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1.6 计数法

1.6 计数法#

引入背景#

在概率计算中,经常需要计算事件中试验结果的数量:

  • 等概率模型P(A)=A中元素数目Ω中元素数目P(A) = \dfrac{A\text{中元素数目}}{\Omega\text{中元素数目}}
  • 相同概率事件P(A)=p(A中元素数目)P(A) = p \cdot (A\text{中元素数目})

计数准则#

基本计数准则#

考虑由 rr 个阶段组成的试验:

  • 第1阶段有 n1n_1 个可能结果
  • 对第1阶段的任何结果,第2阶段有 n2n_2 个可能结果
  • 一般地,前 r1r-1 阶段的任何结果,第 rr 阶段有 nrn_r 个结果

则试验结果总数为: n1n2nrn_1 n_2 \cdots n_r

应用场景#

  • 序贯过程计数
  • 多阶段选择问题

n选k排列#

定义#

nn 个不同对象中顺序选出 kk 个对象的方法数

排列数公式#

  • k排列数n!(nk)!\dfrac{n!}{(n-k)!}
  • 全排列数k=nk=n):n!n!

性质#

  • 考虑对象的顺序
  • 0!=10! = 1(约定)

组合#

定义#

nn 个元素的集合中选出 kk 个元素的子集数(不考虑顺序)

组合数公式#

(nk)=n!k!(nk)!\binom{n}{k} = \dfrac{n!}{k!(n-k)!}

与排列的关系#

  • 每个组合对应 k!k! 个不同的排列
  • n!(nk)!=(nk)k!\dfrac{n!}{(n-k)!} = \binom{n}{k} \cdot k!

重要性质#

  • 二项公式k=0n(nk)pk(1p)nk=1\sum\limits_{k=0}^{n} \binom{n}{k} p^k (1-p)^{n-k} = 1
  • 特例p=1/2p=1/2):k=0n(nk)=2n\sum\limits_{k=0}^{n} \binom{n}{k} = 2^n
  • 组合解释:nn 元集合的所有子集个数为 2n2^n

分割#

定义#

nn 个元素的集合分解成 rr 个不相交子集,第 ii 个子集大小为 nin_i,且 ni=n\sum n_i = n

多项系数公式#

(nn1,n2,,nr)=n!n1!n2!nr!\binom{n}{n_1, n_2, \cdots, n_r} = \dfrac{n!}{n_1!n_2!\cdots n_r!}

推导过程#

分阶段选择:

  1. nn 个元素选 n1n_1 个:(nn1)\binom{n}{n_1}
  2. 从剩余 nn1n-n_1 个选 n2n_2 个:(nn1n2)\binom{n-n_1}{n_2}
  3. 依此类推,乘积化简得上述公式

应用#

  • 相同字母异序词计数
  • 分组问题

计数法汇总#

计数类型公式说明
排列数n!n!nn 个对象的全排列
k排列数n!(nk)!\dfrac{n!}{(n-k)!}nn 个对象取 kk 个的排列
组合数(nk)=n!k!(nk)!\binom{n}{k} = \dfrac{n!}{k!(n-k)!}nn 个对象取 kk 个的组合
分割数(nn1,n2,,nr)=n!n1!n2!nr!\binom{n}{n_1, n_2, \cdots, n_r} = \dfrac{n!}{n_1!n_2!\cdots n_r!}nn 个对象分成指定大小的 rr
1.6 计数法
https://miku.nikonikoni.blog/posts/propability_theory/1-6-combinatorial-counting/
Author
nikonikoni
Published at
2025-11-26
License
Unlicensed

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