容斥原理与鸽巢原理的应用

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抽屉原理及其应用

抽屉原理及其应用

抽屉原理及其应用
抽屉原理(也称鸽笼原理、容斥原理)是离散数学中的一个基本原理,它描述了把若干个物体放入若干个容器中时,如果物体数量多于容器数量,那么至少有一个容器必须放多于一个物体。

抽屉原理可以应用在多个领域,包括:
1. 计算概率:假设有n个鸽巢和m个鸽子,如果将m个鸽子平均放入n个鸽巢中,那么至少有一个鸽巢中会放多于一个鸽子。

2. 计算排列组合:假设将n个物品分成m堆,至少有一堆中包含的物品数量不少于⌈n/m⌉(向上取整)。

3. 求解问题:当问题本身的解法很难找到时,可以利用抽屉原理削减解空间,锁定可能的解,减少求解难度。

4. 数据存储:在计算机程序设计中,抽屉原理可以用来优化数据存储和搜索。

将数据划分多个小区域同时进行搜索,可以减少搜索空间,提高效率。

总之,抽屉原理是一种非常实用的思想工具,可以帮助我们解决各种实际问题。

离散数学(第19讲)鸽巢原理

离散数学(第19讲)鸽巢原理

( 1) m A1 A2 Am
2016年4月26日 7
Chapter 6
鸽巢原理
有限集A中具有性质 个数为
P 1, P 2 , , P m中至少一个性质的元素
m m
A1 A2 Am Ai Ai A j
i 1 i , j 1 i j

2016年4月26日 10
Chapter 6
鸽巢原理
容斥原理
A1 A2 A3 A4 A5 A Ai Ai Aj
i 1 i , j 1 i j 5 5 i , j , k 1 i j k

5
Ai Aj Ak
i , j , k ,l 1 i k j l
Chapter 6
鸽巢原理
容斥原理 鸽巢原理
2016年4月26日
2
Chapter 6
鸽巢原理
容斥原理
在根据条件对某类对象计数时,有时直接计算会遇到很大的 困难,但是利用间接方法却可能收到良好的效果。容斥原 理就是采用多退少补的思想,逐步求精以达到计数目的的 一种有效方法。
2016年4月26日
3
Chapter 6
鸽巢原理
容斥原理
A B C | A | | B | | C | A B B C A C A B C .
A 1000/ 3 333 ,
B 1000/ 5 200 ,
A B 1000/ 15 66,
C 1000/ 7 142 ,
514/ 9 1 58
2016年4月26日 15
Chapter 6
鸽巢原理
在任意6个人的集体中,要么有3个人互相认识,要么有3个 人互不认识。 以这6个人中任一个特定人,比如张三作为目标构造两个子 集合S1和S2,其中: S1:由与张三互相认识的人组成, S2:由与张三不认识的人组成, S1和S2中至少有一个集合不少于

鸽巢原理 容斥原理

鸽巢原理 容斥原理

An ∑ Ai =
i =1
n −1
∑A
i =1
n −1
n
Ai = +
∑| A
i =1
n −1
n
Ai | −
1≤ i < j < k ≤ n −1

| Ai A j An |
1≤ i < j < k ≤ n − 1

| Ai A j Ak An | − ⋯
+ ( − 1) n − 2 | A1 A2 ⋯ An − 1 An |
i =1
n −1
i
+ | An | − An ∑ Ai
i =1
n −1
由 归 纳 假设
∑A
i =1
n −1
i
=
∑| A
i =1
n −1
i
|−
1≤ i < j ≤ n −1

| Ai A j | +
1≤ i < j < k ≤ n −1

| Ai A j Ak | − ⋯
+ ( − 1) n − 2 | A1 A2 ⋯ An − 1 |
Proof
We want to prove that at least one box must contain k+1 or more balls. Assume that the statement above is wrong then all the n boxes contains k or less balls. Therefore the total number of balls is less than or equal to n*k. This is a contradiction (矛盾). The contradiction is due to the assumption that ‘the statement is wrong’. We conclude that the statement must be true.

容斥原理和鸽巢原理的应用

容斥原理和鸽巢原理的应用

容斥原理和鸽巢原理的应用容斥原理的基本概念容斥原理是组合数学中一种重要的计数原理,用于解决涉及多个集合的问题。

它的核心思想是通过排除掉重复计数的部分,得到不重复计数的结果。

容斥原理通常用于解决集合交、并、差等操作的计数问题。

容斥原理的表述设A₁,A₂,…,Aₙ为n个集合,容斥原理可以表述为:| A₁ ∪ A₂ ∪ ... ∪ Aₙ | = ∑ | Ai | - ∑ | Aᵢ⋂ Aₙ | + ∑ | Ai ⋂ Aₙ ⋂ Ak | - ... + (-1)ⁿ₋₁ | A₁ ⋂ A₂ ⋂ ... ⋂ Aₙ |其中,| · |表示集合的元素个数,∪表示集合的交集,⋂表示集合的并集,⋂表示集合的交集,(-1)ⁿ₋₁表示取负号。

容斥原理的应用解决排列组合问题容斥原理在解决排列组合问题时非常有用。

例如,考虑一个由A、B、C三个字母组成的长度为4的字符串,要求字符串中至少包含两个字母相同的个数。

使用容斥原理可以很方便地解决这个问题。

设集合A为满足至少包含两个A的字符串,集合B为满足至少包含两个B的字符串,集合C为满足至少包含两个C的字符串。

根据容斥原理,可以得到满足条件的字符串个数为:| A ∪ B ∪ C | = | A | + | B | + | C | - | A ⋂ B | - | A ⋂ C | - | B ⋂ C | + | A ⋂ B ⋂ C |其中,| A |表示满足至少包含两个A的字符串个数,| A ⋂ B |表示满足至少包含两个A和两个B的字符串个数,以此类推。

解决整数划分问题整数划分问题是指将一个正整数n划分成若干个正整数之和的问题。

使用容斥原理可以很好地解决这个问题。

设集合Aᵢ表示正整数划分中至少出现i个特定数(例如2)的划分集合。

根据容斥原理,可以得到正整数划分的个数为:| A₁ ∪ A₂ ∪ ... ∪ Ak | = ∑ | Ai |其中,Ai表示正整数划分中至少出现i个特定数的划分个数。

容斥原理与鸽巢原理的应用

容斥原理与鸽巢原理的应用

容斥原理与鸽巢原理的应用1. 容斥原理容斥原理是组合数学中一种重要的计数技巧,常用于解决计数问题。

它利用集合的互斥与包含关系,将复杂的计数问题转化为简单的计数问题。

下面是容斥原理的应用方式:1.基本容斥原理:对于给定的一组事件A1, A2, …, An,它们的概率分别为P(A1), P(A2), …, P(An),则这些事件的并集的概率P(A1 ∪ A2 ∪ … ∪ An)可以通过容斥原理计算得到。

2.二项式系数的应用:容斥原理还可以应用于计算二项式系数的求和,通过利用二项式系数性质和容斥原理的结合,可以简化求和式,加快计算速度。

3.容斥原理在组合数学中的应用:容斥原理在组合数学中经常用于计算排列组合问题,例如求解某些集合的大小、某些集合的交集、某些集合的并集等问题。

2. 鸽巢原理鸽巢原理,也称为抽屉原理,是组合数学中一个基本原理。

它的核心思想是:如果有n个物体要分配到m个容器中,且n>m,则至少有一个容器中会有两个或更多的物体。

下面是鸽巢原理的应用方式:1.分配问题:鸽巢原理可以应用于分配问题,例如某考试有n个学生和m个座位,如果n>m,则根据鸽巢原理可以得出至少有一个座位会被两个或者更多的学生占据。

2.概率问题:鸽巢原理可以用于解决概率问题,例如抛掷两个骰子,如果将两个骰子的点数总和视为一个数,那么总有两个骰子的点数总和相等,这是由鸽巢原理保证的。

3.鸽巢原理在密码学中的应用:鸽巢原理在密码学中也有广泛的应用,例如在哈希函数中,将大量的输入映射到有限的输出空间中,根据鸽巢原理,总会存在多个输入被映射到同一个输出。

3. 容斥原理与鸽巢原理的应用案例下面是容斥原理与鸽巢原理的具体应用案例:1.求解集合的大小:假设有两个集合A和B,分别包含n个元素和m个元素,求解它们的并集A ∪ B的大小。

根据容斥原理,可以通过计算A和B的大小以及它们的交集A ∩ B的大小,来求解并集的大小。

具体计算公式为:|A ∪ B| = |A| + |B| - |A ∩ B|。

第04讲-计数问题-容斥原理与鸽笼原理_图文

第04讲-计数问题-容斥原理与鸽笼原理_图文
*
解(续)
利用容斥原理,并代入已知条件得 24=13+5+10+9-2-4-4-4-0-0
+0+0+0+|A∩C∩D|-0。 得:|A∩C∩D|=1,即同时会英、德、法语的只有 1人。
*
例2.4.3 解(续)
设只会英、日、德、法语的人数分别为x1,x2,x3,x4 ,则
x1=|A|-|(B∪C∪D)∩A| =|A|-|(B∩A)∪(C∩A)∪(D∩A)|
的基本概念,它们之间关系和相应的计算公式 ; 3. 容斥原理和鸽笼原理的基本概念及正确使用;
*
习题类型
(1)基本概念题:涉及离散概率的基本概念; (2)计算题:涉及排列数与组合数的计算,利用 容斥原理的计算,离散概率的计算和递归关系的建 立与求解; (3)证明题:涉及对鸽笼原理的应用。
*
习题
第44-45页
*
定理2.4.1
设A和B是任意有限集合,有 A-B
|A∪B| = |A|+|B|-|A∩B|。
U
分析 由图容易看出,
A B
A∪B = (A - B)∪(A∩B)∪(B - A),
B-A
|A∪B| = |A-B|+|A∩B|+|B-A|
A = ( A - B)∪(A∩B)
|A| = |A-B|+|A∩B|
= 41, 即结论得证。
*
2.5 离散概率简介
概率(Probability)是17世纪为分析博弈游戏 而发展起来的学科,最初计算概率仅有计数一种方 法。
本节主要介绍离散概率的基本概率、基本性质 和概率计算的简单例子。
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2.8 本章总结
1. 乘法原理和加法原理的基本含义; 2. r-排列,全排列,环形r排列,环排列,r-组合

组合数学课件--第三章第四节 鸽巢原理

组合数学课件--第三章第四节 鸽巢原理
设lk1 lk2 ... lkn1 l
21
3.14 鸽巢原理的推广
设k1<k2<…<kn+1 ,已知条件中al是不同的实数, 则有如下结论
ak1 ak2 ... akn1
(A)
如若不然,设ki<kj,有aki<akj, 从akj开始向后的最长的单调增序列为l,从aki 开始向后的最长的单调增序列也是l, 如果把元素aki加到从akj开始的长度为l的单 调增序列的前面,构成从aki开始的长度为l+1的 单调增序列,这和l是从aki向后的最长单调增序 列的假设矛盾。
17
推论3.9
3.14 鸽巢原理的推广
例3.14.8:设A= a1a2·a20是10个0和10个1组 · · 成的20位2进制数。B=b1b2·b20是任意的20位2进 · · 制数。C=b1b2·b20b1b2·b20= C1C2·C40,则存在某个 · · · · · · i,1≤i≤21,使得CiCi+1·Ci+19与a1a2·a20至少有10 · · · · 位对应数字相同。
22
3.14 鸽巢原理的推广
序列(A)是一个单调减子序列,这就证明了若 不存在n+1个元素的单调增子序列,便存在一个 有n+1个元素的单调减子序列。
23
3.14 鸽巢原理的推广
例3.14.9:随意地给正十边形的10个顶点编 上号码1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,求证:必有一个顶 点及与之相邻的两顶点之和不小于17。 证明:以A1,A2,A3,…,A10表示正十边形的10 个顶点,
26
3.14 鸽巢原理的推广
3.57,n是大于1的奇数,则下列数的集合: {2-1,22-1,23-1,...,2n-1-1,2n-1}中至少存在一数被 n除尽。 证: {2-1,22-1,23-1,...,2n-1-1,2n-1}整除n可得n个 余数, 除以n的余数共有0,1,2,…,n-1个。 如果{2-1,22-1,23-1,...,2n-1-1,2n-1}除以n所 得余数互不相等,则结论成立。

鸽巢原理知识点总结

鸽巢原理知识点总结

鸽巢原理知识点总结一、什么是鸽巢原理1.1 定义鸽巢原理(Pigeonhole Principle),也叫抽屉原理或鸽笼原理,是一种常用的数学原理。

它指出,如果有n+1个物体被放入n个容器中,那么至少有一个容器必然包含两个或更多的物体。

1.2 表述鸽巢原理可以用一句话来表述:如果有m个鸽子进入n个巢穴,并且m > n(鸽子的数量多于巢穴的数量),那么至少有一个巢穴中会有多于一个只鸽子。

二、鸽巢原理的应用2.1 数学领域鸽巢原理在数学领域有着广泛的应用。

以下是几个常见的应用场景:(1)抽屉原理抽屉原理是鸽巢原理的一种特殊情形,它指出:如果有n个物体被放入m个容器中,其中n > m,则至少有一个容器中会有两个或更多的物体。

这个原理常用于证明存在性问题。

(2)鸽巢模型鸽巢模型是鸽巢原理的一种应用模型。

它主要用于解决排列与选择问题,如数学中的鸽巢函数、离散数学中的排列与组合问题等。

(3)整数划分鸽巢原理可以用于整数划分问题的证明。

例如,如果将1到9的整数划分为四组,并且至少有一组会包含两个或更多的整数。

2.2 计算机科学领域鸽巢原理在计算机科学领域也有着重要的应用。

以下是几个常见的应用场景:(1)哈希算法哈希算法中的哈希冲突问题可以借鉴鸽巢原理的思想进行解决。

在哈希表中,如果有n个键被映射到m个槽位中,其中n > m,则至少有一个槽位会包含两个或更多的键,这时可以通过使用冲突解决方法来解决哈希冲突。

(2)抽屉排序抽屉排序(Pigeonhole Sort)是一种基于鸽巢原理的排序算法。

该算法的基本思想是将待排序的元素根据其值的范围分配到对应的鸽巢中,然后按照鸽巢的顺序收集元素得到有序序列。

(3)数据分析在数据分析领域,鸽巢原理常用于解决去重、分组和统计等问题。

例如,在一组数据中,如果有n个数据被映射到m个分组中,其中n > m,则至少有一个分组会包含两个或更多的数据。

三、使用鸽巢原理的注意事项3.1 确定条件在使用鸽巢原理解决问题时,需要明确问题中的限制条件,包括鸽子的数量、巢穴的数量以及其他相关条件。

第3章容斥原理和鸽巢原理

第3章容斥原理和鸽巢原理
2018/11/13 3
容斥原理
定理3.2
| A1 A2 An | | S | | Ai | | Ai A j |
i 1 1 i j n n 1 i j k n
| Ai A j Ak |
( 1)n | A1 A2 An |
2
容斥原理
作为上述法则的第一个推广:令 S 是一个有限集 合, P1, P2 是 S 中每个的元素可能具有的两个性 质。 A1 ,A2 分别表示S中具有性质P1, P2的元素 的集合,那么有
A1 A2 S A1 A2 A1 A2

更一般地,设P1, P2,…,Pn是S中每个的元素可 能具有的 n 个性质。令 Ai(i=1,2,…,n) 是 S 中具有性 质Pi的元素的集合,则有
A1 A2 A3 A1 A2 A3 A1 A2 A1 A2 A1 A2 A1 A2 A3 250 166 100 83 50 33 16 366
2018/11/13 11
容斥原理
例3.5 求由a, b, c, d四个字符构成的n位符号串中, a, b, c至少出现一次的符号串的数目。 证 设 A1 , A2 , A3分别表示不出现a, b, c的n位符号串 的集合。则
2018/11/13
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容斥原理
例 3.4 N={1,2,…,500} ,求 N 中能被 2 , 3 , 5 整除的 数的个数。
解 设 A1 , A2 , A3 分别为被2、3、5整除的数的集合。 那么有
500 A1 250 2 m m m m m 0 1 2 3 (1) m

第3章 容斥原理与鸽巢原理

第3章 容斥原理与鸽巢原理

(1) n A1 A2 ... An 1
16
3.2 容斥原理
A1 A2 ... An 1 An ( A1 A2 ... An 1 ) An A1 A2 ... An 1 An ( A1 A2 ... An 1 ) An
Ai Aj (n 2)!, i 1, 2,..., n, i j
25
3.3 容斥原理举例
每个元素都不在原来位置的排列数为
A1 A2 ... An n ! C (n,1)(n 1)! C (n, 2)(n 2)! (1) n C (n, n)1! 1 1 n 1 n !(1 (1) ) 1! 2! n!
两个集合并集的元素个数:
A B A B A B
U A
A B
B
9
3.2 容斥原理
定理: A B C A B C A B
| AC | B C A B C
证明:
根据
A B C ( A B) C A B C ( A B) C
定理:设 A1, A2 ,..., An 是有限集合,则
A1 A2 ... An Ai Ai Aj + Ai Aj Ak ...
i 1 i 1 j i i=1 j>i k>j n n n
(1) n 1 A1 A2 ... An
B
A B C
C
11
3.2 容斥原理
• 【例】一个学校只有三门课程:数学、物理、化学。已 知修这三门课的学生分别有170、130、120人;同时修 数学、物理两门课的学生45人;同时修数学、化学的20 人;同时修物理化学的22人。同时修三门的3人。问这 学校共有多少学生? • (解)令:M为修数学的学生集合; • • P 为修物理的学生集合; C 为修化学的学生集合;

鸽巢原理的数学应用

鸽巢原理的数学应用

鸽巢原理的数学应用1. 什么是鸽巢原理鸽巢原理也称为鸽巢原理定理、鸽笼原理定理,是数学的一种基本原理,用于描述将多个对象映射到有限的目标集合中的过程。

鸽巢原理的形象化表达是将n只鸽子放到m个鸽巢中,如果n>m,那么至少有一个鸽巢会有多只鸽子。

2. 数学应用鸽巢原理在数学中有广泛的应用,包括组合数学、离散数学等领域。

下面将介绍其中一些常见的应用案例。

2.1. 生日问题生日问题是鸽巢原理最著名的应用之一。

问题描述如下:在一个房间里,至少需要多少人才能保证其中至少有两个人生日相同?假设一年有365天,忽略闰年。

根据鸽巢原理,我们可以得出答案。

解答步骤1.假设房间内有n个人,每个人的生日是随机的且独立分布的。

2.假设所有人的生日都不相同,即每个人在365个可能的生日中选择一个。

3.根据鸽巢原理,当n>365时,至少有两个人会选择相同的生日。

4.因此,当n>365时,可以保证至少有两个人生日相同。

2.2. 赛马问题赛马问题是另一个常见的鸽巢原理应用。

问题描述如下:有25匹马参加赛马比赛,每次比赛只能决出前三名,那么最少需要进行多少场比赛,才能确定出前三名马匹?解答步骤1.将参赛的25匹马分成5组,每组5匹马。

2.进行5场比赛,每组决出前三名,共计决出15匹马。

3.假设最快的三匹马分别来自不同的组。

考虑这三匹马在前一轮比赛中的情况:–如果有超过一组的马进入前三名,那么必定有一个组中的马进入了前三名,可知至少有一个组中的马进入了前三名,那么至少有一个组中的马进入了前15名。

–如果只有一组的马进入前三名,那么它们必定为前三名,可知至少有一个组中的马进入了前15名。

–因此,至少有一个组中的马进入前15名。

4.在第5轮比赛中,将前15名马分为3组,每组5匹马。

5.进行3场比赛,每组决出前三名,共计决出9匹马。

6.同样地,至少有一个组中的马进入前9名。

7.在第6轮比赛中,将前9名马分为3组,每组3匹马。

容斥原理和鸽巢原理

容斥原理和鸽巢原理
解:令A、B、C分别为n位符号串中不出现a,b,c符号的集合。 由于n位符号串中每一位都可取a,b,c,d四种符号中的一个,故不允许出现a的n位 符号串的个数应是:3n。
故 有 | A ||B || C | 3n , | A B || B C || A C | 2n , | A B C | 1
容斥原理:容斥原理和鸽巢原理
最简单的计数问题是求有限集合A和B的并的元素数目。显然有
定理:
A A B B
U
定理:容斥原理和鸽巢原理
A B
U
A B C
A C B C
C
容斥原理和鸽巢原理 例:一个学校只有三门课程:数学、物理、化学。已知修这三门课的学生分别有
170、130、120人;同时修数学、物理两门课的学生45人;同时修数学、化学的20人;同 时修物理化学的22人。同时修三门的3人。问这学校共有多少学生?
解:令,M为修数学的学生集合; P 为修物理的学生集合; C 为修化学的学生集合;所以有
| M | 170,| P | 130,| C | 120,| M P | 45, | M C | 20,| P C | 22,| M P C | 3
容斥原理和鸽巢原理
即学校学生数为336人。
一般地,我容们斥可原得理定理和:鸽巢原理
容斥原理和鸽巢原理 a,b,c至少出现一次的n位符号串集合即为
所以有 | A B C | 4n | A B C | 4n (| A | |B | | C |) (| A B | | B C |
| A C |) | A B C | 4n 3 3n 3 2n 1
全体减去属于A的元素的个数。一般有:
| A1 Am | N | A1 | | Ai Aj |

容斥原理应用与鸽巢初步

容斥原理应用与鸽巢初步
| A1 A2 A3 A4 | 2049
(10,5)
13
例 第二类Stirling数的展开式
• 例 第二类Stirling数的展开式 • S(n,m)的组合意义: 将n个有标志的球放入m个无区别的 盒子,而且无一空盒的方案数. mn • n个球有区别,m个盒子有区别,有空盒 m! S ( n , m) • n个球有区别,m个盒子有区别,无空盒 • • • • • n个球有区别,m个盒子无区别,有空盒 n个球有区别,m个盒子无区别,无空盒 n个球无区别,m个盒子有区别,有空盒 n个球无区别,m个盒子有区别,无空盒 n个球无区别,m个盒子无区别,有空盒
P3 = | A1∩A2 ∩A3 |+ | A1∩A2 ∩A4 |+ | A1∩A3 ∩A4 |+ | A2∩A3 ∩A4 |
Q3 | A1 A2 A3 A4 | | A1 A2 A3 A4 | | A1 A2 A3 A4 | | A1 A2 A3 A4 |
例 三论错排问题 错排问题对应的是n×n的棋盘的主对角线 上的格子是禁区的布子问题。
C= · · ·
n n
n! -r1(n-1)! + r2(n-2)!-· · · +(-1)nrn
令 rk ( ) k n k n 错排的方案数: n ! (1) (k )(n k )! n! n! n k 1 C ( n , i )( n i )! ( n i )! k 1 ( n i )! i ! i! n ! (1) Dn k! k 0
( 1) n 1 A1
A2
(4)
... An 1 An
A1
A2
n i 1
...
An N A1

第3章 容斥原理与鸽巢原理

第3章 容斥原理与鸽巢原理
r
解:令S={· · · a, b, c},则S的10组合数为
10 3 1 12 10 2 66
| A2 A3 A5 A7 | 120 | A2 | | A3 | | A5 | | A7 | | A2 A3 | | A2 A5 | | A2 A7 | | A3 A5 | | A3 A7 | | A5 A7 | | A2 A3 A5 | | A2 A3 A7 | | A2 A5 A7 | | A3 A5 A7 | | A2 A3 A5 A7 | 120 (60 40 24 17 ) ( 20 12 8 8 5 3) (4 2 1 1) 27
定理:设A1,A2,…,An是n个有限集合,则
| A1 A2 ... An | | Ai | | Ai Aj |
i 1 i 1 j i
n
n
| Ai Aj Ak | ...
i 1 j i k j
n
( 1)n 1 | A1 A2 ... An |
120 120 | A2 A3 | 20, | A2 A5 | 2 5 12, 2 3 120 120 | A2 A7 | 8, | A3 A5 | 3 5 8, 2 7 120 120 | A3 A7 | 5, | A5 A7 | 5 7 3, 3 7 120 120 | A2 A3 A5 | 4, | A2 A3 A7 | 2 3 7 2, 2 3 5 120 | A2 A5 A7 | 1, 2 5 7

鸽巢原理+容斥原理

鸽巢原理+容斥原理

组合数学初步
计算机及信息工程学院
鸽巢原理
23
组合数学初步
计算机及信息工程学院
鸽巢原理
鸽巢原理是组合数学中最简单也是最基本的原理, 也叫抽屉原理。 原理描述:若有n个鸽子巢,n+1只鸽子,则至 少有一个鸽子巢里住着两只鸽子。 定理(鸽巢原理) 如果把n+1个物体放入n个盒 子,那么至少有一个盒子中有两个或更多的物品。
10
组合数学初步
计算机及信息工程学院
容斥原理
由|A∩B∩C|=8 |A∩B|=33 |A∩C|=25 |B∩C|=41 |A|=200 |B|=166 |C|=125 所以由容斥原理,不能被5,6和8整除的整数的个数为 |~A∩~B∩~C| =|E|-(|A|+|B|+|C|)+(|A∩B|+|A∩C|+|B∩C|)-|A∩B∩C| =600
⋯⋯⋯ | Ai1 ∩ Ai2 ∩ ... ∩ Aik |= (n − k )! ⋯⋯⋯ | A1 ∩ A2 ∩ ... ∩ An |= 0!
14
组合数学初步
计算机及信息工程学院
错排问题
定理 用Dn表示{1, 2, …, n}的全部错排个数,则
Dn =| A 1 ∩ A 2 ∩ ... ∩ A n | n n n n = n !− (n − 1)!+ (n − 2)!− ... + (−1) 0! 1 2 n 1 1 n 1 = n !(1 − + − ... + (−1) ) 1! 2! n!
15
组合数学初步
计算机及信息工程学院
错排问题
例 在8个字母ABCDEFGH的全排列中,求 (1)仅ACEG四个字母不在原来位置上的排列数 (2)只有4个字母不在原来位置的排列数 (3)ACEG四个字母不在原来上的排列数 解 (1)8个字母中仅ACEG四个字母不在原来位置 上,其余4个字母保持不动,相当于4个元素的错排

[理学]组合3容斥原理鸽巢原理

[理学]组合3容斥原理鸽巢原理

本次课我们学习容斥原理及其应用。
3.1
容斥原理
例1 求不超过20的正整数中2或3的倍数的个数。 解: 2的倍数是:2,4,6,8,10,12,14,16, 18,20。共10个; 3 的倍数是:3,6,9,12,15,18。共 6个; 答案是10+6=16个吗? 否!因为6,12,18在两类中重复计数,应减去。
A2
n i =1 j i k j
An Aj Ak
U Ai Ai (1) n A1 A2
Aj - Ai An
(5)
容斥原理指的就是(4)和(5)式。 用来计算有限集合的并或交的元素个数。
3.1
容斥原理
例3 求从1到500的整数中能被3或5除尽的数的个数.
解:令A为从1到500的整数中被3除尽的数的集 合,B为被5除尽的数的集合
B C (2)
-A CB
3.1
容斥原理
A∩B
U A B
A∩C
C
A∩B ∩C
B∩C
3.1
证明 A
容斥原理
B C (A B) C
A B C ( A B) C 根据 ( A B) C ( A C ) ( B C )
A B C ABC A B ( A C) (B C) A BC A B-A C B C A B C
故答案是:16-3=13
3.1
容斥原理
对于求两个有限集合A和B的并的元素数目,我们有 定理1
A
B A B A
B
(1)
即具有性质A或B的元素的个数等于具有性质A的 元素个数和具有性质B的元素个数减去同时具有 性质A和B的元素个数。
3.1
容斥原理

第2章组合2

第2章组合2

(3) A B A B A B
(2.7)
推广 (2.7)式,即可得到定理6(容斥原理)。
定理 6 设A1 , A2 , …, Am均为有限集,m≥2,则
m
m
A1 Am Ai
Ai Aj
i 1
i1 ji
m

Ai Aj Ak (1)m1 A1 Am
i1 ji k j
(2.8)
证明 对m 用归纳法。 m =2 即为(2.7)式。

m1
m1
A1 A2 Am1 | Ai |
| Ai Aj |
i 1
i1 ji
(1)m2 A1 Am1 于是
(2.9)
A1 Am1 Am ( A1 Am1 ) Am
m
A1 A2 Am S Ai
i 1
m

Ai Aj (1)m A1 A2 Am
i1 ji
(2.12)
证明
(2.6)
A1 A2 Am A1 A2 Am
( 2.5 )
S A1 Am
再将 (2.8) 式代入上式便得(2.12) 式。
个物体放入 n 个盒子中,则必存在一个i,使得第 i 个 盒子中至少装有 qi 个物体。
证明 用反证法。假设结论不成立, 则对所有的 i =2,…,n。 第 i 个盒子中最多装有 qi-1 个物体,于是进入盒子中的物 体的总数最多
(q1-1)+( q2-1)+…+(qn-1) = ( q1+ q2+…+qn) - n 这与已知“将q1+ q2+…+ qn- n+1个物体放入盒子中”矛盾, 所以结论成立。
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摘要容斥原理和鸽巢原理作为组合数学中的基本内容,就原理本身而言简单易懂.然而,由于此二者分别在组合计数问题和存在性问题的应用中所展现出来的魅力,国内外学者在很多书籍、学术性论文中关于容斥原理和鸽巢原理的应用进行了探讨,并且关于此方面的研究已取得一系列的成果.本文主要是以综述的方式从起源、理论和应用三方面对容斥原理和鸽巢原理进行了介绍和分类探讨. 首先介绍了容斥原理分别与加法理论、减法理论的区别与优势,并与实际问题相结合突出其优势所在.其次本文介绍了鸽巢原理的两种具体形式及其推论,并对鸽巢原理在数学理论研究、数学竞赛题目、解决实际生活中的问题等方面的应用进行介绍后,对鸽巢原理的应用中所常见的几种构造“鸽巢”的方法进行了分类谈论. 最后,针对鸽巢原理,我们给出针对新疆某区域关于旅游产品的实际应用实例,并提出了个人见解.关键词:容斥原理,鸽巢原理,构造方法,鸽巢,鸽子ABSTRACTAs the basic content of combinatorial mathematics, the principle of tolerance and the theory of pigeon nest the principle itself is simple and understandable. However, due to the charm of the two applications in combinatorial counting and existential problems, scholars at home and abroad have probed into the application of the principle of tolerance and the pigeon nest in many books and academic papers, And the research on this aspect has made a series of achievements.In this paper, the author introduces and classifies the theory of tolerance and doctrine and the principle of pigeon nest in the way of summarization from the origin, theory and application. Firstly, the differences and advantages between the theory of tolerance and exclusion and the theory of addition and subtraction were introduced. and the actual problem with the combination of highlighting its advantages. Secondly, this paper introduces two concrete forms of pigeon nest principle and its inference, and introduces the application of pigeon nest principle in mathematics theory research, Maths contest problem, solving real life problems and so on. , several common methods of constructing pigeon nest in the application of pigeon nest principle are classified and discussed. Finally, according to the pigeon Nest principle, we give a practical example of the tourism products in a region of Xinjiang, and put forward personal opinions.KEY WORDS: inclusion-exclusion principle, pigeonhole principle, construction method, pigeonhole, pigeon第一章 绪论组合数学是研究有关离散对象(一般是有限的)在符合某种条件时的存在性、计数、分析构造和优化等问题的一门学科.而鸽巢原理和容斥原理均作为组合数学中的基本内容,分别是研究有关离散对象在符合某种条件时的存在性问题和计数问题的重要工具,下面我们将有与此理论有关的内容进行详细介绍.1.1背景1.1.1容斥原理的相关研究背景在1708年,孟特马特(P .R.de Montmonrt ,1678-1719)研究了一个扑克牌游戏中参加游戏者获胜的概率[2].此游戏称之为“相遇”(Treize 或Rencontre ),其规则如下:发牌者将一副扑克牌中图案相同的A K -的13张牌洗好后开始发牌给参加游戏者,双方依次记下所发牌的次序的编号,例如发的第一张牌的次序编号记为“1”,发的第二张牌的次序编号记为“2”……如此进行到将全部扑克牌发完.然后翻牌,确定所翻出的牌的点数与之前记下的对应的次序编号是否一致,如果一致则发牌者获胜,否则参加游戏者获胜.如果发牌者有n 张牌,n D 是发牌者所发牌与此牌的次序编号不同的情况的次数,则这个次数就是错位排数,而这个游戏正是错位排问题的经典实例,此时我们可以明白错位排问题的本质就是每个元素均不在它原来对应的位置.孟特马特在此研究过程中得出了计算错排数的一个递推公式和通项公式如下:n n-1n-201(1)[]10D n D D D D =-+==,,n 0(1)!ini D n i =-=∑! 并得出 1!lim n n D e n -→∞=.然而他并没有证明.到了1710年,孟特马特与N.伯努利(Nikolaus Bernoulli ,1695-1726)进行了交流,并得出了分别应用容斥原理和递推方法的两种证明,因此可以说容斥原理正是为了解决此问题而引入的.然而,此时并未明确提出容斥原理[3].随后,棣莫弗(De Moivre,1667-1754)也利用容斥原理获得了相同的结果,并给出子集相交与相并的准确表达,同时指出了容斥原理在一些实际问题中的应用是有效的. 而在19世纪,则由英国数学家西尔维斯特(James Joseph Sylvester,1814-1897)首先明确提出了容斥原理[4].由于诸如此类的应用,容斥原理在概率论以及组合数学等领域的发展中起到了促进作用。

容斥原理(Eratosthenes),又称包含排斥原理,是组合数学中的一个基本计数理论.它不仅在组合数学、概率论等数学研究中有重要应用,同时在计算机、人工智能、过程控制等科学领域和社会科学中得到越来越广泛的应用,因此吸引了国内外许多学者的进行研究.容斥原理利用集合的基本运算来研究关于若干有限集的交、并或差的计数问题.相比于组合数学中加法原理是在集合间不相交时计数,当对象存在重叠而又要不重复不遗漏的计数时,应用容斥原理去进行计数有着明显的可行性,即容斥原理对所研究对象的集合是否存在重复并没有限制,使得容斥原理的应用范围更广.1.1.2鸽巢原理的相关研究背景鸽巢原理,又称狄利克雷抽屉原理、鞋盒(shoebox)原理、重叠原理.鸽巢原理是组合学中一个重要而又基本的计数原理,是仅次于利用构造法这一方法证明存在性问题的最好的方法,在组合数学中应用非常广泛.在鸽巢原理的应用中曾发生过这样一个“伯乐”遇上“千里马”的趣闻.“如果你手头上有1n+个整数,而这些整数是小于或等于2n,那么你一定会有一对数是互质的(两个自然数除了1以外没有其它的公因数时,我们称这两个数是互质的).你知道这是什么原因吗?”这是由匈牙利数学家厄杜斯(Paul Erd & ouml;s,1913-1996)向当时还十分年幼的路易·波萨(Louis P & Oacute;sa)所提出的问题.小波萨思考了一会儿,很快就给出了这个问题的答案.如果真的找出1n+个自然数去一一检查是否存在一对互质的数,那么需要找出小于或等于2n的这1n+个数可能产生的所有的组合再在其中查找是否互质的一对数.当1n =时,有1一种组合{}1,2,其中存在一对互质的数1和2;当2n ≥时,可能的组合有()()122!1!1!n n n n n +=+-ð种(其中n 为正整数),则当2n =时可能的组合数有4种,当3n =时可能的组合数有15种,当4n =时可能的组合数有56种,5n =时可能的组合数有210种……如果n 继续增大,要列出可能出现的情况将会十分辛苦,因此这种证明方法显然不可行.路易.波萨快速解答出来的方法如下:首先,利用鸽巢原理,假设有n 个鸽巢,养鸽人在第一个鸽巢中放入编号为1和2的幼鸽,在第二个鸽巢中放入编号为3和4的幼鸽,以此类推直到第n 个鸽巢中放入编号为21n -和2n 的幼鸽.其次,现在从n 个鸽巢中任意取出1n +只幼鸽,则至少会有一个鸽巢中的幼鸽全部被取出.由于我们最初将幼鸽放进鸽巢时就保证了每个鸽巢内幼鸽编号是互质的,而又确定至少有一个鸽巢内的幼鸽都被取出,则被取空的那个鸽巢里取出来的那对幼鸽的编号一定互质。

经过此事后,路易·波萨被厄杜斯赏识并在数学上得到了厄杜斯的引导,成就了一段数学史上佳话.其实,鸽巢原理是由著名的19世纪德国数学家狄利克雷(P .G.L.Dirichlet ,1805-1859)最早应用于以有理数逼近无理数的数学证明并命名. 随后,德国数学家敏科夫斯基(Minkowski,1864-1909)也巧妙地运用鸽巢原理解决了一些问题. 20世纪初,杜尔(A.Thue,1863-1922)把鸽巢原理运用到自己的研究中,解决了不定方程有理数解的问题.需要声明的是,此时他对于狄利克雷和敏科夫斯基的研究成功并不知情. 后来,德国数学家西根(C.L.Siegel,1896-?)通过利用杜尔的成果得到了研究超越数时的必用工具——西根引理.鸽巢原理在历史上的应用还有很多,我们不再此赘述. 然而值得一提的是,作为鸽巢原理的一个重要推广,拉姆塞定理是鸽巢原理的一个经典应用.拉姆塞定理(Ramsey )是由一位年轻的英国数学家拉姆塞(Frank.P .Ramsey,1903-1930)所给出的.时至今日,国内外很多学者在研究有关拉姆塞定理的复杂问题(例如得出有关拉姆塞数的定理的证明、研究拉姆塞数的上界及处理拉姆塞型问题等)时,鸽巢原理作为一个重要而又基本的方法被应用到解决问题的过程中,并且在简化探讨对象数量和解决问题中起到了关键作用.例如证明由Erd ös 和Szekeres(1935)以及R.E.Greenwood 和A.M.Gleason(1955)所提来出的定理(若2k ≥和2l ≥,则()()(),,11,r k l r k l r k l ≤-+-)及其推广[5]. 鸽巢原理为拉姆塞定理的发展做出了比较大的贡献.当然,鸽巢原理的应用不止在数学的研究中,在解决一些有关存在性问题的奥林匹克数学竞赛题目中也频频被应用,或成为解题思想或巧妙简化问题等.例如在本文3.2中提到的命题1,参考文献[6]的第8题等.鸽巢原理还应用于社会科学、逻辑学等的研究及解决实际生产生活中的问题中,应用十分广泛.鸽巢原理本身是一个简单而又好理解的内容,而鸽巢原理的应用却不简单.鸽巢原理作为组合数学中不可缺少的基本原理在存在性问题的处理中有重要应用,至今时今日,其应用为数学研究、社会科学等领域的发展中做出了贡献.可以说,鸽巢原理的魅力正是体现在它的应用中.为了更好的掌握鸽巢原理、解决存在性问题,探讨它的应用十分有必要。

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