使用C# 判断给定大数是否为质数的详解
更新时间：2013年05月15日 11:37:11 作者：
本篇文章是对使用C#判断给定大数是否为质数的方法进行了详细的分析介绍，需要的朋友参考下
C#判断给定大数是否为质数，目标以快速度得到正确的计算结果。
在看到这道题的时候，第一反应这是一道考程序复杂度的题，其次再是算法问题。
我们先来看看质数的规则:
Link：http://en.wikipedia.org/wiki/Prime_number
C#求质数代码：
public bool primeNumber(int n){
int sqr = Convert.ToInt32(Math.Sqrt(n));
for (int i = sqr; i > 2; i--){
if (n % i == 0){
b = false;
}
}
return b;
}
显然以上代码的程序复杂度为N
我们来优化下代码，再来看下面代码：
public bool primeNumber(int n)
{
bool b = true;
if (n == 1 || n == 2)
b = true;
else
{
int sqr = Convert.ToInt32(Math.Sqrt(n));
for (int i = sqr; i > 2; i--)
{
if (n % i == 0)
{
b = false;
}
}
}
return b;
}
通过增加初步判断使程序复杂度降为N/2。
以上两段代码判断大数是否质数的正确率是100%，但是对于题干
1.满足大数判断；
2.要求以最快速度得到正确结果；
显然是不满足的。上网查了下最快算法得到准确结果，公认的一个解决方案是Miller-Rabin算法
Link:http://en.wikipedia.org/wiki/Miller%E2%80%93Rabin_primality_test
Miller-Rabin 基本原理是通过随机数算法判断的方式提高速度（即概率击中），但是牺牲的是准确率。
Miller-Rabin 对输入大数的质数判断的结果并不一定是完全准确的，但是对于本题来说算是一个基本的解题办法了。
Miller-Rabin C# 代码：
public bool IsProbablePrime(BigInteger source) {
int certainty = 2;
if (source == 2 || source == 3)
return true;
if (source < 2 || source % 2 == 0)
return false;
BigInteger d = source - 1;
int s = 0;
while (d % 2 == 0) {
d /= 2;
s += 1;
}
RandomNumberGenerator rng = RandomNumberGenerator.Create();
byte[] bytes = new byte[source.ToByteArray().LongLength];
BigInteger a;
for (int i = 0; i < certainty; i++) {
do {
rng.GetBytes(bytes);
a = new BigInteger(bytes);
}
while (a < 2 || a >= source - 2);
BigInteger x = BigInteger.ModPow(a, d, source);
if (x == 1 || x == source - 1)
continue;
for (int r = 1; r < s; r++) {
x = BigInteger.ModPow(x, 2, source);
if (x == 1)
return false;
if (x == source - 1)
break;
}
if (x != source - 1)
return false;
}
return true;
}
在看到这道题的时候，第一反应这是一道考程序复杂度的题，其次再是算法问题。
我们先来看看质数的规则:
Link：http://en.wikipedia.org/wiki/Prime_number
C#求质数代码：
复制代码 代码如下:
public bool primeNumber(int n){
int sqr = Convert.ToInt32(Math.Sqrt(n));
for (int i = sqr; i > 2; i--){
if (n % i == 0){
b = false;
}
}
return b;
}
显然以上代码的程序复杂度为N
我们来优化下代码，再来看下面代码：
复制代码 代码如下:
public bool primeNumber(int n)
{
bool b = true;
if (n == 1 || n == 2)
b = true;
else
{
int sqr = Convert.ToInt32(Math.Sqrt(n));
for (int i = sqr; i > 2; i--)
{
if (n % i == 0)
{
b = false;
}
}
}
return b;
}
通过增加初步判断使程序复杂度降为N/2。
以上两段代码判断大数是否质数的正确率是100%，但是对于题干
1.满足大数判断；
2.要求以最快速度得到正确结果；
显然是不满足的。上网查了下最快算法得到准确结果，公认的一个解决方案是Miller-Rabin算法
Link:http://en.wikipedia.org/wiki/Miller%E2%80%93Rabin_primality_test
Miller-Rabin 基本原理是通过随机数算法判断的方式提高速度（即概率击中），但是牺牲的是准确率。
Miller-Rabin 对输入大数的质数判断的结果并不一定是完全准确的，但是对于本题来说算是一个基本的解题办法了。
Miller-Rabin C# 代码：
复制代码 代码如下:
public bool IsProbablePrime(BigInteger source) {
int certainty = 2;
if (source == 2 || source == 3)
return true;
if (source < 2 || source % 2 == 0)
return false;
BigInteger d = source - 1;
int s = 0;
while (d % 2 == 0) {
d /= 2;
s += 1;
}
RandomNumberGenerator rng = RandomNumberGenerator.Create();
byte[] bytes = new byte[source.ToByteArray().LongLength];
BigInteger a;
for (int i = 0; i < certainty; i++) {
do {
rng.GetBytes(bytes);
a = new BigInteger(bytes);
}
while (a < 2 || a >= source - 2);
BigInteger x = BigInteger.ModPow(a, d, source);
if (x == 1 || x == source - 1)
continue;
for (int r = 1; r < s; r++) {
x = BigInteger.ModPow(x, 2, source);
if (x == 1)
return false;
if (x == source - 1)
break;
}
if (x != source - 1)
return false;
}
return true;
}
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