Bell数和Stirling数

Bell数和Stirling数

Bell数,又称为贝尔数。
是以埃里克·坦普尔·贝尔(Eric Temple Bell)为名的。

B(n)是包含n个元素的集合的划分方法的数目。

B(0) = 1, B(1) = 1, B(2) = 2, B(3) = 5, 
B(4) = 15, B(5) = 52, B(6) = 203,...

递推公式为,
B(0) = 1,
B(n+1) = Sum(0,n) C(n,k)B(k). n = 1,2,...

其中,Sum(0,n)表示对k从0到n求和,C(n,k) = n!/[k!(n-k)!]

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Stirling数,又称为斯特灵数。
在组合数学,Stirling数可指两类数,都是由18世纪数学家James Stirling提出的。

第一类Stirling数是有正负的,其绝对值是包含n个元素的集合分作k个环排列的方法数目。

递推公式为,
S(n,0) = 0, S(1,1) = 1.
S(n+1,k) = S(n,k-1) + nS(n,k)。

第二类Stirling数是把包含n个元素的集合划分为正好k个非空子集的方法的数目。

递推公式为,
S(n,n) = S(n,1) = 1,
S(n,k) = S(n-1,k-1) + kS(n-1,k).


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bell数和stirling数的关系为,

每个贝尔数都是"第二类Stirling数"的和。

B(n) = Sum(1,n) S(n,k).

S(n,4)表示把n个有区别的元素分到4个无区别的非空集合里面的方法数
可以用斯递推式解决:
S(n,k) = k*S(n-1,k) + S(n-1,k-1);S(n,1)=1(n≥1),S(n,n)=1。

上面的递推式可以用组合证明:一方面,如果将元素1单独拿出来划分成1个集合,那么方法数是S(n-1,k-1);另一方面,如果元素1所在的集合不止一个元素,那么可以先将剩下的n-1个元素划分好了以后再选一个集合把1放进去,方法数是k*S(n-1,k);有加法原理得证。


当然,第二类斯特林数还有一个通式:
S(n,k)= /Sigma(j=1 to k) [(-1)^{k-j}*j^{n-1}]/[(j-1)!*(k-j)!]
      = 1/k! * /Sigma(j=0 to k) (-1)^{k-j}j^n*C(k,j)
展开就是
S(n,4)=[(4^{n-1}-3^{n-1})-(4^{n-1}-2^{n-1})+(4^{n-1}-1^{n-1})/3]/2

 

Stirling数满足这样一个递归关系:


/left/{ /begin{array}{ll} S_{n+1}^{k}=S_n^{k-1}+kS_n^k & /textrm{$1 < k < n$} //S_n^1=S_n^n=1& /end{array}

证明:考察把n+1个物件分成k个类的全部划分。
(1)对其中的某个划分,第n+1个物体单独分为一类,其他物体组成k-1类。这种划分有S_{n+1}^k-1种。
(2)对其中的某个划分,前n个物体划分成k个类,第n个物体放到这k个类中的某个,即kS_n^k
所以,/small S_{n+1}^{k}=S_n^{k-1}+kS_n^k成立。利用这个性质,可以很容易得递归求解S(n,k)。于是得到Stirling三角形如下:

/begin{tabular}{rrrrrrr}S_n^k&k=1&2&3&4&5&6//n=1&1//2&1&1//3&1&3&1//4&1&7&6&1//5&1&15&25&10&1//6&1&31&90&65&15&1/end{tabular}

求算第二Stirling三角的算法

### 计算贝尔的编程实现 为了计算 \( n \) 个元素的集合可以划分为多少个不同的非空子集的量,可以通过多种方法实现贝尔的计算。以下是基于动态规划的方式实现贝尔的 C++ Python 实现。 #### 动态规划法 贝尔可以用动态规划表 `bell[i][j]` 来表示,其中 `bell[i][j]` 表示前 \( i \) 个元素被分成 \( j \) 个非空子集的方法。转移方程为: \[ \text{dp}[i][j] = \text{dp}[i-1][j-1] + j \cdot \text{dp}[i-1][j] \] 最终的结果是 \( \text{bell}[n][0] \),即所有可能的划分方式总。 --- #### C++ 实现 以下是一个完整的 C++ 程序,用于读取输入并输出对应的贝尔结果: ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; long long bellNumber(int n) { vector<vector<long long>> bell(n + 1, vector<long long>(n + 1, 0)); bell[0][0] = 1; for (int i = 1; i <= n; ++i) { bell[i][0] = bell[i - 1][i - 1]; for (int j = 1; j <= i; ++j) { bell[i][j] = bell[i - 1][j - 1] + j * bell[i - 1][j]; } } return bell[n][0]; } int main() { int n; cin >> n; cout << bellNumber(n) << endl; return 0; } ``` 此程序通过构建一个二维组存储中间状态,并利用递推关系完成贝尔的计算[^2]。 --- #### Python 实现 Python 的实现更加简洁直观,同样采用动态规划的思想: ```python def bell_number(n): dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(n + 1)] dp[0][0] = 1 for i in range(1, n + 1): dp[i][0] = dp[i - 1][i - 1] for j in range(1, i + 1): dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + j * dp[i - 1][j] return dp[n][0] if __name__ == "__main__": n = int(input()) print(bell_number(n)) ``` 该代码定义了一个函 `bell_number`,它接收参 \( n \) 并返回对应贝尔的结果[^3]。 --- #### 学背景说明 贝尔的核心在于其组合性质以及递推公式的应用。对于给定的 \( n \) 个元素,贝尔 \( B_n \) 可以通过斯特林第二类(Stirling Numbers of the Second Kind)求得出: \[ B_n = \sum_{k=0}^{n} S(n, k) \] 其中 \( S(n, k) \) 是将 \( n \) 个元素划分为 \( k \) 个非空子集的方法[^4]。 ---
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