Problem: distributing labeled objects into unlabeled boxes
Classifications
EXAMPLE: Assigning 4 employees into 3 unlabeled offices. Each office can contain any number of employees.
:
:
:
:
1730, Stirling (1692-1770)
DEFINITION: , the Stirling number of the second kind, is defined as the # of ways of distributing labeled objects into unlabeled boxes s.t. no box is empty.
The number of ways of distributing labeled objects into unlabeled boxes is .
THEOREM: when .
: the # of ways of distributing labeled objects into labeled boxes such that no box is empty
: the set of ways of distributing labeled objects into labeled boxes.
By the product rule,
: the set of ways where exactly boxes are used,
is a partition of and
//
// inverse binomial transform
Type 4
Problem: distributing unlabeled objects into unlabeled boxes
Classifications
EXAMPLE: # of ways of distributing 4 identical books into 3 identical boxes.
REMARK: The schemes are determined by
Partitions of Integers
DEFINITION: is called an -partition with exactly parts if are all positive integers.
: the # of ways of writing as the sum of positive integers.
,
EXAMPLE: The integer 4 has 4 different partitions into parts
REMARK: solution to the type 4 problem
THEOREM: For , ,
Let the set of -partitions with exactly parts,
Let . Then . // right-hand side
Let the set of -partitions with exactly parts. Then . // left-hand side
is bijective
EXAMPLE: determine and with the above theorem
Computing Recursively
Generating Functions
Catalan number: , // there is a new tool to solve it
DEFINITION: The generating function of a sequence is .
Generating functions are formal power series; we do not discuss their convergence.
EXAMPLE: generating functions of sequences
,
,
,
DEFINITION: Let , .
if for all
Operations
DEFINITION: Let , .
for any constant
We say that is an inverse of if .
The inverse of is denoted as
When has an inverse, define
THEOREM: has an inverse if and only if .
EXAMPLE: Let . Find .
: exists
Denote ; are undetermined coefficients
:
Coefficient of :
Coefficient of :
Coefficient of :
Coefficient of :
, , …,
DEFINITION:
for all integers
, where is a constant
THEOREM: Let and .
DEFINITION: Let and . The extended binomial coefficient
THEOREM: Let be a real number with and let be a real number. Then .
二项式逆变换那步,符号看半天
分拆数递推那个,构造双射的想法真妙
我也觉得构造双射真巧妙
扩展二项式系数那段,看得我眼晕。
我也看得眼晕,真不易
整数分拆那个递推式,证得还蛮巧的
容斥那步最妙
生成函数求逆那块,系数对应关系挺巧妙的
那个推导确实很漂亮
分拆顺序那个,试试按递减数对来记
斯特林公式推导那块,我看了三遍才转过弯来
我也曾卡住,好在多看几遍
Type 4这情况,放书进盒子还好理解,人还真难想
那个n1≥n2≥…的分拆顺序,能不能换个更顺的记法啊
Catalan数倒是熟,括号匹配写编译器时天天见
那个双射证明看愣了
同感,那段逻辑太绕了
生成函数不考虑收敛性,实际仿真能这么玩吗?
Ferrers图画分拆确实直观,比死记公式强多了
pn(n) = 1 这个例子举得不错,一下就懂了
分拆顺序那个记法,试试画个Ferrers图会好记很多
之前搞过分布问题,label的区别直接让我挂了一题
unlabeled boxes真的容易漏,一错就全错
同感,我看到S2(n,j)就条件反射想翻笔记
Stirling数两类老是搞混
我也老搞混
p_j(n+j)那个递推的证明看半天愣是没看懂🤔
我也卡过,慢慢会懂的
求问p_j(n)那个递推有没人用图示法讲过?
这组合数学也太反人类了,每次推公式都像在解谜😂
这课要是没老师带,光看笔记根本推不下去,太难了。
形式幂级数不用管收敛性,这点在工程上能接受不?
这公式写得挺绕的
同感,看半天没看懂
Catalan 数确实常用,括号匹配、栈操作都在用这个。
斯特林第二类数的递推公式好像有点记不住
我也总记混,太难了
Type 3 和 Type 4 的区别真让人晕,有人总结下吗?
之前被组合数学折磨过,现在看这些符号还是头大。
p_j(n) 那个递推式子,有没有更直观的图解啊?
图解的话可以试试Young表,更直观
那个双射证明的映射f有点妙啊,看了半天才转过弯。
卡在映射好久才懂
斯特林那老哥要是知道现在人拿他名字背公式估计要气活过来。
unlabeled boxes 这条件太坑了,每次做题都漏看。
生成函数求导那块,是不是跟泰勒展开有关系?
公式看着眼熟,当年期末考差点挂科😭
组合数学推公式就像玩解谜游戏,痛并快乐着
之前搞过类似的组合计数,确实折腾了好久
这个定理证明用双射构造,思路挺巧的
生成函数这工具确实强大,组合恒等式全靠它证明
Type 3和Type 4混在一起的时候容易搞混条件
求问生成函数收敛性真的不用管吗,形式上算就行?
Catalan数那个例子,跟括号匹配是一个东西吧
整数分拆这玩意,数论课上学完再也没用过
233 看到1730年斯特林,这老哥真闲
确实闲,那时候没电脑全靠手算
labeled和unlabeled的区别,每次都要反应半天
组合数学的笔记?看着有点头大。
同感,组合数学确实烧脑。
pj(n+j)那个递推怎么直观理解啊,有点绕
那个生成函数求逆的操作,跟信号处理里的Z变换有点像?
斯特林数这公式背了忘忘了背,考试全靠现场推
之前上离散数学被p(n)搞到怀疑人生,现在再看居然有点亲切
那个逆二项变换的几何直观是啥?光看公式总感觉差点意思
unlabeled boxes 每次做题都漏条件,真的很烦
(-1)^i那项是不是跟容斥原理有关系啊?
求问那个斯特林数的公式在实际项目里真有人用吗?
斯特林数真就考场专用,工作里谁还手算这个
这公式在调度算法里确实见过
斯特林数的定义好绕,反复看了三遍
生成函数那部分推导有点绕
Catalan数熟,但斯特林公式还是懵
整数分拆顺序n1≥n2…记不住啊,太反人类
这组合数学也太烧脑了吧,看得我头大 😂