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排列组合

排列组合

作者: dachengquan | 来源:发表于2020-08-04 15:26 被阅读0次

基本概念

加法原理:完成一个工程有n类方法,每类a_i个方法,一共有S = \sum_{i=1}^n a_i种方法。
乘法原理:完成一件事要n个步骤,每个步骤a_i个方法,一共有S = \prod_{i=1}^n a_i种方法。
排列数:从n个不同的元素中依次取出m个元素排成一列,产生的不同排列的数量为
A_n^m = \frac{n!} {(n-m)!} = n*(n-1)*...*(n-m+1)
组合数:从n个不同的元素中取出m个组成一个集合(不考虑顺序),产生的不同集合数量为
C_n^m = \frac{n!} {m!(n-m)!} = \frac {n*(n-1)*...*(n-m+1)} {m*(m-1)*...*2*1}
C_n^m = \binom {n}{m}不过现在更多人用这种形式表达\binom {n}{m}
当m>n时A_n^m = C_n^m = 0
组合数的性质
1.C_n^m = C_{n-1}^m+C_{n-1}^{m-1}
2.C_n^m = C_n ^{n-m}
3.2^n = \sum _{i=0}^n C_n^i
4.C^m_{ n } = \frac n m *C^{m-1}_{n-1}


证明,性质1:从n个不同的元素中取出m个元素,第一种是取n号元素,第二种是不取n号元素。
性质2:从n个不同的元素中取m个元素,剩下的构成一个集合就是n-m个元素,两个集合一一对应。
性质3:从n个元素中取出若干个元素作为一个集合有,0,1,2,3,。。。,n个元素有n+1类方法。另一种是集合每个元素可取可不取一共2^n种取法。

二项式定理

(a+b)^n = \sum_{k=0}^n C_n^ka^kb^{n-k}


证明
数学归纳法。当n=1时,(a+b)^1 = C_1^0 a^0 b^{1}+C_1^1 a^1 b^{0} = a+b
假设n=m时命题成立,当n=m+1时:
(a+b)^{(m+1)}=(a+b)(a+b)^m=(a+b)\sum_{k=0}^mC_m^ka^kb^{m-k}
=\sum_{k=0}^mC_m^ka^{k+1}b^{m-k}+\sum_{k=0}^mC_m^ka^{k}b^{m-k+1}
=\sum_{k=1}^{m+1}C_m^{k-1}a^{k}b^{m-k}+\sum_{k=0}^mC_m^ka^{k}b^{m-k+1}
=\sum_{k=0}^{m+1}(C_m^{k-1}+C_m^k)a^{k}b^{m-k+1}
=\sum_{k=0}^{m+1}C_{m+1}^k a^{k}b^{m+1-k}


lucas定理

若p是质数,则对于任意整数1\leq m\leq n,有:
C^m_n \equiv C^{n \mod p}_{m \mod p}*C^{n/p}_{m/p}
将m和n表示成p进制数。,对p进制下的每一位分别计算组合数,最后再乘起来。
不会证明,以后在更新。

如何求组合数

整体分为两种一种是不取模,使用高精度来做求解C_n^m。首先使用线筛求出1~n之间所有的质数。C_n^m = \frac {n!} {m!(n-m)!}对于三个阶乘,使用阶乘分解然后将剩余的质数使用高精度相乘即可。阶乘分解的时间复杂度是,O(n\log n)如果某个质数比较小,可以先对几个质数进行乘法,再进行高精度乘法。
第二种是取模的先使用卢卡斯定理,当p是质数的时候,可以将m和n缩小到p的范围内。然后有C_n^m = C_{n-1}^m+C_{n-1}^{m-1},O(n^2)的递推式。可以经过预处理后快速回答,范围太局限了。也可以使用逆元求出阶乘和阶乘的逆元,时间复杂度是O(n),然后O(1)的时间回答。

多重集

排列数
S=\{n_1a_1,n_2a_2,...,n_ka_k\}这个集合是由n_1个a_1,n_2个a_2...组成的多重集合。S的全排列个数为:
\frac {n!} {n_1! n_2!...n_k!}
组合数
S=\{n_1a_1,n_2a_2,...,n_ka_k\}这个集合是由n_1个a_1,n_2个a_2...组成的多重集合,并且r\leq n_i(\forall i\in[1,k])。从s中取出r个元素组成一个多重集,产生的不同多重集的数量为:
C^{k-1}_{k+r-1}


证明:首先将这个问题转换为一个更简单的问题。根据前提条件可以知道,每个元素的个数都大于r,所以每个元素的个数都可以看做无穷大。问题可以转换为从a_i中选x_i个数,使得\sum _{i=1}^k x_i = r,对于当前的a_i来说,我们可以选择他使得x_i +1也可以选择下一个a_{i+1},每次从i到i+1过度时,我们使用0代表这个操作。使用1代表选择一个数的操作。那么最后的结果就是选择k-1个0选择r个1组成的全排列有多少中可能。这个就是多重集的排列数
\frac {(k+r-1)!} {r! (k-1)!} = C^{r}_{k+r-1} = C^{k-1}_{k+r-1}

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