个很多世纪没有解决的基本问题OAKS算法的最重要之处就是
它是相当简单的，不需要特殊的椭圆曲线数学及类似知识。
AKS算法不是其他人工作的简单推广，它摒弃了把已有的方法
集中到一起的想法，而是探素使用简单的代数概念来解决问题
的方法。尽管思想是简单的，但是非常有创造性。然而，这个算
法目前可能不会有太多的实际应用。这是因为算法的运行时间
是0((log n)})，与Miller和Rabin设计的概率测试的0(log rz)
运行时间相比是相形见咄的。研究者们注意到如果某个猜想被
证明，算法可以在0((logn)')时间内运行，这样的改善将促进
实际的应用。研究者们还证明如果Sophie Germain素数具有期
望的分布，那么在时间估计中的指数12可以减少到5。当然如
果发现素数的分布并非如此，那将会有很大区别。
AKS算法最重要的意义是作为一个理论结果，为这一领域
的研究奠定了基础。之后在技术上将会进行改进与完善，使之
更为实用。
高速判断用 miller-rabin算法或者 aks 算法
1.约定x%y为x取模y，即x除以y所得的余数，当x<y时，x%y=x，所有取模的运算对象都为整数。
x^y表示x的y次方。乘方运算的优先级高于乘除和取模，加减的优先级最低。
见到x^y/z这样，就先算乘方，再算除法。
A/B，称为A除以B，也称为B除A。
若A%B=0，即称为A可以被B整除，也称B可以整除A。
A*B表示A乘以B或称A乘B，B乘A，B乘以A……都一样。
2.费马小定理：有N为任意正整数，P为素数，且N不能被P整除（显然N和P互质），则有：N^P%P=N(即：N的P次方除以P的余数是N)。
但是我查了很多资料见到的公式都是这个样子：
(N^(P-1))%P=1后来分析了一下，两个式子其实是一样的，可以互相变形得到。
原式可化为：(N^P-N)%P=0(即：N的P次方减N可以被P整除，因为由费马小定理知道N的P次方除以P的余数是N)把N提出来一个，N^P就成了你N*(N^(P-1))，那么(N^P-N)%P=0可化为：
(N*(N^(P-1)-1))%P=0
请注意上式，含义是：N*(N^(P-1)-1)可以被P整除
又因为N*(N^(P-1)-1)必能整除N（这不费话么!）
所以，N*(N^(P-1)-1)是N和P的公倍数，小学知识了^_^
又因为前提是N与P互质，而互质数的最小公倍数为它们的乘积，所以一定存在
正整数M使得等式成立：N*(N^(P-1)-1)=M*N*P
两边约去N，化简之：N^(P-1)-1=M*P
因为M是整数，显然：N^(P-1)-1)%P=0即：N^(P-1)%P=1
2.费马小定理：有N为任意正整数，P为素数，且N不能被P整除（显然N和P互质），则有：N^P%P=N(即：N的P次方除以P的余数是N)。
但是我查了很多资料见到的公式都是这个样子：
(N^(P-1))%P=1后来分析了一下，两个式子其实是一样的，可以互相变形得到。
原式可化为：(N^P-N)%P=0(即：N的P次方减N可以被P整除，因为由费马小定理知道N的P次方除以P的余数是N)把N提出来一个，N^P就成了你N*(N^(P-1))，那么(N^P-N)%P=0可化为：
(N*(N^(P-1)-1))%P=0
请注意上式，含义是：N*(N^(P-1)-1)可以被P整除
又因为N*(N^(P-1)-1)必能整除N（这不费话么!）
所以，N*(N^(P-1)-1)是N和P的公倍数，小学知识了^_^
又因为前提是N与P互质，而互质数的最小公倍数为它们的乘积，所以一定存在
正整数M使得等式成立：N*(N^(P-1)-1)=M*N*P
两边约去N，化简之：N^(P-1)-1=M*P
因为M是整数，显然：N^(P-1)-1)%P=0即：N^(P-1)%P=1
2.费马小定理：有N为任意正整数，P为素数，且N不能被P整除（显然N和P互质），则有：N^P%P=N(即：N的P次方除以P的余数是N)。
但是我查了很多资料见到的公式都是这个样子：
(N^(P-1))%P=1后来分析了一下，两个式子其实是一样的，可以互相变形得到。
原式可化为：(N^P-N)%P=0(即：N的P次方减N可以被P整除，因为由费马小定理知道N的P次方除以P的余数是N)把N提出来一个，N^P就成了你N*(N^(P-1))，那么(N^P-N)%P=0可化为：
(N*(N^(P-1)-1))%P=0
请注意上式，含义是：N*(N^(P-1)-1)可以被P整除
又因为N*(N^(P-1)-1)必能整除N（这不费话么!）
所以，N*(N^(P-1)-1)是N和P的公倍数，小学知识了^_^
又因为前提是N与P互质，而互质数的最小公倍数为它们的乘积，所以一定存在
正整数M使得等式成立：N*(N^(P-1)-1)=M*N*P
两边约去N，化简之：N^(P-1)-1=M*P
因为M是整数，显然：N^(P-1)-1)%P=0即：N^(P-1)%P=1
3.积模分解公式先有一个引理，如果有：X%Z=0，即X能被Z整除，则有：(X+Y)%Z=Y%Z
设有X、Y和Z三个正整数，则必有：(X*Y)%Z=((X%Z)*(Y%Z))%Z
想了很长时间才证出来，要分情况讨论才行：
1.当X和Y都比Z大时，必有整数A和B使下面的等式成立：
X=Z*I+A（1）
Y=Z*J+B（2）
不用多说了吧，这是除模运算的性质！
将（1）和（2）代入(X*Y)modZ得：((Z*I+A)(Z*J+B))%Z乘开，再把前三项的Z提一个出来，变形为：(Z*(Z*I*J+I*A+I*B)+A*B)%Z（3）
因为Z*(Z*I*J+I*A+I*B)是Z的整数倍……晕，又来了。
概据引理，（3）式可化简为：(A*B)%Z又因为：A=X%Z，B=Y%Z，代入上面的式子，就成了原式了。
2.当X比Z大而Y比Z小时，一样的转化：
X=Z*I+A
代入(X*Y)%Z得：
(Z*I*Y+A*Y)%Z
根据引理，转化得：(A*Y)%Z
因为A=X%Z，又因为Y=Y%Z，代入上式，即得到原式。
同理，当X比Z小而Y比Z大时，原式也成立。
3.当X比Z小，且Y也比Z小时，X=X%Z，Y=Y%Z，所以原式成立。
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4.快速计算乘方的算法如计算2^13，则传统做法需要进行12次乘法。
[cpp] view plaincopyprint? /*计算n^p*/ unsigned power(unsigned n,unsigned p) { for(int i=0i<pi++) n*=n return n } /*计算n^p*/unsigned power(unsigned n,unsigned p)
{
for(int i=0i<pi++) n*=n
return n
}
该死的乘法，是时候优化一下了！把2*2的结果保存起来看看，是不是成了：
4*4*4*4*4*4*2
再把4*4的结果保存起来：16*16*16*2
一共5次运算，分别是2*2、4*4和16*16*16*2
这样分析，我们算法因该是只需要计算一半都不到的乘法了。
为了讲清这个算法，再举一个例子2^7：2*2*2*2*2*2*2
两两分开：(2*2)*(2*2)*(2*2)*2
如果用2*2来计算，那么指数就可以除以2了，不过剩了一个，稍后再单独乘上它。
再次两两分开，指数除以2： ((2*2)*(2*2))*(2*2)*2
实际上最后一个括号里的2 * 2是这回又剩下的，那么，稍后再单独乘上它 现在指数已经为1了，可以计算最终结果了：16*4*2=128
