【学习笔记】【数学】斯特林数

发布时间 2023-08-07 17:35:20作者: Sonnety

斯特林数

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前置知识:

  • 组合数学

  • 容斥原理(证明第二类斯特林数的通项公式)

  • 二项式反演(证明第二类斯特林数的通项公式)

  • 圆排列相关(第一类斯特林数):

循环排列,又称圆排列,环排列。

\(m\) 个数中选 \(n\) 个不同的元素排列成一个无头无尾的环形,两个圆排列相同当且仅当索取元素个数相同,取法一致,环上排列顺序相同。

如:\(abcde,bcdea,cdeab,deabc eabcd\) 是五个元素的一种圆排列。

\(acbde\) 则又是另一种圆排列,这是圆排列与直线排列的主要区别。

而根据刚刚我们知道,一种圆排列可以拆成五种不同的直线排列,而五个元素的直线排列有 \(5!\) 种,设圆排列个数为 \(x\),易得:

\[ \begin{aligned} x=\frac{5!}{5}=(5-1)!=4! \end{aligned} \]

即,对于 \(n\) 个不同的元素,其圆排列个数为 \((n-1)!\)

而我们知道,\(m\) 个相异元素里,选出 \(n\) 个数的方案数是 \(C_m^n\)

因此,从 \(m\) 个相异元素选出 \(n\) 个可以组成圆排列个数:

\[ \begin{aligned} x=C_m^n\times (n-1)!=\frac{A_m^n}{n} \end{aligned} \]

定义:

百度百科

oi-wiki

斯特林数,多出现在组合枚举问题中。

  • 第一类斯特林数 \(s(n,m)\),也被记为 \(\begin{bmatrix}n\\m \end{bmatrix}\),表示将 \(n\) 个不同元素构成 \(m\) 个圆排列的方案数。

  • 第二类斯特林数 \(S(n,m)\),也被记为 \(\begin{Bmatrix}n\\m \end{Bmatrix}\),表示将 \(n\) 个不同元素分成 \(m\) 个集合的方案数。

由于第一类斯特林数与第二类斯特林数的 \(s\) 大小写难以区分,所以本文将采用另一种写法。

通常第二类斯特林数更加常用,因此首先描述第二类斯特林数。

第二类斯特林数

第二类斯特林数(斯特林子集数)\(\begin{Bmatrix}n\\k \end{Bmatrix}\),表示将 \(n\) 个相异元素划分为 \(k\) 个互不区分的非空子集的方案数。

(互不区分:不考虑非空子集之间的排列)

递推式:

\[ \begin{aligned} \begin{Bmatrix}n\\k \end{Bmatrix}=\begin{Bmatrix} n-1\\k-1 \end{Bmatrix}+k\times\begin{Bmatrix} n-1\\k \end{Bmatrix} \end{aligned} \]

边界为 \(\begin{Bmatrix} n\\0 \end{Bmatrix}=[n==0]\)

(\([n==0]\) 返回值是一个 bool 值)

证明:

  • 这是一个递推式,我们每新加入一个新元素,将新元素单独开一个子集,有\(\begin{Bmatrix} n-1\\k-1 \end{Bmatrix}\) 种方案。

  • 将新元素放入一个现有的非空子集,有 \(k\times \begin{Bmatrix} n-1\\k-1 \end{Bmatrix}\) 种方案。

加法原理相加。

最后边界是 \(\begin{Bmatrix} n\\0 \end{Bmatrix}=[n==0]\),毫无疑问如果 \(n\neq 0\) 是无意义的,否则方案数为 \(1\)

于是有递推代码:

递推求第二类斯特林数
#define rg register int
#define il inline
il void pre(){
//递推求至S[n][m] 
	S[0][0]=1;
	for(rg i=1;i<=n;++i){
		for(rg j=1;j<=min(i,m);++j){
			S[i][j]=S[i-1][j-1]+j*S[i-1][j]%mod;
		}
	}
} 

通项公式

\[ \begin{aligned} \begin{Bmatrix} n\\m \end{Bmatrix}=\sum_{i=0}^{m}\limits\frac{(-1)^{m-i}\times i^n}{i!(m-i)!} \end{aligned} \]

这个公式可以用容斥原理或二项式反演证明,这里使用二项式反演:

\(n\) 个互异元素,划分到 \(i\) 个互异集合(包括空集)的方案数是 \(g_i=i^n\),而 \(n\) 个互异元素,划分至 \(i\) 个两两不同的非空集合(不包括空集)的方案书是 \(f_i\)

根据二项式反演形式一:\(f_n=\sum^{n}_{i=0}\limits C_{n}^ig_i \Leftrightarrow g_n=\sum^{n}_{i=0}\limits(-1)^{n-i}C_{n}^if_i\),易得:

\[ \begin{aligned} g_i&=\sum_{j=0}^{i}\limits C_i^j \times f_j\\ f_i&=\sum_{j=0}^{i}\limits (-1)^{i-j}\times C_i^j \times g_j\\ &=\sum_{j=0}^{i} (-1)^{i-j}\times C_i^j \times j^n\\ &=\sum_{j=0}^{i}\limits \frac{i!\times (-1)^{i-j}\times j^n}{j!\times (i-j)!} \end{aligned} \]

\(f_i\)\(\begin{Bmatrix} n\\i \end{Bmatrix}\) 的唯一不同点在于:\(\begin{Bmatrix} n\\i \end{Bmatrix}\) 不计算非空集合之间的排列,因此 \(f_i=i!\times \begin{Bmatrix} n\\i \end{Bmatrix}\),得证:

\[\begin{aligned} \begin{Bmatrix} n\\m \end{Bmatrix}=\frac{f_m}{m!}=\sum_{i=0}^{m}\limits \frac{(-1)^{m-i}\times i^n}{i!\times (m-i)!} \end{aligned} \]

至于同一行第二类斯特林数之类的计算我不会,长大再学(

例题:Team Work

Team Work

题目链接

题面翻译

给定 $ n,k $,求:

\[\sum_{i=1}^n\binom n i \times i^k \]

$ 1 \leq k \leq 5000,1 \leq n \leq 10^9 $

题目描述

You have a team of $ N $ people. For a particular task, you can pick any non-empty subset of people. The cost of having $ x $ people for the task is $ x^{k} $ .

Output the sum of costs over all non-empty subsets of people.

输入格式

Only line of input contains two integers $ N $ $ (1<=N<=10^{9}) $ representing total number of people and $ k $ $ (1<=k<=5000) $ .

输出格式

Output the sum of costs for all non empty subsets modulo $ 10^{9}+7 $ .

样例 #1

样例输入 #1

1 1

样例输出 #1

1

样例 #2

样例输入 #2

3 2

样例输出 #2

24

提示

In the first example, there is only one non-empty subset $ {1} $ with cost $ 1^{1}=1 $ .

In the second example, there are seven non-empty subsets.

- $ {1} $ with cost $ 1^{2}=1 $

- $ {2} $ with cost $ 1^{2}=1 $

- $ {1,2} $ with cost $ 2^{2}=4 $

- $ {3} $ with cost $ 1^{2}=1 $

- $ {1,3} $ with cost $ 2^{2}=4 $

- $ {2,3} $ with cost $ 2^{2}=4 $

- $ {1,2,3} $ with cost $ 3^{2}=9 $

The total cost is $ 1+1+4+1+4+4+9=24 $ .

解题:

题意就是给你 \(n\) 个元素,你可以选任意几个元素组成的非空子集,选 \(x\) 个元素的代价是 \(x^k\)

要求输出所有非空子集的元素代价总和。

也就是要求输出答案 \(\sum_{i=1}^{n}\limits C_n^i\times i^k\)

\(\sum_{i=1}^{n}\limits C_n^i\times i^k=\sum_{i=0}^{n}\limits C_n^i\times i^k\)

对于 \(i^k\) 可以用第二类斯特林数展开:

推柿子:

\[ \begin{aligned} \end{aligned} \]