使用C#实现pholig_hellman算法,要求其中使用了小步大步算法,不使用BigInteger类
时间: 2024-05-10 18:19:32 浏览: 81
Pholig-Hellman算法(离散对数问题)是一个非常重要的密码学基础算法,其核心在于求解一个模数下离散对数问题。小步大步算法是求解离散对数问题的一种有效方法。本文将介绍如何在C#中使用小步大步算法实现Pholig-Hellman算法。
首先,我们需要实现一个模幂函数。由于题目要求不使用BigInteger类,我们可以通过模重复平方法实现模幂函数。代码如下:
```csharp
public static long ModPow(long x, long y, long p)
{
long res = 1;
x %= p;
while (y > 0)
{
if ((y & 1) == 1)
{
res = (res * x) % p;
}
y >>= 1;
x = (x * x) % p;
}
return res;
}
```
接下来,我们可以实现小步大步算法。小步大步算法的核心思想是将指数y分解为x^j*b的形式,其中x^j是x的一些次幂,b是小于x^j的整数。我们可以先计算出x^j的值,然后用哈希表存储所有可能的b和其对应的j值,最后查找y对应的b值在哈希表中的j值即可。代码如下:
```csharp
public static long BabyStepGiantStep(long a, long b, long p)
{
// 计算m
long m = (long)Math.Ceiling(Math.Sqrt(p - 1));
// 预处理x^j mod p的值
Dictionary<long, long> dict = new Dictionary<long, long>();
long xj = b % p;
for (long j = 0; j < m; j++)
{
dict[xj] = j;
xj = (xj * a) % p;
}
// 计算x^-m mod p的值
long xm = ModPow(a, p - 1 - m, p);
// 穷举b*x^-m mod p的值,查找哈希表中对应的j值
long xb = 1;
for (long i = 0; i < m; i++)
{
if (dict.ContainsKey(xb))
{
return i * m + dict[xb];
}
xb = (xb * xm) % p;
}
return -1; // 未找到解
}
```
最后,我们可以实现Pholig-Hellman算法。Pholig-Hellman算法的核心在于求解一个模数下离散对数问题。我们可以先计算出a^x mod p的值,并使用小步大步算法求解该值在模数p下的离散对数x。代码如下:
```csharp
public static long PholigHellman(long a, long b, long p)
{
// 计算m
long m = (long)Math.Ceiling(Math.Sqrt(p - 1));
// 预处理a^j mod p的值
long aj = 1;
for (long j = 0; j < m; j++)
{
aj = (aj * a) % p;
}
// 枚举i,计算a^(im) mod p的值,使用小步大步算法求解
Dictionary<long, long> dict = new Dictionary<long, long>();
long aim = b % p;
for (long i = 0; i < m; i++)
{
dict[aim] = i;
aim = (aim * aj) % p;
}
long ai = ModPow(a, m, p);
long aix = 1;
for (long i = 1; i <= m; i++)
{
aix = (aix * ai) % p;
if (dict.ContainsKey(aix))
{
return i * m - dict[aix];
}
}
return -1; // 未找到解
}
```
完整代码如下:
```csharp
using System;
using System.Collections.Generic;
public class PholigHellman
{
public static long ModPow(long x, long y, long p)
{
long res = 1;
x %= p;
while (y > 0)
{
if ((y & 1) == 1)
{
res = (res * x) % p;
}
y >>= 1;
x = (x * x) % p;
}
return res;
}
public static long BabyStepGiantStep(long a, long b, long p)
{
// 计算m
long m = (long)Math.Ceiling(Math.Sqrt(p - 1));
// 预处理x^j mod p的值
Dictionary<long, long> dict = new Dictionary<long, long>();
long xj = b % p;
for (long j = 0; j < m; j++)
{
dict[xj] = j;
xj = (xj * a) % p;
}
// 计算x^-m mod p的值
long xm = ModPow(a, p - 1 - m, p);
// 穷举b*x^-m mod p的值,查找哈希表中对应的j值
long xb = 1;
for (long i = 0; i < m; i++)
{
if (dict.ContainsKey(xb))
{
return i * m + dict[xb];
}
xb = (xb * xm) % p;
}
return -1; // 未找到解
}
public static long PholigHellman(long a, long b, long p)
{
// 计算m
long m = (long)Math.Ceiling(Math.Sqrt(p - 1));
// 预处理a^j mod p的值
long aj = 1;
for (long j = 0; j < m; j++)
{
aj = (aj * a) % p;
}
// 枚举i,计算a^(im) mod p的值,使用小步大步算法求解
Dictionary<long, long> dict = new Dictionary<long, long>();
long aim = b % p;
for (long i = 0; i < m; i++)
{
dict[aim] = i;
aim = (aim * aj) % p;
}
long ai = ModPow(a, m, p);
long aix = 1;
for (long i = 1; i <= m; i++)
{
aix = (aix * ai) % p;
if (dict.ContainsKey(aix))
{
return i * m - dict[aix];
}
}
return -1; // 未找到解
}
static void Main(string[] args)
{
long a = 3;
long b = 7;
long p = 11;
long x = PholigHellman(a, b, p);
Console.WriteLine("x = " + x);
}
}
```
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