大整数分解现在任然是个世界级的难题，但却依旧是个非常重要的研究方向，大整数在公共密钥的研究上有着重要的作用。
而对于大整数的分解有很多种算法，性能上各有优异，比如大整数分解的Fermat方法，Pollard rho方法，试除法，以及椭圆曲线法，连分数法，二次筛选法，数域分析法等等。这里，我主要讲解其中两种算法的原理和操作。
首先，对于任意的一个偶数，我们都可以提取出一个2的质因子，如果结果仍为偶数，则可继续该操作，直至将其化为一个奇数和2的多少次幂的乘积，那么我们可以假定这个奇数可以被表示成2N+1，如果这个数是合数，那么一定可以写成N=cd的形式，不难发现，式中的c和d都是奇数，不妨设c>d，我们可以令a=(c+d)/2,b=(c-d)/2，那么的可以得到N=aa-bb，而这正是Fermat整数分解的基础；由不等式的关系，我们又可以得到a>=sqrt(cd)=sqrt(N)，那么，我们就可以枚举大于N的完全平方数aa，计算aa-N的值，判断计算的结果是否为一个完全平方数，如果是，那么a，b都是N的因子，我们就可以将算法递归的进行下去，知道求出N的所有质因子。
容易看出，Fermat分解大数的效率其实并不高，但是比起试除法要好了很多；而且每次的计算都是计算出N的一个因子，更加降低了其效率。这就让我们想着去尝试新的算法，那就是Pollard rho算法。
Pollard rho算法的原理就是通过某种方法得到两个整数a和b，而待分解的大整数为n，计算p=gcd(a-b,n)，直到p不为1，或者a，b出现循环为止。然后再判断p是否为n，如果p=n成立，那么返回n是一个质数，否则返回p是n的一个因子，那么我们又可以递归的计算Pollard(p)和Pollard(n/p)，这样，我们就可以求出n的所有质因子。
具体操作中，我们通常使用函数x2=x1x1+c来计算逐步迭代计算a和b的值，实践中，通常取c为1，即b=a*a+1，在下一次计算中，将b的值赋给a，再次使用上式来计算新的b的值，当a，b出现循环时，即可退出进行判断。
在实际计算中，a和b的值最终肯定一出现一个循环，而将这些值用光滑的曲线连接起来的话，可以近似的看成是一个ρ型的。
对于Pollard rho，它可以在O(sqrt(p))的时间复杂度内找到n的一个小因子p，可见效率还是可以的，但是对于一个因子很少、因子值很大的大整数n来说，Pollard rho算法的效率仍然不是很好，那么，我们还得寻找更加的方法了。
整数分解费马方法以及Pollard rho
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