威尔逊定理

定义

Wilson 定理：对于素数 \(p\) 有 \((p-1)!\equiv -1\pmod p\)。

证明

我们知道在模奇素数 \(p\) 意义下，\(1,2,\dots ,p-1\) 都存在逆元且唯一，那么只需要将一个数与其逆元配对发现其乘积均为（同余意义下）\(1\)，但前提是这个数的逆元不等于自身。那么很显然 \((p-1)!\bmod p\) 就是逆元等于其自身的数的乘积，这两个数为 \(\pm 1\)。在 \(p\) 为 \(2\) 时单独讨论即可。

对于整数 \(n\)，令 \((n!)_p\) 表示所有小于等于 \(n\) 但不能被 \(p\) 整除的正整数的乘积，即 \((n!)_p=n!/(\lfloor n/p\rfloor !p^{\lfloor n/p\rfloor})\)。

Wilson 定理指出 \((p!)_p=(p-1)!\equiv -1\pmod p\) 且可被推广至模素数 \(p\) 的幂次。

阶乘与素数

在某些情况下，有必要考虑以某个素数 \(p\) 为模的公式，包含分子和分母中的阶乘，就像在二项式系数公式中遇到的那样。

只有当阶乘同时出现在分数的分子和分母中时，这个问题才有意义。否则，后续项 \(p!\) 将减少为零。但在分数中，因子 \(p\) 可以抵消，结果将是非零。

因此，要计算 \(n! \bmod p\)，而不考虑阶乘中出现因数 \(p\)。写下素因子分解，去掉所有因子 \(p\)，并计算乘积模。

用 \((n!)_p\) 表示这个修改的因子。例如：

通过学习如何有效地计算这种修正的阶乘，可以快速计算各种组合公式的值。

计算余数的算法

计算上述去掉因子 \(p\) 的阶乘模 \(p\) 的余数。

可以清楚地看到，除了最后一个块外，阶乘被划分为几个长度相同的块。

块的主要部分 \((p-1)!\ \mathrm{mod}\ p\) 很容易计算，可以应用 Wilson 定理：

总共有 \(\lfloor \frac{n}{p} \rfloor\) 个块，因此需要将 \(\lfloor \frac{n}{p} \rfloor\) 写到 \(-1\) 的指数上。可以注意到结果在 \(-1\) 和 \(1\) 之间切换，因此只需要查看指数的奇偶性，如果是奇数，则乘以 \(-1\)。除了使用乘法，也可以从结果中减去 \(p\)。

最后一个部分块的值可以在 \(O(p)\) 的时间复杂度单独计算。

这只留下每个块的最后一个元素。如果隐藏已处理的元素，可以看到以下模式：

这也是一个修正的阶乘，只是维数小得多。它是：

因此，在计算修改的阶乘 \((n!)_p\) 中，执行了 \(O(p)\) 个操作，剩下的是计算 \((\lfloor \frac{n}{p} \rfloor !)_p\)，于是有了递归，递归深度为 \(O(\log_p n)\)，因此算法的总时间复杂度为 \(O(p \log_p n)\)。

如果预先计算阶乘 \(0!,~ 1!,~ 2!,~ \dots,~ (p-1)!\) 模 \(p\)，那么时间复杂度为 \(O(\log_p n)\)。

计算余数算法的实现

具体实现不需要递归，因为这是尾部递归的情况，因此可以使用迭代轻松实现。在下面的实现中预计算了阶乘：

因此有时间复杂度 \(O(p + \log_p n)\)。如果需要多次调用函数，则可以在函数外部进行预计算，于是计算 \((n!)_p\) 拥有 \(O(\log_p n)\) 的时间复杂度。

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int factmod(int n, int p) {
  vector<int> f(p);
  f[0] = 1;
  for (int i = 1; i < p; i++) f[i] = f[i - 1] * i % p;
  int res = 1;
  while (n > 1) {
    if ((n / p) % 2) res = p - res;
    res = res * f[n % p] % p;
    n /= p;
  }
  return res;
}

如果空间有限，无法存储所有阶乘，也可以只存储需要的阶乘，对它们进行排序，然后计算阶乘 \(0!,~ 1!,~ 2!,~ \dots,~ (p-1)!\) 而不显式存储它们。

阶乘中素数的个数

如果想计算二项式系数模 \(p\)，那么还需要考虑在 \(n\) 的阶乘的素因子分解中 \(p\) 出现的次数，或在计算修改因子时删除因子 \(p\) 的个数。

Legengre 在 1808 年提供了一个公式，可以在 \(O(\log_p n)\) 时间复杂度计算 \(p\) 的个数 \(v_p\)。指出 \(n!\) 中含有的素数 \(p\) 的幂次为：

证明：将 \(n!\) 记为 \(1\times 2\times \cdots \times p\times \cdots \times 2p\times \cdots \times \lfloor n/p\rfloor p\times \cdots \times n\) 那么其中 \(p\) 的倍数有 \(p\times 2p\times \cdots \times \lfloor n/p\rfloor p=p^{\lfloor n/p\rfloor }\lfloor n/p\rfloor !\) 然后在 \(\lfloor n/p\rfloor !\) 中继续寻找 \(p\) 的倍数即可，这是一个递归的过程。为了方便记 \(\nu(n!)=\sum_{j\geq 1}\lfloor n/p^j\rfloor\)。

因此得到实现：

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int multiplicity_factorial(int n, int p) {
  int count = 0;
  do {
    n /= p;
    count += n;
  } while (n);
  return count;
}

很容易证明，这个公式与前面的部分使用了相同的想法。删除所有不包含因子 \(p\) 的元素，保留元素 \(\lfloor \frac{n}{p} \rfloor\)。从它们中移除因子 \(p\)，可以得到乘积：

然后再次得到递归。

另一种其他地方比较常见的公式，用到了 p 进制下各位数字和：

\(v_p(n!)=\frac{n-S_p(n)}{p-1}\)

与等比数列求和公式很相似。由于涉及各位数字和，利用数学归纳法可以轻松证明。

特别地，阶乘中 2 的幂次是：

\(v_2(n!)=n-S_2(n)\)

Kummer 定理

组合数对一个数取模的结果，往往构成分形结构，例如谢尔宾斯基三角形就可以通过组合数模 2 得到。

\(v_p(C_m^n)=\frac{S_p(n)+S_p(m-n)-S_p(m)}{p-1}\)

如果仔细分析，p 是否整除组合数其实和上下标在 p 进制下减法是否需要借位有关。这就有了 Kummer 定理。

Kummer 定理：p 在组合数 \(C_m^n\) 中的幂次，恰好是 p 进制下 m 减掉 n 需要借位的次数。

特别地，组合数中 2 的幂次是：

\(v_2(C_m^n)=S_2(n)+S_2(m-n)-S_2(m)\)

Wilson 定理的推广

对于素数 \(p\) 和正整数 \(q\) 有 \((p^q!)_p\equiv \pm 1\pmod{p^q}\)。

依然考虑配对一个数与其逆元，也就是考虑关于 \(m\) 的同余方程 \(m^2\equiv 1\pmod{p^q}\) 的根的乘积，当 \(p^q=2\) 时方程仅有一根，当 \(p=2\) 且 \(q\geq 3\) 时有四根为 \(\pm 1,2^{q-1}\pm 1\) 其他时候则有两根为 \(\pm 1\)。

至此我们对 Wilson 定理的推广中的 \(\pm 1\) 有了详细的定义即

\((p^q!)_p\equiv \begin{cases}1&\text{if }p=2\text{ and }q\geq 3,\\-1&\text{otherwise.}\end{cases}\)

下文两个推论中的 \(\pm 1\)，均特指这样的定义：当模数 \(p^q\) 取 \(8\) 及以上的 \(2\) 的幂时取 \(1\)，其余取 \(-1\)。

推论 1

对于素数 \(p\)、正整数 \(q\)、非负整数 \(n\) 和 \(N_0=n\bmod{p^q}\) 有 \((n!)_p\equiv (\pm 1)^{\lfloor n/{p^q}\rfloor}(N_0!)_p\pmod{p^q}\)。

推论 2

对于素数 \(p\) 和正整数 \(q\) 和非负整数 \(n\) 有

\(\frac{n!}{p^{\sum_{j\geq 1}\lfloor \frac{n}{p^j}\rfloor}}\equiv (\pm 1)^{\sum_{j\geq q}\lfloor \frac{n}{p^j}\rfloor}\prod_{j\geq 0}(N_j!)_p\pmod{p^q}\)

其中 \(N_j=\lfloor n/p^j\rfloor \bmod{p^q}\) 而 \(\pm 1\) 与上述相同。

记 \(r=n-m\) 且 \(n > m\) 有

\(\frac{(\pm 1)^{\sum_{j\geq q}\left(\lfloor n/p^j\rfloor -\lfloor m/p^j\rfloor -\lfloor r/p^j\rfloor\right)}}{p^{\nu(n!)-\nu(m!)-\nu(r!)}}\binom{n}{m}\equiv \frac{n!/p^{\nu(n!)}}{(m!/p^{\nu(m!)})(r!/p^{\nu(r!)})}\pmod{p^q}\)

右边的分母中括号内的项均在模 \(p^q\) 意义下均存在逆元，可直接计算，而 \(\pm 1\) 的与上述相同。

例题

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#include <iostream>

const int M = 1e6 + 5, N = 3 * M + 7;

bool not_prime[N];
int sum[M];

int main() {
  for (int i = 2; i < N; ++i)
    if (!not_prime[i])
      for (int j = 2; j * i < N; ++j) not_prime[j * i] = 1;
  for (int i = 1; i < M; ++i) sum[i] = sum[i - 1] + !not_prime[3 * i + 7];

  int t;
  std::cin >> t;
  while (t--) {
    int n;
    std::cin >> n;
    std::cout << sum[n] << std::endl;
  }
}

本页面主要译自博文 Вычисление факториала по модулю 与其英文翻译版 Factorial modulo p。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。

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