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「学习笔记」组合数学

本文主要是介绍「学习笔记」组合数学,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

本文部分内容来自 \(\texttt{OI-Wiki}\)


加法 & 乘法原理

加法原理
完成一个工程可以有 \(n\) 类办法,\(a_i(1 \le i \le n)\) 代表第 \(i\) 类方法的数目。那么完成这件事共有 \(S=a_1+a_2+\cdots +a_n\) 种不同的方法。
乘法原理
完成一个工程需要分 \(n\) 个步骤,\(a_i(1 \le i \le n)\) 代表第 \(i\) 个步骤的不同方法数目。那么完成这件事共有 \(S = a_1 \times a_2 \times \cdots \times a_n\) 种不同的方法。

排列与组合

排列

\(n\) 个不同元素中,任取 \(m\)\(m\leq n\)\(m\)\(n\) 均为自然数,下同)个元素按照一定的顺序排成一列,叫做从 \(n\) 个不同元素中取出 \(m\) 个元素的一个排列;从 \(n\) 个不同元素中取出 \(m(m\leq n)\) 个元素的所有排列的个数,叫做从 \(n\) 个不同元素中取出 \(m\) 个元素的排列数,用符号 \(\mathrm A_n^m\)(或者是 \(\mathrm P_n^m\))表示。

\[\mathrm A_n^m = n \cdot (n - 1) \cdot (n - 2) \cdots (n - m + 1) = \dfrac{n!}{(n - m)!} \]

公式可以这样理解:\(n\) 个人选 \(m\) 个来排队 \((m \le n)\)。第一个位置可以选 \(n\) 个,第二位置可以选 \(n-1\) 个,以此类推,第 \(m\) 个(最后一个)可以选 \(n-m+1\) 个,得:

\[\mathrm A_n^m = n(n-1)(n-2) \cdots (n-m+1) = \frac{n!}{(n - m)!} \]

全排列:\(n\) 个人全部来排队,队长为 \(n\)。第一个位置可以选 \(n\) 个,第二位置可以选 \(n-1\) 个,以此类推得:

\[\mathrm A_n^n = n(n-1)(n-2) \cdots 3 \times 2 \times 1 = n! \]

全排列是排列数的一个特殊情况。

组合

\(n\) 个不同元素中,任取 \(m \leq n\) 个元素组成一个集合(不是排列),叫做从 \(n\) 个不同元素中取出 \(m\) 个元素的一个组合;从 \(n\) 个不同元素中取出 \(m \leq n\) 个元素的所有组合的个数,叫做从 \(n\) 个不同元素中取出 \(m\) 个元素的组合数,用符号 \(\dbinom{n}{m}\) 来表示,读作「\(n\)\(m\)」。

组合数计算公式

\[\dbinom{n}{m} = \frac{\mathrm A_n^m}{m!} = \frac{n!}{m!(n - m)!} \]

如何理解上述公式?我们考虑 \(n\) 个人选 \(m\) 个出来(\(m \le n\)),不排队,不在乎顺序。如果在乎顺序那么就是
\(\mathrm A_n^m\),如果不在乎那么就要除掉重复,那么重复了多少?同样选出来的 \(m\) 个人,他们还要「全排」得 \(m!\)
组合数也常用 \(\mathrm C_n^m\) 表示,即 \(\mathrm C_n^m=\dbinom{n}{m}\)。现在数学界普遍采用 \(\dbinom{n}{m}\) 的记号而非 \(\mathrm C_n^m\)

特别地,规定当 \(m>n\) 时,\(\mathrm A_n^m=\dbinom{n}{m}=0\)

关于组合数的一些公式

\[\dbinom{n}{0} = \dbinom{n}{n} = 1\\ \]

这个应该很好理解,不选和全选的方式就只有一种情况。


\[\dbinom{n}{m} = \dbinom{n}{n - m}\\ \]

这个公式可以这么理解,你在 \(n\) 个人中选走了 \(m\) 个人,另一个人把剩下的 \(n - m\) 个人给选走了,对你来说,你选人的方案数为 \(\dbinom{n}{m}\),而另一个人选人的方案数与我们是一样的,换位思考一下,倘若主动权在另一个人手中,则他选人的方案数就是 \(\dbinom{n}{n - m}\),方案数不变,两者是等价的,故得 \(\dbinom{n}{m} = \dbinom{n}{n - m}\)


\[\dbinom{n}{m} = \dbinom{n - 1}{m - 1} + \dbinom{n - 1}{m} \]

这个公式可以这么理解,对于从 \(n\) 个人中选 \(m\) 个人的方案数,可以分第一个人选或不选两种方案,如果第一个人选,则方案数为 \(\dbinom{n - 1}{m - 1}\),如果第一个人不选,则方案数为 \(\dbinom{n - 1}{m}\),加起来即为 \(\dbinom{n}{m}\)
由此,我们可以得到组合数的递推公式,下面是递推求组合数的代码。

for (int i = 0; i <= n; ++ i) {
    C[i][0] = 1;
    for (int j = 1; j <= i; ++ j) {
        C[i][j] = C[i - 1][j - 1] + C[i - 1][j];
    }
}

二项式定理

之前写了:「学习笔记」从二项式定理到多项式定理

抽屉原理(鸽巢原理)

现在有 \(n + 1\) 个东西,放到 \(n\) 个抽屉里面去,那么肯定有一个抽屉放了 \(2\) 个东西。
不信你自己试试看。
让我们扩展一下:现在要把 \(kn + 1\) 个东西放到 \(n\) 个抽屉中去,则至少有 \(1\) 个抽屉至少有 \(k + 1\) 个东西。
定理很简单,这类题目真正难的地方在于你要能看出它是抽屉原理,要知道谁是抽屉,谁是东西。

容斥原理

之前写了:「学习笔记」容斥原理

组合数的题目

\(n\) 个数,\(1, 2, 3, 4, 5, 6, \cdots\),选 \(m\) 个数,不计顺序,一个数可以选多次,求方案数。

假设选出的数是 \(a_1, a_2, a_3, \cdots, a_m\),这 \(m\) 个数不能重复,且递增选出。方案数:\(\dbinom{n}{m}\)
这是我们所知道的,\(a \le a_1 < a_2 < a_3 < \cdots < a_m \le n\\\)
但是,对于这个题来说,情况是 \(1 \le b_1 \le b_2 \le b_3 \le \cdots \le b_m \le n\),因此我们需要转化过去,即

\[a \le a_1 < a_2 < a_3 < \cdots < a_m \le n\\ \Uparrow\\ 1 \le b_1 \le b_2 \le b_3 \le \cdots \le b_m \le n\\ \]

考虑构造,\(C_1 = b_1, C_2 = b_2 + 1, C_3 = b_3 + 2, \cdots , C_m = b_m + m - 1\)
那么,\(1 \le b_1 \le b_2 \le b_3 \le \cdots \le b_m \le n\) 就转化为了 \(1 \le C_1 < C_2 < C_3 \cdots < C_m \le n + m - 1\)
我们的方案数也呼之欲出了:\(\dbinom{n + m - 1}{m}\)

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