组合数学—排列组合


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一 写在开头

这个学期学习了组合数学这门课程,趁现在有时间做一下总结。整个课程的脉络如下图:

1.1 本文内容

本文的内容为排列组合,内容分解图如下。

二 计数法则

2.1 加法法则(分类加法计数)

假设有两个互斥的事件\(A\)与事件\(B\),事件\(A\)\(m\)种产生方式,事件\(B\)\(n\)种产生方式,则事件\(A\)或事件\(B\)\(m+n\)种产生方式。

2.2 乘法法则(分步乘法计数)

假设有两个相互独立的事件\(A\)与事件\(B\),事件\(A\)\(m\)种产生方式,事件\(B\)\(n\)种产生方式,则事件\(A\)和事件\(B\)\(m \cdot n\)种产生方式。

2.3 一一对应法则

假设事件\(A\)的产生方式与事件\(B\)的产生方式一一对应,则事件\(A\)的产生方式数与事件\(B\)产生的方式数相等。

要对\(A\)集合计数,但直接计数有困难,于是可设法构造一易于计数的\(B\),使得\(A\)\(B\)一一对应。

三 排列与组合的定义及其计算公式

3.1 排列

  • 定义:从\(n\)个不同的元素中,取\(r\)个不重复的元素,按次序排列,称为从\(n\)中取\(r\)个的排列。
  • 排列数记为\(p(n, r)\)
  • 排列数\(p(n, r)\)的计算方法:相当于是从\(n\)个不同的球中取出\(r\)个,依次放入\(r\)个不同的盒子当中。因此,第一个盒子有\(n\)种选择,第二个盒子有\(n-1\)种选择,......,第\(r\)个有\(n-(r-1)\)种。因此可得排列数的计算公式如下:

\[\begin{equation} \begin{split} P(n, r) &= n \cdot (n-1) \cdot (n-2)......(n-r+2)(n-r+1)\\ &= n! \verb|/| (n-r)! \end{split} \end{equation} \]

特别地,当\(r=n\)时,称为全排列,\(p(n, n)=n!\)

3.2 组合

  • 定义:从\(n\)个不同元素中取\(r\)个元素,且不考虑顺序,称为从\(n\)个中取\(r\)个的组合。
  • 组合数用\(c(n,r)\)或者\(\tbinom{n}{r}\)来表示
  • 与排列不同的是,组合只是相当于从\(n\)个球中选择\(r\)个组合在一起即可,与排列相比,无需\(r\)个球构成一个全排列这么一个操作。因此,组合数的计算相当于是在排列数的基础上除去一个\(r\)的全排列\(r!\)即可。所以

\[\begin{equation} \begin{split} C(n,r) &= P(n, r) \verb|/| r!\\ &= n! \verb|/| \left[ (n-r)! \cdot r! \right] \end{split} \end{equation} \]

四 圆排列与项链排列

4.1 圆排列

  • 定义:从\(n\)个不同的元素中取\(r\)个元素排列在一个圆环上的排列
  • 圆排列数用\(Q(n,r)\)来表示。因为圆排列的缘故,每\(r\)个首尾相连顺序一样的排列都只能算一种,如下图所示,所以,圆排列数相当于是在排列数的基础上除去\(r\)。所以

\[Q(n, r) = P(n, r) \verb|/| r \]

\[Q(n, n) = P(n, n) \verb|/| n = (n-1)! \]

4.2 项链排列

  • 定义:项链排列如同项链一般,在圆排列的基础上,逆时针方向和顺时针方向的放置各个数是同一个排列。
  • 因此项链排列的排列数为\(Q(n, r) \verb|/| 2 = P(n, r) \verb|/| 2r\)

五 可重排列与可重组合

5.1 可重排列

可重排列的定义:
设有\(n\)种不同的物体\(a_1,a_2,...,a_n\)
第一种物体\(a_1\)有相同的\(k_1\)个,
第二种物体\(a_2\)有相同的\(k_2\)个,
......
第n中物体\(a_n\)有相同的\(k_n\)个,
从这\(n\)中物品里取\(r\)个物品进行排列,称为\(r\)可重排列。

依据\(r\)\(k_i\)的数量情况可以分为以下三种情况:

  • \(r = k_1 + k_2 + ... + k_n\)

  • \(k_1 \ge r, k_2 \ge r, ... , k_n \ge r\)或者\(k_1 = \infty, k_2 = \infty, ..., k_n = \infty\)

  • 存在\(k_i < r\)

那么对于上述三种情况,如何计算它们的排列数呢?

对于情况1,设\(S =\left \{ k_1 \cdot a_1, k_2 \cdot a_2, ..., k_n \cdot a_n\right \}\),当\(k_1 + k_2 + ... + k_n = r\)时,从\(n\)种物品中取\(r\)个物品的全体排列数用\(P(r;k_1, k_2,...,k_n)\)\(\tbinom{r}{k_1 k_2 ... k_n}\)表示。则

\[P(r;k_1, k_2, ..., k_n) = r! \verb|/| (k_1 ! \cdot k_2 ! \cdot ... \cdot k_n !) \]

证明过程略

对于情况2,有

\[P(r; a_1 \cdot \infty, a_2 \cdot \infty, ..., a_n \cdot \infty) = n^r \]

证明过程略。

对于情况3,没有一个现成的公式可以计算其排列数。

5.2 可重组合

可重组合的定义:
\(n\)种不同的物品,构成集合\(S =\left \{ k_1 \cdot a_1, k_2 \cdot a_2, ..., k_n \cdot a_n\right \}\),从这\(n\)种物品中取出\(r\)个物品的组合,称为\(r\)可重组合。对于可重组合可以分成以下两种特殊情况:

  • \(k_i > r~(i = 1, 2, ..., n)\)
  • \(a_1 ,a_2, ..., a_n\)至少出现一次的组合

对于情况1,有

\[C(r; a_1 \cdot \infty, a_2 \cdot \infty, ..., a_n \cdot \infty) = \tbinom{r + n - 1}{r} \]

简要证明:
第1步:问题相当于\(r\)个相同的球放入\(n\)个互异的盒子,每个盒子的数目可以不同,求总的方案数

第2步:上述问题又可以转换为\(r\)个相同的球与\(n-1\)个相同的盒壁的排列问题

因此,排列数为:

\[(r+n-1)! \verb|/| (r! \cdot (n - 1)!) = \tbinom{n+r-1}{r} \]

对于情况2,\(a_1 ,a_2, ..., a_n\)至少出现一次的组合数为\(\tbinom{r-1}{r-n}\)

简要证明:
因为\(a_1 ,a_2, ..., a_n\)至少出现一次,所以,先取出\(a_1 ,a_2, ..., a_n\)各一个,剩下的问题就转化为从\(n\)中取\(r-n\)个的可放回组合问题。因此,组合数为:

\[\tbinom{r-n+n-1}{r-n} = \tbinom{r-1}{r-n} \]

六 若干组合等式

6.1 Stirling近似公式

Stirling公式给出了一个求\(n!\)的近似公式。

\[n! \approx \sqrt{2n\pi} (\frac{n}{e})^n \]

6.2 Pascal公式

\[\tbinom{n}{k} = \tbinom{n-1}{k} + \tbinom{n-1}{k-1} \]

该公式相当直观,证明也相当简单:
\(S\)\(n\)个元素的集合,任取一个元素用\(x\)表示,则\(S\)\(k-\)组合的集合可以划分为不包含\(x\)\(k-\)组合和包含\(x\)\(k-\)组合,于是

\[\tbinom{n}{k} = \tbinom{n-1}{k} + \tbinom{n-1}{k-1} \]

6.3 二项式定理及二项式系数

\(n\)是正整数,对任意的\(x\)\(y\)有:

\[(x+y)^n = \sum_{k=0}^n \tbinom{n}{k} x^k y^{n-k} \]

其中\(\tbinom{n}{k}\)为二项式系数。

根据上述二项式定理,有以下推论:

\(y=1\)有:

\[(1+x)^n = \sum_{k=0}^n \tbinom{n}{k} x^k = \tbinom{n}{0} + \tbinom{n}{1}x + ... + \tbinom{n}{n}x^n \]

\(y = 1, x = -x\)有:

\[(1-x)^n = \sum_{k=0}^n (-1)^k \tbinom{n}{k}x^k = \tbinom{n}{0} - \tbinom{n}{1}x + ... + \tbinom{n}{n}(-1)^k x^n \]

\(x = 1, y = 1\)有:

\[\tbinom{n}{0} + \tbinom{n}{1} + ... + \tbinom{n}{n} = 2^n \]

\(x = -1, y = 1\)有:

\[\tbinom{n}{0} - \tbinom{n}{1} + \tbinom{n}{2} ... + (-1)^n \tbinom{n}{n} = 0 \]

6.4 多项式定理

\(n\)是正整数,则对一切实数\(x_1, x_2, ..., x_m\)有:

\[\begin{equation} \begin{split} (x_1 + x_2 + ... + x_m)^n &= \sum_{n_1 + n_2 + ... + n_m = n} \frac{n!}{n_1 ! \cdot n_2 ! ... n_m !}x_1^{n_1}x_2^{n_2}...x_m^{n_m}\\ &= \sum_{n_1 + n_2 + ... + n_m = n}\tbinom{n}{n_1 n_2 ... n_m}x_1^{n_1}x_2^{n_2}...x_m^{n_m} \end{split} \end{equation} \]

其中\(\tbinom{n}{n_1 n_2 ... n_m}\)为多项式系数。

6.5 牛顿二项式定理

\(\alpha\)是一个实数。则对于所有满足$0 \leq \vert x \vert < \vert y \vert \(的\)x\(和\)y$有:

\[(x+y)^{\alpha} = \sum_{k=0}^{\infty} \tbinom{\alpha}{k} x^k y^{\alpha - k} \]

其中

\[\tbinom{\alpha}{k} = \begin{cases} 0 & k < 0\\ 1 & k = 0\\ \frac{\alpha (\alpha - 1) ... (\alpha - k + 1)}{k!} & k > 0 \end{cases} \]

6.6 组合恒等式

下面是一些组合恒等式,证明过程略。

\[\tbinom{n}{r} = \tbinom{n}{n-r} \]

\[\tbinom{n}{1}^2 + 2\tbinom{n}{2}^2 + ... + n\tbinom{n}{n}^2 = n \cdot \tbinom{2n-1}{n-1} \]

\[\tbinom{n}{r} = \tbinom{n-1}{r-1} + \tbinom{n-2}{r-1} + \tbinom{n-3}{r-1} + ... + \tbinom{r-1}{r-1} \]

\[\tbinom{n}{l}\tbinom{l}{r} = \tbinom{n}{r}\tbinom{n-r}{l-r} \neq \tbinom{n}{r} \]

\[\tbinom{n}{0} + \tbinom{n}{1} + \tbinom{n}{2} + ... + \tbinom{n}{n} = 2^n \]

\[\tbinom{m+n}{r} = \tbinom{m}{0}\tbinom{n}{r} + \tbinom{m}{1}\tbinom{n}{r-1} + ... + \tbinom{m}{r}\tbinom{n}{0} \]

\[\tbinom{n}{k} = \frac{n}{n-k}\tbinom{n-1}{k} \]

\[\tbinom{n}{k} = \frac{n-k+1}{k}\tbinom{n}{k-1} \]

\[\sum_{k=0}^m \tbinom{m}{k}\tbinom{n}{l+k} = \tbinom{m+n}{m+l} \]

七 生成算法

生成算法也叫构造算法,生成算法完成的功能是将所有满足要求的排列或组合无重复,无遗漏地枚举出来

7.1 排列生成算法

排列的构造算法主要有直接法,字典序法,序列法,逆序数法,邻位对换法等等,接下来要介绍其中的一种:字典序法。

字典序法:从自然顺序123...n开始,按照字典序依次构造集合{1, 2, ..., n}的所有全排列,由一个排列构造下一个排列的算法如下:

  • \(p_1 p_2 ... p_n\)从右向左扫描,找出比右邻数字小的第1个数字\(p_i\)
  • \(p_1 p_2 ... p_n\)从右向左扫描,找出比\(p_i\)大的第一个数\(p_j\)
  • \(p_i\)\(p_j\)互换得到\(b_1 b_2 ... b_n\)
  • \(b_1 b_2 ... b_n\)中的\(b_{i+1}\)\(b_n\)部分的顺序逆序,得到\(b_1 b_2 ... b_n ... b_{i+1}\)即为下一个排列

该算法流程很清晰,可以用C++实现如下:

void generate_permutations(vector<string> &v, int n)
{
    if (n < 1)
        return ;

    // 构建初始和结束排列
    string first, last;
    for (int i = 1; i <= n; i++){
        first.push_back(char('0' + i));
        last.push_back(char('0' + n - i + 1));
    }
    v.push_back(first);

    // 依次产生下一个排列并加入向量中
    string next, current = first;
    while (current != last)
    {
        // 寻找要对换的两个数的位置pi和pj
        decltype(current.length()) i, j, pi, pj;
        for (i = current.length() - 1; i >= 1; i--)
            if (current[i-1] < current[i]){
                pi = i - 1;
                break;
            }
        for (i = current.length() - 1; i > pi; i--)
            if (current[i] > current[pi]){
                pj = i;
                break;
            }

        // 对换
        next = current;
        char tmp = next[pi];
        next[pi] = next[pj];
        next[pj] = tmp;

        // 翻转
        for (i = pi + 1, j = next.length() - 1; i < j; i++, j--){
            char tmp = next[i];
            next[i] = next[j];
            next[j] = tmp;
        }
        v.push_back(next);
        current = next;
    }
}

7.2 组合生成算法

组合的构造算法主要有字典序法,二进制编码法等等,这里介绍前一种算法。算法的详细过程叙述如下:
从{1, 2, ..., n}中取r-组合表示为\(C_1 C_2 ... C_r\),令\(C_1 < C_2 < ... < C_r\),其中有\(C_i \leq (n-r+i), i = 1, 2, ..., r\)
则生成后续组合的规则如下

  1. \(C_1 C_2 ... C_r\)从右到左扫描,找出第一个满足\(C_i < (n-r+i)\)\(i\)
  2. \(C_i \leftarrow C_i + 1\)
  3. \(C_j \leftarrow C_{j-1} + 1, j=i+1, i+2, ..., r\)

同样,上述算法可以用C++实现如下:

void generate_combinations(vector<string> &v, int n, int r)
{
    if ((r < 1) || (r > n))
        return ;

    // 构建初始和结束组合
    string first, last;
    for (int i = 0; i < r; i++){
        first.push_back(char('0' + i + 1));
        last.push_back(char('0' + n - r + i + 1));
    }
    v.push_back(first);

    // 依次产生下一个组合并加入向量中
    string next, current = first;
    while (current != last)
    {
        decltype(current.length()) i, j, pi;
        for (i = current.length() - 1; i >= 0; i--)
            if ((current[i] - '0') < (n - r + i + 1)){
                pi = i;
                break;
            }

        next = current;
        next[pi] = next[pi] + 1;
        for (j = pi + 1; j < r; j++)
            next[j] = next[j-1] + 1;

        v.push_back(next);
        current = next;
    }
}
posted @ 2019-01-28 15:31  wallace-rice  阅读(3625)  评论(0编辑  收藏  举报