有重复组合公式及其证明方法

本文介绍了一个重要的数学概念——重复组合,并给出了具体的计算公式Cn+r−1r。通过将问题转化为将r个相同的球放入n个盒子的问题,使得公式的理解和应用变得直观易懂。

有重复组合公式如下:

若在n种元素中有重复的选择r个元素的公式:

C n + r − 1 r C_{n+r-1}^{r} Cn+r1r

这个公式的证明有很多种方法,这里只选取最容易理解的方式进行证明:

证明如下:

把n种元素当成n个顺序摆放的盒子,r是r个完全相同的球,这样从n种元素中有重复取r个元素的方法就转化成,把r个同质球放入n个盒子的方法

为什么可以这样呢,想想,把一个球放到第i个盒子就相当于从n种元素中我们取的第i种元素,如果有多个球放在第i个盒子中,相当于从n个元素中重复了取了第i种元素

空间中n+1条‘|’把空间分成n个盒子

举个例子n=6,也就是6个盒子
∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ |\qquad|\qquad|\qquad|\qquad|\qquad|\qquad|

那么我们往里面放球用’*'表示
则有
∣ ∗ ∣ ∗ ∗ ∗ ∗ ∣ ∣ ∗ ∗ ∗ ∣ ∣ ∗ ∣ | * | * * * * ||* * * ||*|
我们发现
除去两边边界的 ∣ |
实际的摆放方法就是n-1个 ∣ | 和 r 个 ∗ * 的不同摆放方式

所以共有 n + r − 1 n+r-1 n+r1个位置
我们从中选择r个位置即可

因此得到公式

C n + r − 1 r C_{n+r-1}^{r} Cn+r1r

### 容斥原理概述 容斥原理是一种用于计算多个集合并集大小的方法,在处理重叠情况时尤为有用。该方法通过加减不同集合及其交集中元素的数量来获得最终结果。 对于两个有限集合 \(A\) 和 \(B\), 并集的元素数量可以通过下面公式得出: \[ |A \cup B| = |A| + |B| - |A \cap B| \] 当扩展到更多集合时,比如三个集合\( A, B,\) 和 \(C\) ,则有更复杂的表达形式: \[ |A \cup B \cup C| = |A| + |B| + |C| - |A \cap B| - |A \cap C| - |B \cap C| + |A \cap B \cap C| \][^1] 这种模式遵循交替相加和相减的原则,随着涉及的集合数目增加而继续下去。 ### 应用实例分析 考虑一个具体例子有助于理解如何应用这一原则。假设要找出满足某些条件的人群总数——例如,“高富帅”,“高穷挫”,“矮富帅”。如果这些类别间存在交叉,则直接累加各组人数会重复计数那些属于多类别的个体。此时便需采用容斥原理调整统计方式[^4]。 设 `cnt[i]` 表示恰好具备 i 种属性的人数,则总人数可由下述关系给出: - 对于单个特征组合:`cnt[1]` - 减去两两配对的情况: `-2 * cnt[2]` - 加回三者皆有的情形: `+3 * cnt[3]` 如此这般能够精确算得实际符合条件者的整体规模而不至于遗漏或过量估算任何部分群体成员。 ### 推导过程中的不等式验证 在特定条件下,为了简化计算或者证明结论的有效性,可能需要用到一些辅助性的数学工具。例如,给定正整数 n 和 k 的情况下,若想表明某个关于它们之间的不等式的正确性,可以借助带余除法来进行逻辑演绎。即设定 \(n = pk + q\) (其中 p 是商,q 是小于 k 的非负余数),进而展示出所需的关系链路[^2]: ```python def verify_inequality(n, k): p = n // k # 整除运算获取商 q = n % k # 取模操作得到余数 return k > q and k*(p+1)>n ``` ### 集合枚举策略 面对复杂场景下的多重交集问题,一种有效的解决方案是运用位掩码技术(bitmasking)。这允许程序设计人员高效地标记哪些集合被选中参与当前考量范围之内,并据此动态更新累积值直至遍历完毕所有可能性为止[^3]。 #### Python 实现示意代码片段 ```python from itertools import combinations def inclusion_exclusion(set_sizes, intersection_counts): result = sum((-1)**len(subset)*intersection_counts[tuple(sorted(subset))] for r in range(len(set_sizes)+1) for subset in combinations(range(len(set_sizes)), r)) return abs(result) # 假设有四个集合 {S1,S2,S3,S4} sets_info = { (): 0, (0,): 10, (1,): 8, (2,): 7, (3,): 9, (0, 1): 5, (0, 2): 4, (0, 3): 6, (1, 2): 3, (1, 3): 4, (2, 3): 5, (0, 1, 2): 2, (0, 1, 3): 3, (0, 2, 3): 4, (1, 2, 3): 3, (0, 1, 2, 3): 1 } print(inclusion_exclusion([10, 8, 7, 9], sets_info)) ```
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