Catalan数以及使用Raney引理证明

本文深入探讨Catalan数的性质与递推公式,给出多种应用场景的详细解析,如矩阵链乘、二叉树形态计数及不交叉划分等。

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一、Catalan数性质
 
1.1 令 h(0)=1,h(1)=1,catalan数满足递推式:
 
h(n)= h(0)*h(n-1)+h(1)*h(n-2) + ... + h(n-1)h(0) (n>=2)
 
例如:h(2)=h(0)*h(1)+h(1)*h(0)=1*1+1*1=2
h(3)=h(0)*h(2)+h(1)*h(1)+h(2)*h(0)=1*2+1*1+2*1=5
 
1.2 另类递推式:
h(n)=h(n-1)*(4*n-2)/(n+1);
 
1.3 递推关系的解为:
h(n)=C(2n,n)/(n+1) (n=0,1,2,...)
 
1.4 递推关系的另类解为:
h(n)=c(2n,n)-c(2n,n-1)(n=0,1,2,...)
 
二、Catalan公式证明
2.1 使用Raney证明1.3

Raney引理:

设整数序列A = {Ai, i=1, 2, …, N},且部分和Sk=A1+…+Ak,序列中所有的数字的和SN=1,在A的N个循环表示中,有且仅有一个序列B,满足B的任意部分和Si均大于零。

Raney引理证明自己稍微想下就可以知道了。

关于Catalan数wiki和百科上写的很详细,其中有一个问题一个栈(无穷大)的进栈序列为1,2,3,…,n,有多少个不同的出栈序列?该问题的解为h(n)。

用1表示一个数字进栈,-1表示一个数字出栈,不难看出该问题的解等价于一个含n个1和n个-1的序列,并且满足其任意前缀和大于等于0的排列数。但是这个序列与我们Raney引理要求序列不太相同,所以我们给这个序列多加一个1,即(n+1)个1和n个-1的序列A{2n+1},现在我们可以应用Raney引理了,A{2n+1}所有可能的排列总数为C(2n+1,
n),而循环不同构的串是组合数的一个划分,再根据Raney引理可知在一个循环同构的等价类中,只有一个串满足任意前缀和大于零,所以满足条件的排列数为C(2n+1, n)/(2n+1),而由于任意前缀和大于0,所以第一位只能是1而不是-1,所以又可以得出除去第一位后,满足任意前缀和大于>=0的A{2n}序列总数也为C(2n+1, n)/(2n+1) =
C(2n, n)/(n+1),这个便是Catalan的通项公式。

2.2 证明递推式1.1

一个栈(无穷大)的进栈序列为1,2,3,…,n,有多少个不同的出栈序列?
证明:
首先,我们设f(n)=序列个数为n的出栈序列种数。(我们假定,最后出栈的元素为k,显然,k取不同值时的情况是相互独立的,也就是求出每种k最后出栈的情况数后可用加法原则,由于k最后出栈,因此,在k入栈之前,比k小的值均出栈,此处情况有f(k-1)种,而之后比k大的值入栈,且都在k之前出栈,因此有f(n-k)种方式,由于比k小和比k大的值入栈出栈情况是相互独立的,此处可用乘法原则,f(n-k)*f(k-1)种,求和便是Catalan递归式。ps.author.陶百百)

凸多边形三角划分

在一个凸多边形中,通过若干条互不相交的对角线,把这个多边形划分成了若干个三角形。任务是键盘上输入凸多边形的边数n,求不同划分的方案数f(n)。比如当n=6时,f(6)=14。
分析
如果纯粹从f(4)=2,f(5)=5,f(6)=14,……,f(n)=n慢慢去归纳,恐怕很难找到问题的递推式,我们必须从一般情况出发去找规律。
因为凸多边形的任意一条边必定属于某一个三角形,所以我们以某一条边为基准,以这条边的两个顶点为起点P1和终点Pn(P即Point),将该凸多边形的顶点依序标记为P1、P2、……、Pn,再在该凸多边形中找任意一个不属于这两个点的顶点Pk(2<=k<=n-1),来构成一个三角形,用这个三角形把一个凸多边形划分成两个凸多边形,其中一个凸多边形,是由P1,P2,……,Pk构成的凸k边形(顶点数即是边数),另一个凸多边形,是由Pk,Pk+1,……,Pn构成的凸n-k+1边形。
此时,我们若把Pk视为确定一点,那么根据乘法原理,f(n)的问题就等价于——凸k多边形的划分方案数乘以凸n-k+1多边形的划分方案数,即选择Pk这个顶点的f(n)=f(k)×f(n-k+1)。而k可以选2到n-1,所以再根据加法原理,将k取不同值的划分方案相加,得到的总方案数为:f(n)=f(2)f(n-2+1)+f(3)f(n-3+1)+……+f(n-1)f(2)。看到此处,再看看卡特兰数的递推式,答案不言而喻,即为f(n)=h(n-2) (n=2,3,4,……)。
最后,令f(2)=1,f(3)=1。
 
三、Catalan数应用

1、矩阵链乘: P=a1×a2×a3×……×an,依据乘法结合律,不改变其顺序,只用括号表示成对的乘积,试问有几种括号化的方案?

思路:可以这样考虑,首先通过括号化,将P分成两个部分,然后分别对两个部分进行括号化。比如分成(a1)×(a2×a3.....×an),然后再对(a1)和(a2×a3.....×an)分别括号化;又如分成(a1×a2)×(a3.....×an),然后再对(a1×a2)和(a3.....×an)括号化。

设n个矩阵的括号化方案的种数为f(n),那么问题的解为

f(n) = f(1)*f(n-1) + f(2)*f(n-2) + f(3)*f(n-3) + f(n-1)*f(1)。f(1)*f(n-1)表示分成(a1)×(a2×a3.....×an)两部分,然后分别括号化。

计算开始几项,f(1) = 1, f(2) = 1, f(3) = 2, f(4) = 5。结合递归式,不难发现f(n)等于h(n-1)。

2、一个栈(无穷大)的进栈序列为1,2,3,…,n,有多少个不同的出栈序列?

      思路:这个与加括号的很相似,进栈操作相当于是左括号,而出栈操作相当于右括号。n个数的进栈次序和出栈次序构成了一个含2n个数字的序列。第0个数字肯定是进栈的数,这个数相应的出栈的数一定是第2i+1个数。因为如果是2i,那么中间包含了奇数个数,这奇数个肯定无法构成进栈出栈序列。

       设问题的解为f(2n), 那么f(2n) = f(0)*f(2n-2) + f(2)*f(2n-4) + f(2n-2)*f(0)。f(0) * f(2n-2)表示第0个数字进栈后立即出栈,此时这个数字的进栈与出栈间包含的数字个数为0,剩余为2n-2个数。f(2)*f(2n-4)表示第0个数字进栈与出栈间包含了2个数字,相当于1 2 2 1,剩余为2n-4个数字。依次类推。

       假设f(0) = 1,计算一下开始几项,f(2) = 1, f(4) = 2, f(6) = 5。结合递归式,不难发现f(2n) 等于h(n)

 

 

3、n个节点构成的二叉树,共有多少种情形?

       思路:可以这样考虑,根肯定会占用一个结点,那么剩余的n-1个结点可以有如下的分配方式,T(0, n-1),T(1, n-2),...T(n-1, 0),设T(i, j)表示根的左子树含i个结点,右子树含j个结点。

       设问题的解为f(n),那么f(n) = f(0)*f(n-1) + f(1)*f(n-2) + .......+ f(n-2)*f(1) + f(n-1)*f(0)。假设f(0) = 1,那么f(1) = 1, f(2) = 2, f(3) = 5。结合递推式,不难发现f(n)等于h(n)

 

4、n对括号有多少种匹配方式?

       思路:n对括号相当于有2n个符号,n个左括号、n个右括号,可以设问题的解为f(2n)。第0个符号肯定为左括号,与之匹配的右括号必须为第2i+1字符。因为如果是第2i个字符,那么第0个字符与第2i个字符间包含奇数个字符,而奇数个字符是无法构成匹配的。

       通过简单分析,f(2n)可以转化如下的递推式 f(2n) = f(0)*f(2n-2) + f(2)*f(2n - 4) + ... + f(2n - 4)*f(2) + f(2n-2)*f(0)。简单解释一下,f(0) * f(2n-2)表示第0个字符与第1个字符匹配,同时剩余字符分成两个部分,一部分为0个字符,另一部分为2n-2个字符,然后对这两部分求解。 f(2)*f(2n-4)表示第0个字符与第3个字符匹配,同时剩余字符分成两个部分,一部分为2个字符,另一部分为2n-4个字符。依次类推。

       假设f(0) = 1,计算一下开始几项,f(2) = 1, f(4) = 2, f(6) = 5。结合递归式,不难发现f(2n) 等于h(n)

5、在圆上选择2n个点,将这些点成对连接起来使得所得到的n条线段不相交的方法数?

       思路:以其中一个点为基点,编号为0,然后按顺时针方向将其他点依次编号。那么与编号为0相连点的编号一定是奇数,否则,这两个编号间含有奇数个点,势必会有个点被孤立,即在一条线段的两侧分别有一个孤立点,从而导致两线段相交。设选中的基点为A,与它连接的点为B,那么A和B将所有点分成两个部分,一部分位于A、B的左边,另一部分位于A、B的右边。然后分别对这两部分求解即可。

       设问题的解f(n),那么f(n) = f(0)*f(n-2) + f(2)*f(n-4) + f(4)*f(n-6) + ......f(n-4)*f(2) + f(n-2)*f(0)。f(0)*f(n-2)表示编号0的点与编号1的点相连,此时位于它们右边的点的个数为0,而位于它们左边的点为2n-2。依次类推。

       f(0) = 1, f(2) = 1, f(4) = 2。结合递归式,不难发现f(2n) 等于h(n)

6、求一个凸多边形区域划分成三角形区域的方法数?

      思路:以凸多边形的一边为基,设这条边的2个顶点为A和B。从剩余顶点中选1个,可以将凸多边形分成三个部分,中间是一个三角形,左右两边分别是两个凸多边形,然后求解左右两个凸多边形。

      设问题的解f(n),其中n表示顶点数,那么f(n) = f(2)*f(n-1) + f(3)*f(n-2) + ......f(n-2)*f(3) + f(n-1)*f(2)。f(2)*f(n-1)表示三个相邻的顶点构成一个三角形,那么另外两个部分的顶点数分别为2和n-1。

      设f(2) = 1,那么f(3) = 1, f(4) = 2, f(5) = 5。结合递推式,不难发现f(n) 等于h(n-2)

7、描述:有2n个人排成一行进入剧场。入场费5元。其中只有n个人有一张5元钞票,另外n人只有10元钞票,剧院无其它钞票,问有多少中方法使得只要有10元的人买票,售票处就有5元的钞票找零?

     思路:可以将持5元买票视为进栈,那么持10元买票视为5元的出栈。这个问题就转化成了栈的出栈次序数。由应用三的分析直接得到结果,f(2n) 等于h(n)*n!*n!

8、拥有 n+1 个叶子节点的二叉树的数量为h(n).例如 4个叶子节点的所有二叉树形态:

9、n*n的方格地图中,从一个角到另外一个角,不跨越对角线的路径数为h(n).例如, 4×4方格地图中的路径有:

10、圆桌周围有 2n个人,他们两两握手,但没有交叉的方案数为h(n)

11、说16个人按顺序去买烧饼,其中8个人每人身上只有一张5块钱,另外8个人每人身上只有一张10块钱。烧饼5块一个,开始时烧饼店老板身上没有钱。16个顾客互相不通气,每人只买一个。问这16个人共有多少种排列方法能避免找不开钱的情况出现。h(8)=1430,所以总数=1430*8!*8!

12、在图书馆一共6个人在排队,3个还《面试宝典》一书,3个在借《面试宝典》一书,图书馆此时没有了面试宝典了,求他们排队的总数?

h(3)=5;所以总数为5*3!*3!=180.

13、对于集合/{1,2,...,2n/}的不交叉划分的数目为C_n,这里解释一下不交叉划分,我们对于集合{a,b}和{c,d},假设他们组成了两个区间[a,b]和[c,d],我们假设两个区间不重合,那么以下四种情况当做是不交叉的:a<c<d<b,a<b<c<d,c<a<b<d与c<d<a<b,就是说两个区间可以包含或者相离,那么此时我们称集合{a,b}和{c,d}是不交叉的。对于集合/{1,2,...,2n/},将里面元素两两分为一子集,共n个,若任意两个子集都是不交叉的,那么我们称此时的这个划分为一个不交叉划分。此时不交叉的划分数就是我们的C_n了,证明也很容易,我们将每个子集中较小的数用左括号代替,较大的用右括号代替,那么带入原来的1至2n的序列中就形成了合法括号问题,就是我们第二点的结论。例如我们的集合{1,2,3,4,5,6}的不交叉划分有五个:{{1,2},{3,4},{5,6}},{{1,2},{3,6},{4,5}},{{1,4},{2,3},{5,6}},{{1,6},{2,3},{4,5}}和{{1,6},{2,5},{3,4}}。

14、n层的阶梯切割为n个矩形的切法数也是C_n。如下图所示:

 这个证明是怎么进行的呢?我们先绘制如下的一张图片,即n为5的时候的阶梯:

我们注意到每个切割出来的矩形都必需包括一块标示为*的小正方形,那么我们此时枚举每个*与#标示的两角作为矩形,剩下的两个小阶梯就是我们的两个更小的子问题了,于是我们的C_5 = C_0 * C_4 + C_1 * C_3 + C_2 * C_2 + C_1 * C_3 + C_0 * C_4注意到这里的式子就是我们前面的性质3,因此这就是我们所求的结果了。

15、在一个2*n的格子中填入1到2n这些数值使得每个格子内的数值都比其右边和上边的所有数值都小的情况数也是C_n

16、平面上连接可以形成凸包的2n个点分成2个一组连成n条线段,两两线段之间不相交的情况总数是C_n

Catalan数问题的一个变形:

n+m个人排队买票,并且满足n /ge m,票价为50元,其中n个人各手持一张50元钞票,m个人各手持一张100元钞票,除此之外大家身上没有任何其他的钱币,并且初始时候售票窗口没有钱,问有多少种排队的情况数能够让大家都买到票。

这个题目是Catalan数的变形,不考虑人与人的差异,如果m=n的话那么就是我们初始的Catalan数问题,也就是将手持50元的人看成是+1,手持100元的人看成是-1,任前k个数值的和都非负的序列数。

这个题目区别就在于n>m的情况,此时我们仍然可以用原先的证明方法考虑,假设我们要的情况数是D_{n+m},无法让每个人都买到的情况数是U_{n + m},那么就有D_{n + m} + U_{n +m} = {n + m /choose n},此时我们求U_{n + m},我们假设最早买不到票的人编号是k,他手持的是100元并且售票处没有钱,那么将前k个人的钱从50元变成100元,从100元变成50元,这时候就有n+1个人手持50元,m-1个手持100元的,所以就得到U_{n + m} = {n + m /choose n + 1},于是我们的结果就因此得到了,表达式是D_{n + m} = {n + m /choose n} - {n + m /choose n + 1}

关于Catalan数的变形还有很多,本身组合数学就是一门十分有趣的学科,通过不停地分析,求解我们能够不断增加自己思维的严谨性和全面性。

<think>嗯,用户的问题看起来有点复杂,他想要用Matlab编写代码,基于引理2.2确定φ1和φ2的可行范围,然后结合公式2.13到2.16计算加工成本系和位置权重,最后解决指派问题。首先,我需要理解这些参和公式之间的关系,以及如何将它们转化为代码。 首先,用户提到了引理2.2,但具体内容没有给出,可能和窗口位置参φ1和φ2的约束条件有关。假设引理2.2定义了φ1和φ2必须满足的某些不等式,比如上下限或者某种关系式。比如,可能φ1和φ2需要满足φ1 ≤ φ2,或者特定的范围如0 ≤ φ1, φ2 ≤ 1之类的。我需要用户提供的更多信息,但根据常见的类似问题,可能涉及区间内的参范围。 接下来是公式2.13到2.16,这些可能涉及加工成本系和位置权重的计算。例如,公式可能将加工成本系φ1和φ2的值相关联,或者通过某种函计算。位置权重可能涉及到这些参的组合,比如加权平均或其他运算。需要明确这些公式的具体形式才能正确编码。 然后,解决指派问题通常使用匈牙利算法,所以用户可能需要生成一个成本矩阵,然后应用该算法来找到最优指派。Matlab中是否有现成的函来处理指派问题?例如,matchpairs函可能可以用于此目的。需要确认这一点。 现在,分步骤思考: 1. 确定φ1和φ2的可行范围:根据引理2.2,可能需要遍历所有可能的φ1和φ2的组合,这些组合满足特定的约束条件。例如,如果φ1和φ2在某个区间内,且φ1 ≤ φ2,那么可行范围可以通过生成网格点来确定。例如,使用linspace生成离散值,然后筛选符合条件的组合。 2. 计算加工成本系和位置权重:根据公式2.13到2.16,可能需要将每个φ1和φ2的组合代入这些公式,计算出相应的参。例如,如果加工成本系是φ1和φ2的函,那么需要为每个组合计算对应的值。 3. 构建指派问题模型:将计算出的参整合成一个成本矩阵,其中每个元素代表某个任务分配给某个加工位置的成本。然后使用匈牙利算法或其他方法求解最小成本的指派方案。 4. Matlab实现:需要编写代码来实现上述步骤,包括参范围的生成、公式计算、成本矩阵构建和指派问题求解。可能需要使用循环结构遍历φ1和φ2的组合,矩阵运算来高效计算,以及调用内置函来处理指派问题。 可能的难点在于如何高效地遍历参空间,尤其是当参范围较大时,计算量可能会很大。此外,确保公式的正确转换到代码中也是关键,需要仔细检查学表达式和代码之间的对应关系。 另外,用户提到的引用[2]涉及Catalan的推导,可能排列组合有关,但不确定是否当前问题直接相关。可能用户的问题中的引理2.2Raney引理Catalan有关,需要进一步的信息。但根据现有信息,暂时假设φ1和φ2的可行范围某种组合约束有关,如排列或区间限制。 总结步骤: - 根据引理2.2确定φ1和φ2的约束,生成所有可能的离散值组合。 - 对每个组合应用公式2.13-2.16计算加工成本系和位置权重。 - 构建成本矩阵并使用匈牙利算法求解指派问题。 - 在Matlab中实现上述流程,可能需要使用meshgrid生成参网格,组运算提高效率,以及调用matchpairs函进行指派求解。 需要验证每个步骤的正确性,例如参生成是否符合约束,公式计算是否正确,指派问题是否被正确建模。此外,可能还需要优化代码性能,尤其是在参范围较大时,避免过高的计算复杂度。</think>根据您的问题描述,我们将分步骤实现基于引理2.2的指派问题求解(假设引理2.2定义了参约束关系)。以下是结合Matlab的实现方案: ### 一、参范围确定 假设引理2.2定义了窗口位置参需满足: $$φ_1 \geq a,\quad φ_2 \leq b,\quad φ_1 \leq φ_2$$ 则参生成代码如下: ```matlab % 参定义 a = 0.2; % 引理2.2下限 b = 0.8; % 引理2.2上限 step = 0.1; % 生成可行域网格 [phi1, phi2] = meshgrid(a:step:b, a:step:b); mask = (phi1 <= phi2); % 应用引理2.2约束 valid_phi1 = phi1(mask); valid_phi2 = phi2(mask); ``` ### 二、加工成本计算 假设公式(2.13)-(2.16)定义成本系为: $$c_{ij} = \alpha \cdot φ_1^{(i)} + \beta \cdot φ_2^{(j)}$$ 权重计算为: $$w_k = \frac{1}{\sqrt{φ_1^{(k)} \cdot φ_2^{(k)}}}$$ 对应代码: ```matlab alpha = 0.5; beta = 0.5; % 根据实际公式调整 n = length(valid_phi1); % 构建成本矩阵 C = zeros(n,n); for i = 1:n for j = 1:n C(i,j) = alpha*valid_phi1(i) + beta*valid_phi2(j); end end % 计算位置权重 weights = 1./sqrt(valid_phi1.*valid_phi2); ``` ### 三、指派问题求解 使用匈牙利算法实现: ```matlab % 调用Matlab内置函 [assignment, cost] = matchpairs(C, max(C(:))); % 最小化总成本 % 结果解析 optimal_phi1 = valid_phi1(assignment(:,1)); optimal_phi2 = valid_phi2(assignment(:,2)); ``` ### 四、完整实现框架 ```matlab function [assignment, cost] = scheduling_solver(a, b, step, alpha, beta) % 步骤1:参范围生成 [phi1, phi2] = meshgrid(a:step:b, a:step:b); mask = (phi1 <= phi2); valid_phi1 = phi1(mask); valid_phi2 = phi2(mask); % 步骤2:构建成本矩阵 n = length(valid_phi1); C = alpha*valid_phi1' + beta*valid_phi2; % 向量化计算 % 步骤3:求解指派问题 [assignment, cost] = matchpairs(C, max(C(:))); % 附加权重输出 weights = 1./sqrt(valid_phi1(assignment(:,1)).*valid_phi2(assignment(:,2))); end ``` ### 五、算法特性 1. **时间复杂度**:参遍历阶段为$O(n^2)$,匈牙利算法为$O(n^3)$[^1] 2. **精度控制**:通过调整`step`参平衡计算精度效率 3. **约束扩展**:可在mask中叠加更多引理2.2的约束条件
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