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C++中的容斥原理:从理论到实践的全面解析
在C++编程和算法设计中,容斥原理(Inclusion-Exclusion Principle)是一种极为重要的计数技巧。它不仅在数学领域有着广泛的应用,还在计算机科学、组合数学以及概率论等多个领域中扮演着关键角色。本文将详细介绍容斥原理的基本概念、公式推导、实际应用以及如何在C++编程中实现这一强大的工具。
一、容斥原理的基本概念
容斥原理,也称为包含-排除原理,是一种用于计算多个集合的并集或交集元素个数的计数方法。其核心思想在于通过逐步加入和排除各个集合的元素,确保每个元素只被计算一次,从而避免重复或遗漏。
简单来说,当我们想要计算多个集合的并集时,直接相加会导致重复计算那些同时属于多个集合的元素。因此,我们需要减去这些重复计算的部分,这就是“排斥”的过程。同理,当我们计算多个集合的交集时,也需要通过类似的方法来确保准确性。
二、容斥原理的数学公式
1. 两个集合的情况
对于两个集合 A A A和 B B B,它们的并集大小可以通过以下公式计算:
∣ A ∪ B ∣ = ∣ A ∣ + ∣ B ∣ − ∣ A ∩ B ∣ |A \cup B| = |A| + |B| - |A \cap B| ∣A∪B∣=∣A∣+∣B∣−∣A∩B∣
其中, ∣ A ∣ |A| ∣A∣和 ∣ B ∣ |B| ∣B∣分别表示集合 A A A和 B B B的元素个数, ∣ A ∩ B ∣ |A \cap B| ∣A∩B∣表示 A A A和 B B B的交集元素个数。
解释:
- 首先,我们将 A A A和 B B B的元素个数相加,得到 ∣ A ∣ + ∣ B ∣ |A| + |B| ∣A∣+∣B∣。
- 但是,这样会把同时属于 A A A和 B B B的元素(即 ∣ A ∩ B ∣ |A \cap B| ∣A∩B∣)计算两次,所以需要减去一次 ∣ A ∩ B ∣ |A \cap B| ∣A∩B∣,以修正重复计数。
2. 三个集合的情况
对于三个集合 A A A、 B B B和 C C C,它们的并集大小可以通过以下公式计算:
∣ A ∪ B ∪ C ∣ = ∣ A ∣ + ∣ B ∣ + ∣ C ∣ − ∣ A ∩ B ∣ − ∣ B ∩ C ∣ − ∣ A ∩ C ∣ + ∣ A ∩ B ∩ C ∣ |A \cup B \cup C| = |A| + |B| + |C| - |A \cap B| - |B \cap C| - |A \cap C| + |A \cap B \cap C| ∣A∪B∪C∣=∣A∣+∣B∣+∣C∣−∣A∩B∣−∣B∩C∣−∣A∩C∣+∣A∩B∩C∣
解释:
- 首先,我们将 A A A、 B B B和 C C C的元素个数相加,得到 ∣ A ∣ + ∣ B ∣ + ∣ C ∣ |A| + |B| + |C| ∣A∣+∣B∣+∣C∣。
- 然后,减去每两个集合的交集元素个数,即 ∣ A ∩ B ∣ + ∣ B ∩ C ∣ + ∣ A ∩ C ∣ |A \cap B| + |B \cap C| + |A \cap C| ∣A∩B∣+∣B∩C∣+∣A∩C∣,以修正两两之间的重复计数。
- 最后,加上三个集合的交集元素个数 ∣ A ∩ B ∩ C ∣ |A \cap B \cap C| ∣A∩B∩C∣,因为在前面两步中,这部分元素被减去了三次(一次在 ∣ A ∣ + ∣ B ∣ + ∣ C ∣ |A| + |B| + |C| ∣A∣+∣B∣+∣C∣中,两次在减去两两交集时),所以需要加回一次。
3. n n n个集合的通用公式
对于 n n n个集合 A 1 , A 2 , … , A n A_1, A_2, \dots, A_n A1,A2,…,An,它们的并集大小可以通过以下公式计算:
∣ ⋃ i = 1 n A i ∣ = ∑ i = 1 n ∣ A i ∣ − ∑ 1 ≤ i < j ≤ n ∣ A i ∩ A j ∣ + ∑ 1 ≤ i < j < k ≤ n ∣ A i ∩ A j ∩ A k ∣ − ⋯ + ( − 1 ) n + 1 ∣ A 1 ∩ A 2 ∩ ⋯ ∩ A n ∣ \left|\bigcup_{i=1}^n A_i\right| = \sum_{i=1}^n |A_i| - \sum_{1 \leq i < j \leq n} |A_i \cap A_j| + \sum_{1 \leq i < j < k \leq n} |A_i \cap A_j \cap A_k| - \dots + (-1)^{n+1} |A_1 \cap A_2 \cap \dots \cap A_n| i=1⋃nAi =i=1∑n∣Ai∣−1≤i<j≤n∑∣Ai∩Aj∣+1≤i<j<k≤n∑∣Ai∩Aj∩Ak∣−⋯+(−1)n+1∣A1∩A2∩⋯∩An∣
或者,使用更紧凑的符号表示为:
∣ ⋃ i = 1 n A i ∣ = ∑ S ⊆ [ n ] , S ≠ ∅ ( − 1 ) ∣ S ∣ + 1 ∣ ⋂ i ∈ S A i ∣ \left|\bigcup_{i=1}^n A_i\right| = \sum_{S \subseteq [n], S \neq \emptyset} (-1)^{|S|+1} \left|\bigcap_{i \in S} A_i\right| i=1⋃nAi =S⊆[n],S=∅∑(−1)∣S∣+1 i∈S⋂Ai
其中, [ n ] = { 1 , 2 , … , n } [n] = \{1, 2, \dots, n\} [n]={1,2,…,n}, S S S表示 [ n ] [n] [n]的一个非空子集, ∣ S ∣ |S| ∣S∣表示子集 S S S的大小。
解释:
- 这个公式是容斥原理的推广,适用于任意数量的集合。
- 它通过交替地加上和减去不同大小交集的元素个数,来确保每个元素只被计算一次。
- 具体来说,对于每个子集 S S S,如果 S S S的大小是奇数,则加上 ∣ ⋂ i ∈ S A i ∣ \left|\bigcap\limits_{i \in S} A_i\right| i∈S⋂Ai ;如果 S S S的大小是偶数,则减去 ∣ ⋂ i ∈ S A i ∣ \left|\bigcap\limits_{i \in S} A_i\right| i∈S⋂Ai 。
三、容斥原理的应用实例
为了更好地理解容斥原理的应用,下面我们通过几个具体的例子来说明。
1. 两个集合的应用实例
问题:一个班级有 30 30 30名学生,其中 17 17 17人语文成绩超过 90 90 90分, 25 25 25人数学成绩超过 90 90 90分,同时有 15 15 15人语文和数学成绩都超过 90 90 90分。问有多少名学生两门课都没有超过 90 90 90分?
解答:
- 设 A A A为语文成绩超过 90 90 90分的学生集合, B B B为数学成绩超过 90 90 90分的学生集合。
- 根据题意, ∣ A ∣ = 17 |A| = 17 ∣A∣=17, ∣ B ∣ = 25 |B| = 25 ∣B∣=25, ∣ A ∩ B ∣ = 15 |A \cap B| = 15 ∣A∩B∣=15。
- 首先计算至少有一门课超过 90 90 90分的学生人数:
∣ A ∪ B ∣ = ∣ A ∣ + ∣ B ∣ − ∣ A ∩ B ∣ = 17 + 25 − 15 = 27 |A \cup B| = |A| + |B| - |A \cap B| = 17 + 25 - 15 = 27 ∣A∪B∣=∣A∣+∣B∣−∣A∩B∣=17+25−15=27 - 然后,用班级总人数减去这个值,得到两门课都没有超过 90 90 90分的学生人数:
30 − 27 = 3 30 - 27 = 3 30−27=3 - 所以,有 3 3 3名学生两门课都没有超过 90 90 90分。
2. 三个集合的应用实例
问题:某班学生中,参加数学竞赛的有 25 25 25人,参加物理竞赛的有 20 20 20人,参加化学竞赛的有 18 18 18人;同时参加数学和物理的有 10 10 10人,同时参加数学和化学的有 8 8 8人,同时参加物理和化学的有 6 6 6人;三个竞赛都参加的有 3 3 3人。求至少参加一个竞赛的学生人数。
解答:
- 设 A A A为参加数学竞赛的学生集合, B B B为参加物理竞赛的学生集合, C C C为参加化学竞赛的学生集合。
- 根据题意, ∣ A ∣ = 25 |A| = 25 ∣A∣=25, ∣ B ∣ = 20 |B| = 20 ∣B∣=20, ∣ C ∣ = 18 |C| = 18 ∣C∣=18, ∣ A ∩ B ∣ = 10 |A \cap B| = 10 ∣A∩B∣=10, ∣ B ∩ C ∣ = 6 |B \cap C| = 6 ∣B∩C∣=6, ∣ A ∩ C ∣ = 8 |A \cap C| = 8 ∣A∩C∣=8, ∣ A ∩ B ∩ C ∣ = 3 |A \cap B \cap C| = 3 ∣A∩B∩C∣=3。
- 使用容斥原理计算至少参加一个竞赛的学生人数:
∣ A ∪ B ∪ C ∣ = ∣ A ∣ + ∣ B ∣ + ∣ C ∣ − ∣ A ∩ B ∣ − ∣ B ∩ C ∣ − ∣ A ∩ C ∣ + ∣ A ∩ B ∩ C ∣ = 25 + 20 + 18 − 10 − 6 − 8 + 3 = 42 |A \cup B \cup C| = |A| + |B| + |C| - |A \cap B| - |B \cap C| - |A \cap C| + |A \cap B \cap C| = 25 + 20 + 18 - 10 - 6 - 8 + 3 = 42 ∣A∪B∪C∣=∣A∣+∣B∣+∣C∣−∣A∩B∣−∣B∩C∣−∣A∩C∣+∣A∩B∩C∣=25+20+18−10−6−8+3=42 - 所以,至少参加一个竞赛的学生有 42 42 42人。
3. n n n个集合的应用实例
问题:给定一组整数,求其中所有互质的数对的数量。
解答:
- 这个问题可以转化为求所有不互质的数对的数量,然后用总数减去这个值。
- 首先,计算所有数对的总数,即 C ( n , 2 ) = n ( n − 1 ) 2 C(n, 2) = \frac{n(n-1)}{2} C(n,2)=2n(n−1)。
- 然后,使用容斥原理计算所有不互质的数对的数量。这需要找出所有具有公共因子的数对,并减去重复计算的部分。
- 具体来说,可以先找出所有具有某个特定因子的数对,然后减去同时具有两个特定因子的数对,再加上同时具有三个特定因子的数对,依此类推。
- 这个例子展示了容斥原理在处理复杂计数问题时的强大能力。
四、容斥原理在C++编程中的实现
在C++编程中,我们可以通过编写函数来实现容斥原理的计算。下面是一个通用的C++函数模板,用于计算任意数量集合的并集大小。
#include <iostream>
#include <vector>
#include <functional>
#include <cmath>
// 定义一个通用的容斥原理计算函数
template<typename T>
T inclusionExclusion(const std::vector<std::vector<int>>& sets, const std::vector<T>& sizes, int n) {
T result = 0;
// 遍历所有可能的子集
for (int mask = 1; mask < (1 << n); ++mask) {
int bits = __builtin_popcount(mask); // 计算子集中元素的数量
T intersectionSize = sizes[bits]; // 获取对应大小的交集元素个数
// 根据子集大小的奇偶性决定加还是减
if (bits % 2 == 1) {
result += intersectionSize;
} else {
result -= intersectionSize;
}
}
return result;
}
int main() {
// 示例:三个集合的情况
std::vector<std::vector<int>> sets = {{1, 2, 3}, {2, 3, 4}, {3, 4, 5}}; // 示例集合(这里仅示意,实际应为交集大小)
std::vector<int> sizes = {0, 3, 2, 1}; // 对应子集大小的交集元素个数(这里仅为示例)
int n = 3; // 集合数量
// 调用容斥原理计算函数
int result = inclusionExclusion(sets, sizes, n);
std::cout << "The size of the union is: " << result << std::endl;
return 0;
}
注意:上述代码中的sets
和sizes
参数需要根据实际问题进行定义和计算。sets
表示各个集合的元素(在实际问题中可能需要根据交集大小来调整),sizes
表示不同大小子集的交集元素个数。在实际应用中,可能需要先计算出这些交集的大小,然后再调用inclusionExclusion
函数进行计算。
此外,C++标准库中并没有直接提供容斥原理的实现函数,但我们可以根据自己的需求编写类似的函数来解决问题。例如,可以使用位运算来遍历所有可能的子集,并根据子集大小的奇偶性来决定是加还是减对应的交集元素个数。
五、容斥原理的其他应用
除了上述的基本应用外,容斥原理还可以用于解决一些更复杂的问题。例如:
- 概率论中的复合事件概率计算:通过容斥原理可以计算多个事件同时发生的概率。
- 组合数学中的排列组合问题:在某些排列组合问题中,可以使用容斥原理来排除不符合条件的情况。
- 图论中的路径计数问题:在计算图中两点之间所有可能的路径数时,如果某些边不能同时经过,可以使用容斥原理来修正计数。
- 动态规划中的优化问题:在某些动态规划问题中,可以利用容斥原理来减少状态转移的次数或优化计算过程。
六、总结与展望
容斥原理作为一种强大的计数工具,在C++编程和算法设计中有着广泛的应用。通过掌握其基本概念、数学公式以及实际应用方法,我们可以更加高效地解决各种复杂的计数问题。同时,随着计算机科学的不断发展和应用领域的不断拓展,容斥原理也将在未来发挥更加重要的作用。希望本文能够为广大C++开发者和算法爱好者提供有益的参考和帮助。