无标号生成树计数

本文探讨了无标号有根树和无标号无根树的生成函数及其计数方法。通过分析生成函数的组合意义,得出F(z)的表达式,并通过取对数和求导进行进一步的数学推导。同时,提出了利用重心表示无根树的思路,给出了计算无根树方案数的公式,指出在特定情况下需要额外考虑。算法复杂度为O(n)。

做模拟赛的时候碰到了,感觉稍微有点意思,写来自己看。

【无标号有根树】
fn表示树的大小为n的方案数,其生成函数F(z)=n>0fnzn
考虑生成函数的组合意义,fn+1可以由若干个无序的不同大小的“若干个无序的相同大小的本质不同的子树”拼成,对于大小为k的树,作为多棵子树时他可以贡献的不同树形态的生成函数是(jzjk)fk=(1zk)fk,再将所有不同大小的子树拼起来,得n>0(1zn)fn,所以F(z)=zn>011znfn。当然我们可以用同样的思路得到生成函数的另一个形式是zn>0expF(zn),但是我并不能从这个形式往后推出什么。。。
考虑对F(z)两边取对数并求导,有

F(z)F(z)=1z+n>0fnnzn11zn

乘一乘得
zF(z)=F(z)+(n>0fnnzn1zn)F(z)

对应系数有
nfn=fn+j>0fj[znj]k(kfkzk1zk)

考虑[zn]zk1zk的取值,注意到后面的函数是j=k[kj]zj,所以[zn]zk1zk=[kn],所以
(n1)fn=j=1n1fjknjkfk

后面可以每次更新的时候存下来,所以直接递推复杂度是O(n2)的。
分治fft之后可以做到O(nlog2n)

【无标号无根树】
hn表示无根树的方案,fn同上。考虑怎么唯一表示一棵树,我们可以用重心。那么我们可以在所有有根树里去掉根不是重心的情况,即hn=fnn/2k=1fkfnk,当n为偶数时可能会有两个重心,所以加回f2n/2(fn/22)=(fn/2+12)
求出f之后算单个hO(n)的。也可以卷积然后减一减。

### 凯莱公式在图论中的生成树应用与推导 凯莱公式指出,对于一个具有 \( n \) 个顶点的完全图 \( K_n \),其生成树的数量为 \( n^{n-2} \)[^1]。这一公式不仅是一个经典的组合数学结果,还为图论中许多问题提供了理论基础。 #### 公式的推导 凯莱公式的证明可以通过多种方法实现,其中利用普吕弗序列(Prüfer Sequence)的方法最为直观和简洁[^2]。以下是基于普吕弗序列的推导过程: 1. **定义普吕弗序列**: 普吕弗序列是一种将一棵有 \( n \) 个顶点的树映射为长度为 \( n-2 \) 的整数序列的方式。具体构造方法如下: - 找到树中编号最小的叶子节点,并记录与其相连的节点编号。 - 删除该叶子节点,并重复上述步骤,直到仅剩两个节点为止。 - 最终得到的序列即为普吕弗序列。 2. **一一对应关系**: 每棵标号树都可以唯一地映射为一个普吕弗序列,反之亦然。因此,生成树的数量等价于普吕弗序列的数量。 3. **计算序列数量**: 普吕弗序列的每个位置可以取 \( 1, 2, \dots, n \) 中的任意值,且序列长度为 \( n-2 \)。因此,共有 \( n^{n-2} \) 种不同的普吕弗序列,这正是生成树的数量。 #### 凯莱公式的应用 凯莱公式在图论中有广泛的应用,以下列举几个典型场景: 1. **完全图的生成树计数**: 对于完全图 \( K_n \),凯莱公式直接给出了生成树的数量为 \( n^{n-2} \)[^1]。这是最直接的应用之一。 2. **网络设计与优化**: 在通信网络或交通网络的设计中,生成树表示一种连通所有节点且无环的结构。通过凯莱公式,可以快速估算可能的网络拓扑结构数量,从而进行优化选择。 3. **随机生成树的模拟**: 在研究随机图模型时,凯莱公式为生成随机生成树提供了一个理论依据。例如,可以结合普吕弗序列生成随机生成树。 4. **矩阵树定理的验证**: 凯莱公式是矩阵树定理的一个特例。对于完全图 \( K_n \),其拉普拉斯矩阵的主子式行列式正好等于 \( n^{n-2} \),这与凯莱公式的结果一致。 ```python # 示例代码:生成普吕弗序列 def prufer_code(tree, n): degree = [0] * (n + 1) for u, v in tree: degree[u] += 1 degree[v] += 1 prufer = [] leaves = [i for i in range(1, n + 1) if degree[i] == 1] while len(prufer) < n - 2: leaf = min(leaves) neighbor = next(v for u, v in tree if u == leaf or v == leaf) prufer.append(neighbor) degree[leaf] -= 1 degree[neighbor] -= 1 if degree[neighbor] == 1: leaves.append(neighbor) leaves.remove(leaf) return prufer # 示例输入 tree = [(1, 2), (2, 3), (2, 4), (4, 5)] n = 5 print(prufer_code(tree, n)) # 输出普吕弗序列 ```
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