两类Stirling数性质及应用

请大家注意:

因为作者写的文章中的梯等式公式总是莫名的显示错误,所以作者的许多文章中的梯等式都暴力拆成一步一个等式了。
造成的不适,请谅解。
同时,如果文章中还有其他错误,请联系作者,谢谢。

问题模型

  1. 求将n个数划分成m个圆排列的方案数。
  2. 求将n个数划分成m个集合的方案数,集合没有标号。

公式推导——递推

我们
设第一个问题的答案是S_1(n,m)
设第二个问题的答案是S_2(n,m)
那么不难写出递推式:
S_1(n,m) = S_1(n-1,m-1) + S_1(n-1,m) \times (n-1)
S_2(n,m) = S_2(n-1,m-1) + S_2(n-1,m) \times m

公式推导——拓展

求第一类斯特林数的某一行

我们考虑按照递推式推导出它的生成函数。
显然S_{1,1}(x) = x
之后,我们有:
\begin{align} S_{1,n}(x) &= xS_{1,n-1}(x) + (n-1)S_{1,n-1}(x) \\ &= (x + n-1)S_{1,n-1}(x) \end{align}
那么不难得出:S_{1,n}(x) = \prod_{i=0}^{n-1} (x+i),
我们也可以写成S_{1,n}(x) = x^{\overline{n}},
上面的式子是可以分治FFT的,那么我们就可以O(n\log^2{n})求出一行了。
在这里我们介绍一种更优秀的O(n\log{n})的求一行第一类斯特林数的方法。
我们考虑倍增求出这个函数。
假设我们已经有了S_{1,n}(x) = \prod_{i=0}^{n-1} (x+i)
考虑求出S_{1,2n}(x) = \prod_{i=0}^{2n-1} (x+i)
我们发现S_{1,2n}(x) = S_{1,n}(x)S_{1,n}(x+n)
如果我们可以快速求出S_{1,n}(x+n),就赢了。
显然S_{1,n}(x)是一个关于xn次多项式,
那么我们设S_{1,n} = \sum_{i=0}^{n} a_i x^i,而\{a_i\}是我们已经求出来的。

\begin{align} S_{1,n}(x+n) &= \sum_{i=0}^{n} a_i (x+n)^i \\ &= \sum_{i=0}^{n} a_i \sum_{j=0}^{i} C(i,j) n^{i-j} x^j \\ &= \sum_{j=0}^{n} x^j \sum_{i=j}^{n} C(i,j) n^{i-j} a_i \\ &= \sum_{i=0}^{n} x^i \sum_{j=i}^{n} C(j,i) n^{j-i} a_j \\ &= \sum_{i=0}^{n} x^i \sum_{j=i}^{n} \frac{j!}{i!(j-i)!} n^{j-i} a_j \\ &= \sum_{i=0}^{n} \frac{x^i}{i!} \sum_{j=i}^{n} \frac{n^{j-i}}{(j-i)!} j! a_j \\ \end{align}
注意到(75)式中,第二个\Sigma是一个减法卷积,那么我们就可以NTT了。
于是,我们就可以倍增出S_{1,2n}了。
时间复杂度T(n) = T(\frac{n}{2}) + O(n\log{n}) = O(n\log{n})

第一类斯特林数和阶乘

由第一类斯特林数的定义,显然n! = \sum_{i=0}^{n} S_1(n,i)
这是由排列与置换和轮换的关系推导出来的。

第一类斯特林数和上升/下降幂

因为第一类斯特林数的生成函数就是x^{\overline{n}}
所以接下来我们考虑下降幂的展开:
x^{\underline{n}} = (-x)^{\overline{n}} \times (-1)^n
x^{\underline{n}} = (-1)^n\sum_{i=0}^{n} S_1(n,i) (-x)^i
x^{\underline{n}} = (-1)^n\sum_{i=0}^{n} S_1(n,i) (-1)^i x^i
x^{\underline{n}} = \sum_{i=0}^{n} S_1(n,i) (-1)^{n-i} x^i
于是我们就可以定义出有符号第一类斯特林数
S_1'(n,m) = (-1)^{n-m}S_1(n,m)
并且有符号第一类斯特林数的生成函数就是\prod_{i=0}^{n-1}(x-i) = x^{\underline{n}}

第二类斯特林数和自然数的幂

我们考虑n^k的组合意义:有n个有标号的盒子,有k个有标号的球,每个球随便放的方案数。
因为我们有S_2(k,m)表示将k个有标号的球分成m个非空集合的方案数。
那么我们不难写出:
n^k = \sum_{i=0}^{k} C(n,i) S_2(k,i) i!
n^k = \sum_{i=0}^{k} S_2(k,i) n^{\underline{i}}
其实就是枚举在n个盒子中用了几个,盒子还有标号,所以乘阶乘。

求第二类斯特林数的某一行

我第一眼看到(81)式,觉得好像可以二项式反演?
那么我们设:
f_k(n) = n^k
g_k(n) = S_2(k,n) n!
于是,(81)式就可以写成:
f_k(n) = \sum_{i=0}^{k} C(n,i) g_k(i)
f_k(n) = \sum_{i=0}^{n} C(n,i) g_k(i)
这显然可以二项式反演:
g_k(n) = \sum_{i=0}^{n} C(n,i) (-1)^{n-i} f_k(i)
那么我们其实就已经推出S_2(k,n)的通项公式了:
n!\ S_2(k,n) = \sum_{i=0}^{n} C(n,i) (-1)^{n-i} i^k
\begin{align} S_2(n,m) &= \frac{1}{m!} \sum_{i=0}^{m} C(m,i) (-1)^{m-i} i^n \\ &= \frac{1}{m!} \sum_{i=0}^{m} C(m,i) (-1)^i (m-i)^n \\ &= \sum_{i=0}^{m} \frac{(-1)^i}{i!} \times \frac{(m-i)^n} {(m-i)!} \end{align}
这样,我们就可以O(n\log{n})求出第二类斯特林数的一行了。

两类斯特林数的生成函数

为了表示清晰,我们用

  • S_{1,n}(x)表示第一类斯特林数第n行的生成函数。
  • S_{2,n}(x)表示第二类斯特林数第n行的生成函数。
  • T_{1,n}(x)表示第一类斯特林数第n列的生成函数。
  • T_{2,n}(x)表示第二类斯特林数第n列的生成函数。

那么通过递推式,我们可以得出:

第一类斯特林数——行
S_{1,n}(x)= \begin{cases} 1, & n=0 \\ (x+n-1)S_{1,n-1}(x), & n \geq 1 \end{cases}

第二类斯特林数——行
S_{2,n}(x)= \begin{cases} 1, & n=0 \\ x(S'_{1,n-1}(x)+S_{1,n-1}(x)), & n \geq 1 \end{cases}

第二类斯特林数——列
S_2(n,m) = S_2(n-1,m-1) + mS_1(n-1,m)
T_2(m,n) = T_2(m-1,n-1) + mT_1(m,n-1)
T_{2,m}(x) = xT_{2,m-1}(x) + mxT_{2,m}
(1-mx)T_{2,m}(x) = xT_{2,m-1}(x)
T_{2,m}(x) = \frac {x T_{2,m-1} (x)} {1-mx}
T_{2,m}(x) = \frac{x}{1-mx}T_{2,m-1}(x)
T_{2,m}(x) = \frac{x^m}{\prod_{i=1}^{m}(1-ix)}
此时我们可以在用之前的倍增做法将O(n\log^2{n})优化至O(n\log{n})

第一类斯特林数——列:放弃!!!看Luogu题解吧。。。

斯特林反演——反转公式

给出一个显然而且之前也用过的式子:
x^{\overline{n}} = (-1)^n (-x)^{\underline{n}}
x^{\underline{n}} = (-1)^n (-x)^{\overline{n}}
那么我们将其代入之前的一个式子:
\begin{align} n^m &= \sum_{k=0}^{m} S_2(m,k) n^{\underline{k}} \\ &= \sum_{k=0}^{m} S_2(m,k) (-1)^k (-n)^{\overline{k}} \end{align}
此时我们想到第一类斯特林数的生成函数,有:
n^m = \sum_{k=0}^{m} S_2(m,k) (-1)^k (-n)^{\overline{k}}
n^m = \sum_{k=0}^{m} S_2(m,k) (-1)^k \sum_{j=0}^{k} S_1(k,j) (-n)^j
n^m = \sum_{j=0}^{m} n^j \sum_{k=j}^{m} S_2(m,k) S_1(k,j) (-1)^{k-j}
对比两侧的系数,而且这个式子对于任意n都满足,所以有:
\sum_{k=j}^{m} S_2(m,k) S_1(k,j) (-1)^{k-j} = [j=m]
如果我们是用n^{\underline{m}}来推导还可以得到另一个式子:
\sum_{k=j}^{m} S_1(m,k) S_2(k,j) (-1)^{k-j} = [j=m]
放在一起就是:
\begin{align} \sum_{k=j}^{m} S_2(m,k) S_1(k,j) (-1)^{k-j} &= [j=m] \\ \sum_{k=j}^{m} S_1(m,k) S_2(k,j) (-1)^{k-j} &= [j=m] \end{align}

斯特林反演——反演公式:

假设我们知道f(n) = \sum_{i=0}^{n} S_2(n,i) g(i)
g(n)关于f(i)的表达式。
我们考虑一个及其显然的式子:
g(n) = \sum_{i=0}^{n} [i=n] g(i)
g(n) = \sum_{i=0}^{n} \left(\sum_{j=i}^{n} S_1(n,j)S_2(j,i)(-1)^{n-j}\right)g(i)
g(n) = \sum_{i=0}^{n} \left(\sum_{j=0}^{n} S_1(n,j)S_2(j,i)(-1)^{n-j}\right)g(i)
g(n) = \sum_{j=0}^{n} (-1)^{n-j} S_1(n,j) \sum_{i=0}^{n} S_2(j,i) g(i)
g(n) = \sum_{j=0}^{n} (-1)^{n-j} S_1(n,j) f(j)
g(n) = \sum_{i=0}^{n} (-1)^{n-i} S_1(n,i) f(i)
同理,那么我们可以得到这些公式:
f(n) = \sum_{i=0}^{n} S_2(n,i) g(i) \Leftrightarrow g(n) = \sum_{i=0}^{n} (-1)^{n-i} S_1(n,i) f(i)
f(n) = \sum_{i=0}^{n} S_1(n,i) g(i) \Leftrightarrow g(n) = \sum_{i=0}^{n} (-1)^{n-i} S_2(n,i) f(i)

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