我在寻找一种算法,它给我元素的排列计数1…… n
。如果我定义循环长度。
例如n:=4
1,1,1,1
-
1,1,2
-
2,2
-
1,3
-
4
-
如何计算由循环长度组成的给定集合的排列计数?迭代所有排列不是一个选项。
对于给定的循环类型,我们可以通过写下列表1,…, n
的排列来产生具有该循环类型的排列,然后根据循环类型的长度将其适当地括起来,以获得以循环表示法编写的排列。
例如,如果我们想要循环类型(3,2,2)
,那么排列1,2,3,4,5,6,7
被括起来为(1 2 3)(4 5)(6 7)
,而5,1,6,2,4,3,7
给出(5 1 6)(2 4)(3 7)
。
很明显,我们可以通过这种方式获得循环类型(3,2,2)
的所有排列,但也很明显,我们可以通过多种不同的方式获得每个排列。多计有两个原因:首先,我们可以对任何循环进行循环移位:(5 1 6)(2 4)(3 7)
与(1 6 5)(2 4)(3 7)
或(6 5 1)(2 4)(3 7)
是相同的排列。其次,相同长度的循环可以任意排列:(5 1 6)(2 4)(3 7)
与(5 1 6)(3 7)(2 4)
是相同的排列。稍微思考一下应该会让你相信这些是多计的唯一可能原因。
为了解释这两个多计的原因,我们将排列总数除以(a)循环长度的乘积,以及(b)任何给定循环长度的循环数的阶乘。在(3,2,2)
的情况下:我们将(a)除以3×2×2
,将(b)除以2!
,因为有两个长度为2的循环。
由于这是Stack Overflow,这里有一些Python代码:
from collections import Counter
from math import factorial
def count_cycle_type(p):
"""Number of permutations with a given cycle type."""
count = factorial(sum(p))
for cycle_length, ncycles in Counter(p).items():
count //= cycle_length ** ncycles * factorial(ncycles)
return count
示例:
>>> count_cycle_type((2, 2))
3
>>> count_cycle_type((3, 2, 2))
210
为了仔细检查正确性,我们可以添加给定长度n
的所有循环类型的计数,并检查我们是否得到n!
。循环类型是n
的分区。我们可以通过递归算法相当简单地计算它们。这里有一些代码可以做到这一点。分区
是我们想要的函数;bounded_partitions
是一个助手。
def bounded_partitions(n, k):
"""Generate partitions of n with largest element <= k."""
if k == 0:
if n == 0:
yield ()
else:
if n >= k:
for c in bounded_partitions(n - k, k):
yield (k,) + c
yield from bounded_partitions(n, k - 1)
def partitions(n):
"""Generate partitions of n."""
return bounded_partitions(n, n)
示例:
>>> for partition in partitions(5): print(partition)
...
(5,)
(4, 1)
(3, 2)
(3, 1, 1)
(2, 2, 1)
(2, 1, 1, 1)
(1, 1, 1, 1, 1)
这是仔细检查:所有循环类型的总和,对于总长度5
、6
、7
和20
。我们得到5!
、6!
、7!
和20!
的预期结果。
>>> sum(count_cycle_type(p) for p in partitions(5))
120
>>> sum(count_cycle_type(p) for p in partitions(6))
720
>>> sum(count_cycle_type(p) for p in partitions(7))
5040
>>> sum(count_cycle_type(p) for p in partitions(20))
2432902008176640000
>>> factorial(20)
2432902008176640000
这可以分解为:
1:对于桶大小s1… sk,结果为n!/(s1!*…*sk!)
2:对于包含m个必须划分为c个循环的元素的桶,有m!/((m/c)!c*c!)方式
3:对于包含m个元素的循环,有(m-1)!如果m