From f4c8f31e6a2c8d2c480a373a5f96566e3ead13f4 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Tifa <62847935+Tiphereth-A@users.noreply.github.com>
Date: Fri, 29 Nov 2024 23:25:13 +0800
Subject: [PATCH] feat: upload

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 source/_posts/draft-020.md         | 89 ++++++++++++++++++++++++++++++
 source/code/draft-020/pfactors.cpp | 32 +++++++++++
 2 files changed, 121 insertions(+)
 create mode 100644 source/_posts/draft-020.md
 create mode 100644 source/code/draft-020/pfactors.cpp

diff --git a/source/_posts/draft-020.md b/source/_posts/draft-020.md
new file mode 100644
index 0000000000..9674b4fb15
--- /dev/null
+++ b/source/_posts/draft-020.md
@@ -0,0 +1,89 @@
+---
+title: "随笔 - Miller-Rabin + Pollard-Rho 分解质因子的时间复杂度分析"
+date: 2024-11-29 20:43:13
+categories:
+  - 随笔
+  - 算法竞赛
+tags:
+  - 随笔
+  - 算法竞赛
+  - 数学
+  - 数论
+  - Miller-Rabin算法
+  - Pollard-Rho算法
+  - 素数/质数
+  - 素性检验
+  - Ramanujan和
+  - 凹函数
+  - Jensen不等式
+---
+
+省流版: $O\left(n^{1/4}\right)$
+
+<!-- more -->
+
+我们考虑这样的代码
+
+{% icodeweb blog lang:python draft-020/pfactors.cpp %}
+
+其中
+
+- `is_prime_miller_rabin` 为基于 Miller-Rabin 算法的质数判断, 时间复杂度为 $O\left(n^{1/4}\right)$
+- `pollard_rho` 为 Pollard-Rho 算法, 返回入参的一个非平凡因子, 期望时间复杂度为 $O\left(p^{1/2}\right)$, 其中 $p$ 为 $n$ 的最小质因子, 不难发现 Pollard-Rho 算法的期望时间复杂度为 $O\left(n^{1/4}\right)$
+- 回调函数 `callback` 的时间复杂度为 $O(1)$
+
+我们尝试计算 `pfactors` 的时间复杂度, 设其为 $O(T(n))$, 则有
+
+$$
+O(T(n)) = \begin{cases}
+  O\left(n^{1/4}\right),&n<2\lor n\in\mathbb{P},\\
+  O\left(n^{1/4}+T(d)+T(n/d)\right),&\text{otherwise},
+\end{cases}
+$$
+
+其中 $d$ 为 $n$ 的某个非平凡因子, $T(d)$ 没法直接处理, 我们用均值代替:
+
+$$
+\begin{aligned}
+  T(d)+T(n/d)&\xlongequal{\exists C>0}C\dfrac{\sum_{1<d<n;d\mid n}(T(d)+T(n/d))}{\sum_{1<d<n;d\mid n}1}\\
+  &=2C\dfrac{\sum_{1<d<n;d\mid n}T(d)}{\sum_{1<d<n;d\mid n}1}
+\end{aligned}
+$$
+
+所以
+
+$$
+O(T(n)) = \begin{cases}
+  O\left(n^{1/4}\right),&n<2\lor n\in\mathbb{P},\\
+  O\left(n^{1/4}+\dfrac{\sum_{1<d<n;d\mid n}T(d)}{\sum_{1<d<n;d\mid n}1}\right),&\text{otherwise},
+\end{cases}
+$$
+
+我们希望证明 $O(T(n))=O\left(n^{1/4}\right)$, 不难发现若
+
+$$
+O\left(\dfrac{\sum_{d\mid n}d^{1/4}}{\sum_{d\mid n}1}\right)=O\left(\dfrac{\sigma_{1/4}(n)}{\sigma_{0}(n)}\right)=O\left(n^{1/4}\right)\tag{1}
+$$
+
+成立, 则可以通过数学归纳法证明
+
+我们知道, 当 $k>0$ 时
+
+$$
+\sigma_k(n)=\zeta(k+1)n^k\sum_{m=1}^{\infty}\frac{c_m(n)}{m^{k+1}}\tag{2}
+$$
+
+其中 $c_q(n)=\displaystyle\sum_{1\leq a\leq q;(a,q)=1}\mathbf{e}^{(2\pi\mathbf{i}an)/q}$ 为 [Ramanujan 和](https://en.wikipedia.org/wiki/Ramanujan_sum), 所以这个看起来是有搞头的, 不过 $(2)$ 式涉及到级数, 看起来就不好用, 所以我们不会用 $(2)$ 式去证 $(1)$ 式, 而是一个更简单的做法
+
+注意到 $f(x)=x^{1/4}$ 是凹函数, 所以我们考虑 Jensen 不等式
+
+$$
+\begin{aligned}
+  \dfrac{\sum_{d\mid n}d^{1/4}}{\sum_{d\mid n}1}&\leq\left(\dfrac{\sum_{d\mid n}d}{\sum_{d\mid n}1}\right)^{1/4}\\
+  &=\left(\dfrac{\sigma_1(n)}{\sigma_0(n)}\right)^{1/4}\\
+  &=O\left(\left(\dfrac{n\log\log n}{\log n}\right)^{1/4}\right)\\
+  &\xlongequal{\exists\epsilon>0} O\left(n^{1/4-\epsilon}\right)
+\end{aligned}
+$$
+
+综上所述, `pfactors` 的时间复杂度为 $O\left(n^{1/4}\right)$
diff --git a/source/code/draft-020/pfactors.cpp b/source/code/draft-020/pfactors.cpp
new file mode 100644
index 0000000000..a085778772
--- /dev/null
+++ b/source/code/draft-020/pfactors.cpp
@@ -0,0 +1,32 @@
+#include <cstdint>
+using u64 = std::uint64_t;
+
+extern bool is_prime_miller_rabin(u64 n);
+extern u64 pollard_rho(u64 n);
+
+template <typename F>
+void pfactors(u64 n, F callback) {
+  if (n < 2) return;
+  if (is_prime_miller_rabin(n)) {
+    callback(n);
+    return;
+  }
+  const u64 g = pollard_rho(n);
+  pfactors(n / g, callback), pfactors(g, callback);
+}
+
+// examples:
+
+#include <vector>
+
+u64 get_max_prime_factor(u64 n) {
+  u64 max_pf = 0;
+  pfactors(n, [&](u64 p) { max_pf = std::max(max_pf, p); });
+  return max_pf;
+}
+
+std::vector<u64> get_all_prime_factors(u64 n) {
+  std::vector<u64> prime_factors;
+  pfactors(n, [&](u64 p) { prime_factors.push_back(p); });
+  return prime_factors;
+}