- Algorithme de decomposition en produit de facteurs premiers
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Algorithme de décomposition en produit de facteurs premiers
En mathématiques, dans la branche de l'arithmétique modulaire, un algorithme de décomposition en produit de facteurs premiers est un algorithme (un processus pas à pas) par lequel un entier est « décomposé » en un produit de facteurs qui sont des nombres premiers. Le théorème fondamental de l'arithmétique assure que cette décomposition est unique.
Sommaire
Un simple algorithme de factorisation
Description
Nous pouvons décrire un algorithme récursif pour accomplir de telles factorisations : soit un nombre donné n
- si n est premier, alors la factorisation s'arrête ici.
- si n est composé, diviser n par le premier nombre premier p1. S'il est divisé sans reste, reprendre avec la valeur n/p1. Ajouter p1 à la liste des facteurs obtenus pour n/p1 pour avoir une factorisation pour n. S'il est divisé avec reste, diviser n par le nombre premier suivant p2, et ainsi de suite.
Notez que nous avons besoin de tester seulement les nombres premiers pi tels que pi ≤ √n.
Exemple
Supposons que nous désirons factoriser 9 438.
9 438/2 = 4 719, sans reste donc 2 est un facteur.
Nous répétons l'algorithme avec 4 719.
4 719/2 = 2 359.5, donc 2 n'est pas un facteur. 4 719/3 = 1 573, donc 3 est un facteur.
Le premier nombre premier par lequel 1 573 est divisible est 11.
1 573/11 = 143. De manière similaire, le nombre premier suivant qui divise 143 est 11. 143/11 = 13. 13 est lui-même premier.
Donc, en récapitulant, nous avons 9 438 = 2×3×11×11×13 = 2×3×112×13
Voici l'exemple en python :
import math,sys def factorize(n): def isPrime(n): return not [x for x in xrange(2,int(math.sqrt(n)) + 1) if n%x == 0] primes = [] candidates = xrange(2,n+1) candidate = 2 while not primes and candidate in candidates: if n%candidate == 0 and isPrime(candidate): primes.append(candidate) primes = primes + factorize(n/candidate) candidate += 1 return primes print factorize(int(sys.argv[1]))Sortie :
python factorize.py 9438 [2, 3, 11, 11, 13]
Complexité
L'algorithme décrit ci-dessus marche bien pour les petits n, mais devient impraticable dès que n devient plus grand. Par exemple, pour un nombre de 18 chiffres décimaux (ou 60 chiffres bits), tous les nombres premiers inférieurs à 1 000 000 000 doivent être testés, ce qui devient long, même pour un ordinateur. En ajoutant deux chiffres décimaux au nombre original, on multiplie le calcul par 10.
La difficulté de la factorisation (complexité en temps large) en fait une base idéale pour la cryptologie moderne.
Voir aussi : Théorème d'Euler, Décomposition en produit de facteurs premiers, Essais de divisions
Lien externe
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