Min-Max 容斥

\[made \ by \ Ameiyo \]


前言

这个东西给我的感觉有点类似 绝对值恒等式

\[max\{a, b\} = \frac {|a + b| + |a - b|} {2}, min\{a, b\} = \frac {|a + b| - |a - b|} {2} \]

为什么这么说呢?因为二者都是让不该做贡献的数的系数和为 $ 0 $ ,当然 Min-Max 荣斥 并没有绝对值。


前置知识

先给出式子,这里用到一个东西叫 二项式反演 ,也不是很难的东西。

\[f(n) = \sum C_n^i g(i) \Leftrightarrow g(n) = \sum (-1) ^ {n - i} C_n^i f(i) \]


Min-Max 容斥

然后,以下用 Min(S) 表示集合 $ S $ 中最小的数, Max(S) 同理。

则有

\[Max(S) = \sum _{\varnothing \neq T \subseteq S} (-1) ^ {|T| - 1} Min(T) \]

MinMax 交换也同样满足。


证明

这其实是一个可以用容斥讲明的问题,这里从代数方面证明。

假设容斥系数为 $ d(x) $ 。

考虑某个第 $ k $ 大的数,当其做贡献时,比他小的数肯定不能出现在集合中,假设其选择了 $ i $ 个比他大的数。

那么他的系数和 $$ w_k = \sum {i=0} ^{n-k} C^i d(i + 1) $$ 。

而当 $ n = k $ 时, $ w_k = 1 $ ;否则, $ w_k = 0 $ 。即 $$ [n - k == 0] = \sum {i = 0} ^{n - k} C ^i d(i + 1) $$ 。

把上式二项式反演一下( $ f(n - k) = [n - k == 0] $ , $ g(i) = d(i + 1) $ ) ,就得到

\[d(n - k + 1) = \sum _{i = 0} ^{n-k} (-1) ^{n - k - i} C_{n - k}^{i} [i == 0] = (-1) ^ {n - k} \]

所以 $ d(i) = (-1) ^{i - 1} $ 。

证毕。


推广

似乎是根据期望的线性性质,所以 Min-Max 容斥 在期望条件下也成立,即

\[Emax(S) = \sum (-1) ^{|T| - 1} Emin(T) \]

交换后同理。


\[in \ 2019.12.8 \]

 posted on 2019-12-08 15:18  Ameiyo  阅读(218)  评论(0编辑  收藏  举报