插板法
现有 \(n\) 个完全相同的球,将其分至 \(k\) 个盒子中,每个盒子至少 \(1\) 个球,共有多少种分法?
问题等价于用 \(k-1\) 个板子插入到 \(n-1\) 个空隙中,将其分为 \(k\) 组的方案数。答案就是
\[\binom{n-1}{k-1}
\]
若每个盒子允许为空,就会出现多个板子插入同一空隙的情况。我们假设所有盒子中已有 \(1\) 个球,那么总共有 \(n+k\) 个球,答案就是
\[\binom{n+k-1}{k-1}=\binom{n+k-1}{n}
\]
二项式定理
\[(a+b)^n=\sum_{i=0}^n\binom{n}{i}a^ib^{n-i}
\]
范德蒙德卷积
\[\sum_{i=0}^k\binom{n}{i}\binom{m}{k-i}=\binom{n+m}{k}
\]
组合意义:在 \(n+m\) 中选 \(k\) 个,相当于先在 \(n\) 中选 \(i\) 个,再在 \(m\) 中选 \(k-i\) 个。
多重集的排列数
设 \(S=\{n_1\cdot a_1,n_2\cdot a_2,\cdots,n_k\cdot a_k\}\) 表示由 \(n_1\) 个 \(a_1\),\(n_2\) 个 \(a_2\),…,\(n_k\) 个 \(a_k\) 组成的多重集,则 \(S\) 的全排列个数为
\[\frac{n!}{\prod_{i=1}^k n_i!}=\frac{n!}{n_1!n_2!\cdots n_k!}
\]
错排列
记 \(D_n\) 表示 \(n\) 个元素的错排列数,则有
\[D_n=(n-1)\cdot(D_{n-1}+D_{n-2})
\]
其中 \(D_0=1,D_1=0,D_2=1\)。
对于第 \(n\) 个元素,其可以与前 \(n-1\) 个元素中任意一个交换位置。设与它交换的元素所在位置为 \(k\),交换后分为两种情况:
- 第 \(k\) 个元素被交换到第 \(n\) 个位置,则剩下的 \(n-2\) 个元素构成错排列。
- 第 \(k\) 个元素没有交换到第 \(n\) 个位置,则剩下的 \(n-1\) 个元素构成错排列。
圆排列
设 \(n\) 个元素的圆排列数为 \(Q_n^n\)。考虑其中一种情况,从不同的位置断开就变为不同的排列,所以有
\[Q_n^n=\frac{A_n^n}{n}=(n-1)!
\]
部分圆排列的公式:
\[Q_n^r=\frac{A_n^r}{r}=\frac{n!}{r\cdot (n-r)!}
\]
常用公式
(1)
\[\binom{n}{m}=\binom{n}{n-m}
\]
(2)
\[\binom{n}{m}=\frac{n}{m}\binom{n-1}{m-1}
\]
(3)
\[\binom{n}{m}=\binom{n-1}{m}+\binom{n-1}{m-1}
\]
(4)
\[\sum_{i=0}^n\binom{n}{i}=2^n
\]
代数推导:
\[\sum_{i=0}^n\binom{n}{i}=(1+1)^n
\]
(5)
\[\sum_{i=0}^n(-1)^i\binom{n}{i}=[n=0]
\]
代数推导:
\[\sum_{i=0}^n(-1)^i\binom{n}{i}=(1-1)^n
\]
(6)
\[\sum_{i=0}^n\binom{n}{i}^2=\binom{2n}{n}
\]
代数推导:
\[\sum_{i=0}^n\binom{n}{i}^2=\sum_{i=0}^n\binom{n}{i}\binom{n}{n-i}=\binom{2n}{n}
\]
(7)
\[\sum_{i=0}^ni\binom{n}{i}=n2^{n-1}
\]
代数推导:
首先处理 \(i\dbinom{n}{i}\):
\[i\binom{n}{i}=i\cdot \frac{n!}{i!(n-i)!}=n\cdot \frac{(n-1)!}{(i-1)!(n-i)!}=n\binom{n-1}{i-1}
\]
设 \(j=i-1\),代入:
\[\sum_{i=0}^ni\binom{n}{i}=n\sum_{j=0}^{n-1}\binom{n-1}{j}=n2^{n-1}
\]
(8)
\[\sum_{i=0}^n\binom{i}{m}=\binom{n+1}{m+1}
\]
组合意义:
本质上是求杨辉三角某一列的和。我们可以发现,开头的 \(\dbinom{m}{m}\) 等于 \(\dbinom{m+1}{m+1}\),也就是杨辉三角 \(\dbinom{m+1}{m}\) 的右侧,二者求和可以再次传递到右侧,如此不断直到 \(\dbinom{n+1}{m+1}\)。

(9)
\[\binom{n}{m}\binom{m}{k}=\binom{n}{k}\binom{n-k}{m-k}
\]
容斥原理
\[\left|\bigcup_{i=1}^{n}S_i\right|=\sum_{m=1}^n(-1)^{m-1}\sum_{a_i<a_{i+1} }\left|\bigcap_{i=1}^mS_{a_i}\right|
\]
min-max 容斥
高大上的东西。现有长度为 \(n\) 的序列 \(\{x_i\}\),设 \(S=\{1,2,3,\cdots,n\}\),则有
\[\max_{i\in S}{x_i}=\sum_{T\subseteq S}{(-1)^{|T|-1}\min_{j\in T}{x_j}}
\]
\[\min_{i\in S}{x_i}=\sum_{T\subseteq S}{(-1)^{|T|-1}\max_{j\in T}{x_j}}
\]