§ 5. Метод включений и исключений
Подсчет числа решений соответствующих задач не является единственным содержанием комбинаторного анализа. Метод включений и исключений позволяет решить важную задачу разделения множеств на подмножества в зависимости от того, обладают ли их элементы определенной совокупностью свойств или нет.
Рассмотрим сначала простую задачу о нахождении числа элементов объединения множеств. Пусть п(А) – число элементов множества А. Основная формула для нахождения числа элементов объединения двух множеств:
. (1)
Эта формула очевидна из диаграммы Венна:
С помощью формулы (1) можно получить формулу для числа элементов объединения любого числа множеств. Например, для трех множеств:
= −
−
=
−
= .
Диаграмма Венна для этого случая:
Для п множеств справедлива теорема.
Теорема 1. Если − некоторые множества и N(А1) = | А1|, N(А2) = | А2|, …, N(Аn) = | Аn|, то
−
+ …
. (2)
Обобщим формулу (2).
Пусть дано п-множество М некоторых элементов k-множество {р1, р2,…, рk}, которыми элементы множества М могут как обладать, так и не обладать. Выделим какую-либо r-выборку свойств .
Пусть п − число элементов , обладающих всеми r выбранными свойствами. Отсутствие у элемента какого-либо свойства рi обозначим через . Тогда, например, запись п означает число элементов, обладающих свойствами р1 и р3 и не обладающих свойством р2.
Найдем число элементов, не обладающих набором определенных свойств, начав с самых простых случаев.
1. Пусть имеется одно свойство р, тогда п .
2. Имеется конечное число свойств р1, р2,…, рk, несовместимых друг с другом. Тогда опять п = .
3. Элементы обладают комбинациями различных свойств. Тогда справедлива теорема:
Теорема 2. Если даны п-множество элементов и k-множество свойств рi, , совместимых между собой, то
п = + − … +
+ . (3)
Примечательно, что формулу (3) можно использовать и в том случае, когда в ее левой части стоит любая комбинация свойств, как выполняющихся, так и не выполняющихся. Например, для левой части п формула примет вид
п = п − п − п +
+ п . (4)
Пример. В комнате находится несколько человек, знающих хотя бы один из трех языков. Шестеро знают английский, шестеро – немецкий, семеро – французский. Четверо знают английский и немецкий, трое – немецкий и французский, двое – французский и английский. Один человек знает все три языка. Сколько человек в комнате? Сколько из них знают только английский язык?
□ Данную задачу можно решить традиционным способом “вычерпывания” множеств без применения метода включений и исключений. Составим таблицу:
А | Н | Ф | АН | НФ | ФА | АНФ |
6 | 6 | 7 | 4 | 3 | 2 | 1 |
Пусть из комнаты ушел человек, знающий все три языка. Тогда получим:
А | Н | Ф | АН | НФ | ФА | АНФ |
5 | 5 | 6 | 3 | 2 | 1 | 0 |
Пусть теперь ушли три человека (из оставшихся), знающие одновременно английский и немецкий языки; число людей, знающих другие языки не изменится:
А | Н | Ф | АН | НФ | ФА | АНФ |
2 | 2 | 6 | 0 | 2 | 1 | 0 |
Теперь пусть уйдут двое, знающие немецкий и французский языки:
А | Н | Ф | АН | НФ | ФА | АНФ |
2 | 0 | 4 | 0 | 0 | 1 | 0 |
Наконец, уходит человек, знающий французский и английский языки. Окончательно получим:
А | Н | Ф | АН | НФ | ФА | АНФ |
1 | 0 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Таким образом, в комнате остался один человек, знающий только английский язык, и трое, знающих только французский язык. Кроме того, вышло семь человек, значит, сначала в комнате находилось одиннадцать человек.
Используем теперь для решения задачи метод включений и исключений. Пусть свойство рА – знать английский язык; рН – знать немецкий язык; рФ – знать французский язык. По условию задачи общее число людей составляют вае, знающие хотя бы один язык; не знающих хотя бы один язык в задаче нет. По формуле (2) имеем
п = п + п + п − п − п − п +
+ п = 6 + 6 + 7 − (4 + 3 + 2) + 1 = 11.
Число людей, знающих только английский язык (по формуле (4)):
п = п − п −п + п =
= 6 − 4 − 2 + 1 = 1.
Так же легко может быть найден ответ и на другие подобные вопросы. ■
Пусть теперь элементы множества имеют веса. Веса – это числовые характеристики элементов рассматриваемых множеств.
Пусть задано п-множество М и каждому элементу приписан вес из k-множества свойств р1, р2,…, рk. Тогда
а − сумма весов со свойством рj.
Произведем r-выборку свойств и обозначим сумму весов элементов, обладающих всеми r выбранными свойствами, через , т.е. − это сумма весов элементов множества М, которые обладают каждым из свойств р1, р2,…, рk. Сумму, распространенную на все возможные r-выборки свойств, обозначим = . Здесь суммирование распространяется на все сочетания длины r из k свойств, количество сочетаний равно . Таким образом, в суммируются веса только тех элементов, которые имеют как минимум r свойств. Пусть элемент обладает t свойствами и , тогда его вес в войдет раз. Например, = = содержит = k членов, а = = содержит членов и т.д. Через обозначим сумму весов всех элементов множества М, т.к. должна включать элементы, обладающие нуль свойствами и более. Положим − сумма весов элементов, обладающих ровно r свойствами из k имеющихся, тогда − сумма весов элементов, которые не имеют ни одного из указанных свойств. При таких обозначениях теорема включений и исключений с учетом весов формулируется следующим образом.
Теорема 3. Сумма весов элементов, обладающих точно r свойствами из k свойств р1, р2,…, рk, равна
= +
=
= . (5)
Если все элементы имеют единичный вес, т.е. = 1, то = , и сумма весов равна числу слагаемых в сумме . Тогда формула (5) примет вид:
= . (6)
Теорема 4. Если даны п-множество М, каждый элемент которого имеет вес, и k-множества свойств, то сумма весов элементов, не удовлетворяющих ни одному из заданных свойств, определяется по формуле
= − + +…+
+ . (7)
Если все элементы имеют единичный вес, то = , и сумма весов равна числу слагаемых в сумме. В этом случае , равно числу элементов множества М, не удовлетворяющих ни одному из указанных k свойств. Тогда формула (7) примет вид:
п = + − … +
+ = . (8)
Пример. Пусть имеется конечное упорядоченное множество чисел 1, 2, …, п. Для них могут быть образованы перестановки . Число всех перестановок, очевидно, п!. Среди этих перестановок имеются такие, где ни один из элементов не сохранил своего первоначального места: . Такие перестановки называют беспорядками. Найти число беспорядков.
□ Множество п элементов рассматривается по отношению к множеству свойств элементов оставаться на своих местах рi : . Очевидно, что если k элементов закрепляются на своих местах, то число N(k) соответствующих перестановок равно (п − k)!. Число способов, которыми можно выбрать k закрепленных элементов из общего количества п элементов, равно . Тогда число беспорядков, где ни один элемент не сохранил своего первоначального места, находится по формуле, аналогичной формуле (7):
N(0) = п! − + +…+ +…+
+ = п! − + +…+
+ +…=
= п! = .
Здесь выражение обозначает целую часть заданного числа, а е − основание натурального логарифма. ■
Пример. При опросе сотрудников некоторого учреждения оказалось, что 60% сотрудников знают английский язык, 50% − французский, 50% − немецкий, 30% − английский и французский, 20% − французский и немецкий, 40% − английский и немецкий, 10% − английский, французский и немецкий. Сколько процентов сотрудников:
а) не знают ни одного языка;
б) знают ровно два языка.
□ а) Можно воспользоваться формулой
= .
В нашем случае ее можно записать в виде
= ,
где свойство рi, − это свойство знать i-й язык.
Тогда
= = − + − ,
где − общее число сотрудников, равное 1 или 100%; − число сотрудников, владеющих хотя бы одним языком; − число сотрудников, владеющих хотя бы двумя языками; − число сотрудников, владеющих тремя языками. Тогда
= 0,6 + 0,5 + 0,5 = 1,6; = 0,3 + 0,2 + 0,4 = 0,9; = 0,1.
Отсюда
= 1 − 1,6 + 0,9 − 0,1 = 0,2 ,
т.е. 20% сотрудников не владеют указанными языками.
б) Здесь можно использовать формулу
= .
Тогда, количество сотрудников, знающих ровно два языка:
= = − = 1· 0,9 − 3· 0,1 = 0,6 ,
т.е. 60% сотрудников владеют двумя языками. ■
В случае, когда свойств немного, для решения задач подобного типа удобно использовать круги Эйлера.
Пример. В группе студентов 25 человек. Среди них 20 сдали сессию успешно, 12 занимаются в спортивных секциях, причем 10 из них сдали сессию успешно. Сколько неуспевающих студентов не посещает спортивных секций?
□ Изобразим множество студентов, успешно сдавших сессию, кругом, помеченным буквой У, а множество тех, кто занимается в секциях, кругом, помеченным буквой С:
Пересечение кругов соответствует множеству успевающих студентов, занимающихся в секциях, а объединение – множеству студентов, которые учатся успешно или посещают секции. Число таких студентов равно
20 + 12 – 10 = 22.
Число тех неуспевающих студентов, которые не посещают секций, равно
25 – 22 = 3. ■
Пример. Найти число способов разложения п шаров по т ящикам так, чтобы r ( ) ящиков остались пустыми.
□ Очевидно, что порядок шаров важен, т.е. шары следует пронумеровать. Следовательно, будут иметь место п-перестановки. В данном опыте выбирается ящик. Это выборка с повторениями, т.к. ящики могут повторяться, например, первый шар положен в первый ящик, второй шар положен в первый ящик и т.д. Следовательно, речь идет о выборке т ящиков п раз ( п шаров) с повторениями. Таким образом, число способов, которыми можно разместить п шаров по т ящикам, равно тп.
Пусть теперь pi ( ) – свойство, состоящее в том, что при данной раскладке ящик с номером i остался пустым. Тогда количество раскладок, обладающих свойствами при одном способе выбора r пустых ящиков, равно = , а общее число раскладок, распространенное на все возможные способы выбора пустых ящиков, будет равно
= .
Используя формулу (6) в наших обозначениях, получим
= = .
Пусть т = 3, п = 5, r = 1. Тогда
= = 1·3·25 −2·3·15 + 3·1·05 = 3·32 − 2·3 + 0 = 90.
Следовательно, существует 90 способов разложения пяти шаров по трем ящикам так, чтобы один ящик остался пустым. ■
Рассмотренная задача является одной из широкого круга задач на “распределение объектов любой природы по ячейкам”. Ход решения задачи показал, что необходимо тщательно анализировать “физический смысл задачи”, чтобы правильно решить вопрос о том, следует ли считать распределяемые объекты одинаковыми или различными, учитывать их порядок, или нет, считать ячейки одинаковыми или различными.
Постановка задачи
Предполагается, что даны n объектов и k ячеек (“ящиков”). Ставится вопрос о количестве способов, которыми можно распределить объекты по ячейкам. При этом в зависимости от условия задачи возможны следующие допущения:
1)объекты могут бытьодинаковыми или различными; 2) ячейки могут быть одинаковыми или различными (разные ячейки удобно различать по номерам); 3) ограничения на количество объектов в ячейках; 4) могут использоваться не все объекты и не все ячейки; 5) может учитываться порядок объектов в ячейках и порядок самих ячеек.
Одинаковые объекты
1. Вместимость объектов не ограничена.
Расположив все объекты на прямой, получим (n − 1) интервалов между ними. Выберем (k − 1) интервалов и разместим в них “перегородки”, тем самым получим распределение объектов по непустым ячейкам:
Всего существует способов такого размещения перегородок, следовательно, различных способов распределения n одинаковых объектов по k непустым ячейкам.
2. Добавим к имеющимся n объектам еще k таких же и распределим полученные (n + k) объектов по k ячейкам так, чтобы среди ячеек не было пустых. При этом n исходных объектов распределяется по ячейкам произвольным образом. Число способов такого распределения равно:
.
3. Ограничение на количество объектов в ячейке.
Пусть в каждой ячейке должно быть не менее m объектов. Тогда сначала кладем в каждую ячейку по m объектов, а затем рассматриваем всевозможные способы распределения оставшихся (n−km) объектов. Число способов распределения равно:
.
Различные объекты
1. Распределение различных объектов без учета порядка объектов в ячейках.
а) Вместимости ячеек не ограничены .
Первый объект можно поместить в любую из k ячеек; второй, независимо от первого, – также в любую из k ячеек и т.д. Тогда по правилу произведения объекты можно распределить по ячейкам различными способами (это есть число n-перестановок с неограниченными повторениями из k элементов).
б) Ячейки имеют заданные вместимости.
Пусть ячейки имеют заданные вместимости , причем:
.
Тогда объекты для первой ячейки можно выбрать способами, для второй – способами и т.д. По правилу произведения число способов заполнения всех ячеек равно
· ·…· = .
Это есть количество соответствующих n-перестановок.
в) Отсутствие пустых ячеек
Пусть каждая ячейка не пуста. На основании принципа включения и исключения получим, что число распределений n объектов по k ячейкам определяется как
.
2. Распределение различных объектов с учетом их порядка в ячейках
а) Без ограничений на число объектов в ячейках
Как было показано ранее, если объекты не различать между собой (объекты одинаковы), то число способов распределения равно . Каждому такому способу распределения одинаковых объектов по ячейкам соответствует n! способов распределения разных объектов с учетом их порядка, которые получаются за счет перестановок объектов между собой (не изменяющих числа объектов в ячейке), т.е. при учете порядка каждое такое распределение порождает n! распределений.
По правилу произведения получаем формулу для числа всех способов распределения:
· n! = .
б) Отсутствие пустых ячеек
Без учета порядка число распределений, как показано ранее, равно . При учете порядка каждое такое распределение порождает n! распределений. По правилу произведения общее число распределений равно
· n! = .
Метод включений и исключений может быть использован при решении некоторых задач теории чисел и ее приложений, где применяются специальные функции Эйлера и Мебиуса.
Функцией Эйлера называется функция , определенная на множестве N, значения которой равны числу k натуральных, может быть, и составных целых чисел, взаимно простых с п и 0 < k < n, (k, n) = 1. Для п = 1 полагают .
Запись (a, b) обозначает наибольший общий делитель натуральных чисел a и b. Взаимно простыми являются числа, наибольший общий делитель которых равен единице. Например, натуральные числа 5 и 7 взаимно простые, т.к. (5, 7) = 1. Таким образом, взаимно простые числа друг на друга нацело не делятся.
Функция Эйлера аналитически выражается следующим образом:
= п − + + …+ , (9)
где k − есть число простых делителей qi числа п, .
Чаще функция Эйлера используется в другом виде:
= п = , (10)
где п = − разложение аргумента на простые сомножители.
Пример. Найти значения функции Эйлера для п = 1, 2,…, 10.
□ Разложим числа от 1 до 10 на простые делители:
1 = 11, 2 = 21, 3 = 31, 4 = 22, 5 = 51, 6 = , 7 = 71, 8 = 23, 9 = 32, 10 = .
Найдем значения функции.
1. по определению;
2. = = 1, (1,2) = 1; это число 1;
3. = = 2, (1,3) = 1, (2,3) = 1; два числа не превосходят число 3 и взаимно просты с числом 3, эти числа 1 и 2;
4. = = 2, (1,4) = 1, (3,4) = 1; это числа 1 и 3;
5. = = 4, (1,5) = 1, (2,5) = 1, (3,5) = 1, (4,5) = 1; это числа 1, 2, 3, 4;
6. = = 2, (1,6) = 1, (5,6) = 1; это числа 1 и 5;
7. = = 6, (1,7) = 1, (2,7) = 1, (3,7) = 1, (4,7) = 1, (5,7) = 1, (6,7) = 1; это числа 1, 2, 3, 4, 5, 6;
8. = = 4, (1,8) = 1, (3,8) = 1, (5,8) = 1, (7,8) = 1; это числа 1, 3, 5, 7;
9. = = 6, (1,9) = 1, (2,9) = 1, (4,9) = 1, (5,9) = 1, (7,9) = 1, (8,9) = 1; это числа 1, 2, 4, 5, 7, 8;
10. = = 4, (1,10) = 1, (3,10) = 1, (7,10) = 1, (9,10) = 1; это числа 1, 3, 7, 9; ■
Свойства функции Эйлера:
10. Если (a, b) = 1, то .
Действительно, пусть (3,7) = 1,
;
Ранее было показано, что = 2, = 6. Тогда · = 2·6 = 12, т.е. .
20. .
Действительно, пусть п = 8 = 23. Ранее было показано, что = 4. Теперь воспользуемся указанной формулой , т.е. равенство получено.
30. = = п .
40. ,
где d – различные делители числа п.
Например, если п = 10 = , то . Выражение означает, что суммирование ведется по всем делителям числа 10, т.е.
1 + 1 + 4 + 4 = 10.
50. , где п > 0 и (х, п) = 1.
Например, х = 3, п = 7. Тогда 729 = 104·7 + 1 = или х = 3, п = 10. Тогда 81 = 8·10 + 1 = .
Функция Мебиуса определяется для всех и равна
где п = − разложение аргумента на простые сомножители.
Значения функции Мебиуса для первых десяти значений аргумента :
n | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| 1 | −1 | −1 | 0 | −1 | 1 | −1 | 0 | 0 | 1 |
Свойства функции Мебиуса:
10.
причем суммирование идет по всем делителям d числа п. Так, если п = 1, то . Если же п = , то = (1 – 1)k = 0, т.к. все делители d, для которых , имеют по определению вид , т.е . Количество таких делителей , выбираемых из , равно .
20. Если , то , где и определены на множестве N. Указанная формула называется формулой обращения Мебиуса.
30. .
Данная формула устанавливает связь между функциями Эйлера и Мебиуса. Если
п = , то = .
- Богданов а.Е. Курс лекций
- Содержание
- § 1. Основные понятия теории множеств
- Основные понятия теории множеств
- Способы задания множеств
- Операции над множествами
- § 2. Соответствия. Функции. Отображения
- § 3. Понятие алгебры. Алгебра множеств кантора
- Диаграмма Эйлера-Венна
- § 4. Бинарные отношения
- Способы задания бинарных отношений
- Свойства бинарных отношений
- § 5. Бинарное отношение эквивалентности
- § 6. Бинарное отношение порядка. Упорядоченные
- § 7. Решетки (структуры). Изоморфизм
- Изоморфизм множеств
- Дедекиндовые решетки
- Дистрибутивные решетки
- § 8. Отношения (обобщение). Алгебраические
- Операции над отношениями
- Алгебраические системы
- Глава ιι. Комбинаторный анализ
- § 1. Основные определения
- Правила суммы и произведения
- § 2. Формулы расчета перестановок и сочетаний
- § 3. Бином и полином
- § 4. Подстановки
- § 5. Метод включений и исключений
- § 6. Метод производящих функций
- § 7. Комбинаторная мера информации. Вероятность искажения информации
- Глава ιіі. Теория графов
- § 1. Первоначальные понятия теории графов
- § 2. Операции над графами. Способы задания графов Операции над графами
- Способы задания графов
- § 3. Маршруты, цепи, циклы и другие характеристики графа
- § 4. Алгебраическая форма представления графа
- Глава іv. Некоторые приложения графов
- § 1. Эйлеровы графы. Алгоритм флери. Гамильтоновы
- Эйлеровы графы
- Алгоритм Флери.
- Метод построения эйлерового обхода двоичного куба
- Гамильтоновы графы. Метод Робертса – Флореса
- Метод перебора Робертса – Флореса
- § 2. Пространство циклов графа
- § 3. Независимое множество вершин графа
- Алгоритм выделения пустых подграфов
- § 4. Вершинное число внешней устойчивости графа
- § 5. Плотность графа
- Алгоритм выделения полных подграфов
- § 6. Раскраска графа
- Оценки хроматического числа
- Алгоритм минимальной раскраски вершин графа
- § 7. Планарность графа
- Глава V. Оптимизационные алгоритмы теории графов
- § 1. Определение кратчайших путей. Алгоритм дейкстры
- § 2. Максимальный поток через сеть. Алгоритм
- Алгоритм Форда – Фалкерсона
- § 3. Построение остова экстремального веса. Алгоритм краскала
- § 4. Метод ветвей и границ: задача коммивояжера. Общая модель задачи поиска
- Дерево поиска частичных решений
- § 5. Применение ориентированных деревьев в задачах теории кодирования и диагностирования
- § 6. Построение оптимального дерева бинарного поиска. Алгоритм гильберта – мура
- Алгоритм Гильберта – Мура построения оптимального дерева бинарного поиска Суть алгоритма
- Алгоритм
- § 7. Сложность задач теории графов. Задача синтеза управляющих систем
- Задача синтеза управляющих систем
- Задача о выполнимости
- Литература
- Электронное пособие курс лекций
- «Дискретная математика».