 椭圆曲线上,点A(x,y)的逆元是-A,即(x,-y) 2,基点的阶