Baby Step Giant Step算法:求离散对数

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定义

BSGS算法中文名叫”大步小步算法”，用来求解如下同余方程x的最小正整数解:

$$a^x≡b(mod p) (0<=x<p)$$
//这里p为素数, a、b、p已知，且0<=a,b< p(如果a,b大于p,可将他们对p取模)。
//显然若a为p的一个原根，则x即为b关于a的离散对数(mod p)，故此算法可求离散对数。

算法原理

将x重写为$x=i*m+j$
其中 $m=\lceil \sqrt p \rceil ,i=x/m,j=x \% m.$
显然$0\leq i< m,0\leq j<m.$
那么我们就可以分别枚举i和j，以找到符合条件的x。
这里采用的方法是，先枚举j，将其所有的结果放入一个哈希表中，然后再枚举i，看能不能找到一个满足条件的j。

算法复杂度分析

这种做法毋庸置疑，肯定是对的。但我们得思考为什么这样做。
我们可以结合幂的性质来思考，$a^{x+y}=a^x*a^y$,幂的和的关系会转换成值的积，而积我们往往只会枚举sqrt(p)，所以我们可以使j< sqrt(p),再使前面由$\lceil \sqrt p \rceil*i$，从而减少复杂度。所以这样做的关键在于幂的和可以变成两个数的乘积(思想很重要)。

步骤

1.令$m=\lceil \sqrt p \rceil$
2.枚举j,j的范围是[0,…,m)。
将$a^j \mod p$作为键存入hash表,其值为j。
3.枚举i,i的范围是[0,…m)。
设$A=(a^m)^i$ 是已知(代入i),设未知数j,满足$A*(a^j)≡B(\mod p)$,那么j即为第二步枚举的j，而$a^j$即为第二步放入hash表内的值，由扩展欧几里得可求出$a^j$的值。在hash表里找$a^j$的值，如果找到了则记录j的值，跳出此循环。
4.最后的结果即为$i*m+j$。

实现

/*==================================================*\ | Baby-Step-Giant-Step 大步小步算法 | 求 a^x === b (mod p) 中的 x值 -- 此处p仅为素数 | 实际运用中用自己的hash表代替map可防TLE \*==================================================*/
LL BSGS(LL a, LL b, LL p) {a %= p; b %= p;map<LL, LL> h;LL m = ceil(sqrt(p)), x, y, d, t = 1, v = 1;for(LL i = 0; i < m; ++i) {if(h.count(t)) h[t] = min(h[t], i);else h[t] = i;t = (t*a) % p;}for(LL i = 0; i < m; ++i) {d = extgcd(v, p, x, y);x = (x* b/d % p + p) % (p);if(h.count(x)) return i*m + h[x];v = (v*t) % p;}return -1;
}