线性同余方程
定义¶
形如
的方程称为 线性同余方程（Congruence Equation）。其中，\(a\)、\(b\) 和 \(n\) 为给定整数，\(x\) 为未知数。需要从区间 \([0, n-1]\) 中求解 \(x\)，当解不唯一时需要求出全体解。
用逆元求解¶
首先考虑简单的情况，当 \(a\) 和 \(n\) 互素（coprime 或 relatively prime）时，即 \(\gcd(a, n) = 1\)。
此时可以计算 \(a\) 的逆元，并将方程的两边乘以 \(a\) 的逆元，可以得到唯一解。
证明¶
接下来考虑 \(a\) 和 \(n\) 不互素（not coprime），即 \(\gcd(a, n) \ne 1\) 的情况。此时不一定有解。例如，\(2x\equiv 1\pmod 4\) 没有解。
设 \(g = \gcd(a, n)\)，即 \(a\) 和 \(n\) 的最大公约数，其中 \(a\) 和 \(n\) 在本例中大于 1。
当 \(b\) 不能被 \(g\) 整除时无解。此时，对于任意的 \(x\)，方程 \(ax\equiv b\pmod n\) 的左侧始终可被 \(g\) 整除，而右侧不可被 \(g\) 整除，因此无解。
如果 \(g\) 整除 \(b\)，则通过将方程两边 \(a\)、\(b\) 和 \(n\) 除以 \(g\)，得到一个新的方程：
其中 \(a^{'}\) 和 \(n^{'}\) 已经互素，这种情形已经解决，于是得到 \(x^{'}\) 作为 \(x\) 的解。
很明显，\(x^{'}\) 也将是原始方程的解。这不是唯一的解。可以看出，原始方程有如下 \(g\) 个解：
总之，线性同余方程的 解的数量 等于 \(g = \gcd(a, n)\) 或等于 \(0\)。
用扩展欧几里得算法求解¶
根据以下两个定理，可以求出线性同余方程 \(ax\equiv b \pmod n\) 的解。
定理 1：线性同余方程 \(ax\equiv b \pmod n\) 可以改写为如下线性不定方程：
其中 \(x\) 和 \(k\) 是未知数。这两个方程是等价的，有整数解的充要条件为 \(\gcd(a,n) \mid b\)。
应用扩展欧几里德算法可以求解该线性不定方程。根据定理 1，对于线性不定方程 \(ax+nk=b\)，可以先用扩展欧几里得算法求出一组 \(x_0,k_0\)，也就是 \(ax_0+nk_0=\gcd(a,n)\)，然后两边同时除以 \(\gcd(a,n)\)，再乘 \(b\)。就得到了方程
于是找到方程的一个解。
定理 2：若 \(\gcd(a,n)=1\)，且 \(x_0\)、\(k_0\) 为方程 \(ax+nk=b\) 的一组解，则该方程的任意解可表示为：
并且对任意整数 \(t\) 都成立。
根据定理 2，可以从已求出的一个解，求出方程的所有解。实际问题中，往往要求出一个最小整数解，也就是一个特解
其中有
如果仔细考虑，用扩展欧几里得算法求解与用逆元求解，两种方法是等价的。
实现¶
代码实现
int ex_gcd(int a, int b, int& x, int& y) {
if (b == 0) {
x = 1;
y = 0;
return a;
}
int d = ex_gcd(b, a % b, x, y);
int temp = x;
x = y;
y = temp - a / b * y;
return d;
}
bool liEu(int a, int b, int c, int& x, int& y) {
int d = ex_gcd(a, b, x, y);
if (c % d != 0) return 0;
int k = c / d;
x *= k;
y *= k;
return 1;
}
def ex_gcd(a, b ,x, y):
if b == 0:
x = 1; y = 0
return a
d = ex_gcd(b, a % b, x, y)
temp = x
x = y
y = temp - a // b * y
return d
def liEu(a, b, c, x, y):
d = ex_gcd(a, b, x, y)
if c % d != 0:
return 0
k = c // d
x = x * k
y = y * k
return 1
本页面主要译自博文 Модульное линейное уравнение первого порядка 与其英文翻译版 Linear Congruence Equation。其中俄文版版权协议为 Public Domain + Leave a Link；英文版版权协议为 CC-BY-SA 4.0。