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卡特兰数专题(Catalan
)
一、什么是卡特兰数?
明安图数,又称卡塔兰数,英文名Catalan
number
,是组合数学中一个常出现于各种计数问题中的数列。以中国蒙古族数学家明安图 (1692-1763)
和比利时的数学家欧仁·查理·卡塔兰 (1814–1894)
的名字来命名,其前几项为(从第零项开始) : 1, 1, 2, 5, 14, 42, 132, 429, 1430, 4862,16796, 58786 …
知乎 卡特兰数四连击
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卡特兰数的几何意义
简单来说,卡特兰数就是一个有规律的数列,在坐标图中可以表示为:从原点(0,0)
出发,每次向x
轴或者y
轴正方向移动1
个单位,直到到达(n,n)
点,且在移动过程中不越过第一象限平分线的移动方案总数。

卡特兰数公式推导
我们暂且先不考虑移动过程中不越过第一象限平分线这个约束条件,那么从(0,0)
点到(n,n)
点的过程中,我们总共需要向右移动n
步,向上移动n
步,一共2n
步。我们可以理解为在2n
步里面选出n
步来向上移动,那么剩下的n
步就是向右移动的步数,那么方案总数就是\LARGE \displaystyle C_{2n}^{n}
现在,我们来看看如何解决不越过第一象限平分线这个问题。仔细想想,不越过第一象限平分线也就等价于不触碰到y = x + 1
这条直线。而我们如果把触碰到了直线y = x + 1
的路线的第一个与y = x + 1
的触碰点之后的路线关于直线y = x + 1
对称,并画出对称后的路线

我们会发现触碰到了直线y = x + 1
的路径的终点都变成了点(n-1,n+1)
。也就是说,从(0,0)
点到(n,n)
点的路线当中触碰了直线y = x + 1
的路线条数与从(0,0)
点到(n-1,n+1)
点的路线条数的数量是相等的。于是从(0,0)
点到(n,n)
点的非法路径条数为\LARGE \displaystyle C_{2n}^{n-1}
。
综上所述,从(0,0)
点到(n,n)
点满足条件的路径数为
卡特兰数通项公式I
\huge f(n)=C_{2n}^{n}-C_{2n}^{n-1}
通过化简,公式可以简化为:
\large Catalan_n= C_{2n}^{n}-C_{2n}^{n-1}=\frac{(2n)!}{n! \times n!}-\frac{(2n)!}{(n+1)!\times (n-1)!} \\ =\frac{(2n)!\times (n+1)}{n!\times (n+1)!}-\frac{(2n)!\times n}{n! \times (n+1)!} \\ =\frac{(2n)!\times (n+1)-(2n)!\times n}{n!\times (n+1)!} \\ =\frac{(2n)!}{n!\times (n+1)!}=\frac{1}{n+1}\times \frac{(2n)!}{n!\times n!} =\frac{C_{2n}^n}{n+1}
卡特兰数通项公式II
\huge \displaystyle f(n)=\frac{C_{2n}^n}{n+1}
除了这个通项公式之外,卡特兰数还有一个由该通项公式推导而来的递推公式:
$\large \displaystyle Catalan_{n+1}= \frac{1}{n+2}C_{2n+2}^{n+1} \ =\frac{1}{n+2}\times \frac{(2n+2)!}{(n+1)!\times (n+1)!} \ =\frac{1}{n+2}\times \frac{(2n)!\times (2n+1) \times (2n+2)}{n! \times n!\times (n+1)^2} \ =\frac{1}{n+2}\times \frac{(2n+1)\times(2n+2)}{n+1} \times \frac{1}{n+1} \times \frac{(2n)!}{n!\times n!} \ =\frac{2(2n+1)}{n+2}\times \frac{1}{n+1}\times C_{2n}^n \ =\frac{4n+2}{n+2}Catalan_n $
初始值:f[0] = f[1] = 1
卡特兰数公式III(递推)
\huge f(n)=\frac{4n-2}{n+1}f(n-1)
卡特兰数公式IV(取模常用)
\huge f(n)=\frac{(2n)!}{(n+1)! \times n!}
卡特兰数公式V(递推)
一般不用来实现,用来推规律
\huge \displaystyle f(n)=\sum_{i=0}^{n-1}f(i)f(n-i-1)
证明:在n
对括号的排列中,假设最后一个括号和第i
个左括号匹配。则在第i
个左括号之前,一定已经匹配上了(i-1
)对左括号。如下图,因此,此种情况的数量为f(i-1)*f(n-i)
。(1<=i<=n
)最后一个右括号可以1\sim n
个左括号匹配共n
种情况。

因此,对i
从1
到n
的情况求和得到\large \displaystyle f(n)=\sum_{i=0}^{n-1}f(i)f(n-i-1)
,即可得到递推公式。
二、常见考点
1、 进出栈问题
设栈S
的初始状态为空,元素a,b,c,d,e
依次入栈,以下出栈序列有多少种可能性?注意:这个序列顺序是定的.
重点:归纳法思考,由大及小。
我们这样去想,假设最终的出栈序列可能性用f(n)
表示,其中n
就是元素的个数。
假设第k
个数是最后出栈的数,那么:
- 比它小的前
k-1
个数,肯定已经完成了入栈,出栈操作。因为从逻辑顺序上来讲,它们无法压到k
下面去吧。 - 比它大的后
n-k
个数,肯定已经完成了入栈,出栈操作。它们倒是可以压到k
下面去,但假设k
是最后一个出栈的,它们不能破坏掉假设,也必须提出出栈。
现在,k
将原来的问题,划分为两个子问题f(n-k)
和f(k-1)
,根据乘法原理,结果就是f(n-k)*f(k-1)
。
k
的取值范围是1 \leq k \leq n
,再根据加法原理:
\large f(n)=\sum_{k=1}^{n}f(n-k)\times f(k-1)
展开写就是:\large f(n)=f(0) \times f(n-1) + f(1) \times f(n-2) + ... +f(n-1)\times f(0)
代码实现:
f[0] = 1;
for (int i = 1; i <= 12; i++) {
int fi = 0;
for (int j = 0; j <= i - 1; j++) fi += f[j] * f[i - j - 1];
cout << fi << " ";
}
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long LL;
const int N = 20;
int f[N];
int main() {
int n;
cin >> n;
f[0] = 1;
for (int i = 1; i <= n; i++)
for (int j = 1; j <= i; j++)
f[i] += f[j - 1] * f[i - j];
cout << f[n] << endl;
return 0;
}
2、排队问题
变种(排队问题):出栈入栈问题有许多的变种,比如n
个人拿5
元、n
个人拿10
元买物品,物品5
元,老板没零钱。问有几种排队方式。熟悉栈的同学很容易就能把这个问题转换为栈。值得注意的是,由于每个拿5
元的人排队的次序不是固定的,所以最后求得的答案要n!
。拿10
元的人同理,所以还要n!
。所以这种变种的最后答案为h(n)*n!
。
P1754 球迷购票问题
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long LL;
const int N = 30;
LL f[N];
int main() {
int n;
cin >> n;
f[0] = 1;
for (int i = 1; i <= n; i++)
for (int j = 1; j <= i; j++)
f[i] += f[j - 1] * f[i - j];
cout << f[n] << endl;
return 0;
}
3、 二叉树构成问题
有n
个结点,问总共能构成几种不同的二叉树。
我们可以假设,如果采用中序遍历的话,根结点第k
个被访问到,则根结点的左子树有k-1
个点、根结点的右指数有n-k
个点。k
的取值范围为1
到n
。讲到这里就很明显看得出是卡特兰数了。
AcWing 1645. 不同的二叉搜索树
没有超过long
long
的存储范围的话,可以使用递推;
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long LL;
const int N = 1010, MOD = 1e9 + 7;
int n;
int f[N];
int main() {
cin >> n;
f[0] = 1;
for (int i = 1; i <= n; i++)
for (int j = 1; j <= i; j++)
f[i] = (f[i] + (LL)f[j - 1] * f[i - j]) % MOD;
cout << f[n] << endl;
return 0;
}
AcWing 1317. 树屋阶梯 模拟,按照公式(1)进行模拟,需要使用高精度 黄海的题解
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 10010; // 5000*2+10
int primes[N], cnt;
bool st[N];
int a[N], b[N];
void get_primes(int n) {
for (int i = 2; i <= n; i++) {
if (!st[i]) primes[cnt++] = i;
for (int j = 0; primes[j] * i <= n; j++) {
st[i * primes[j]] = true;
if (i % primes[j] == 0) break;
}
}
}
int get(int n, int p) { // n!中p的次数
int s = 0;
while (n) n /= p, s += n;
return s;
}
void mul(int a[], int b, int &len) {
int t = 0;
for (int i = 1; i <= len; i++) {
t += a[i] * b;
a[i] = t % 10;
t /= 10;
}
while (t) {
a[++len] = t % 10;
t /= 10;
}
//去前导0
while (len > 1 && !a[len]) len--;
}
int C(int a, int b, int c[]) {
int len = 1;
c[1] = 1;
for (int i = 0; i < cnt; i++) {
int p = primes[i];
int s = get(a, p) - get(b, p) - get(a - b, p);
while (s--) mul(c, p, len);
}
return len;
}
void sub(int a[], int b[], int &len) {
int t = 0;
for (int i = 1; i <= len; i++) {
t = a[i] - b[i] - t;
a[i] = (t + 10) % 10;
t < 0 ? t = 1 : t = 0;
}
while (len > 1 && !a[len]) len--;
}
int main() {
//加快读入
ios::sync_with_stdio(false);
cin.tie(0);
cout.tie(0);
get_primes(N - 10);
int n;
cin >> n;
int a1 = C(n + n, n, a);
int b1 = C(n + n, n - 1, b); // bl下面没有用到,原因是两数相减,我们知道a>b,按着a的长度来就行了
sub(a, b, a1);
for (int i = a1; i >= 1; i--) printf("%d", a[i]);
return 0;
}
4、01
序列
给出一个n
,要求一个长度为2n
的01
序列,使得序列的任意前缀中1
的个数不少于0
的个数,有多少个不同的01
序列?
以下为长度为6
的序列:
111000 101100 101010 110010 110100
类比一下括号问题,此题就是一个祼的卡特兰数问题。
5、+1
-1
序列
n
个+1
和n
个-1
构成的2n
项 a_1,a_2,···,a_{2n}
,其部分和满足非负性质,即a_1+a_2+···+a_k>=0,(k=1,2,···,2n)
,有多少个不同的此序列?
此典例解析与01
序列解析一模一样,即此数列的个数等于第n
个Catalan
数,此处就不再赘述。
6、凸多边形划分
在一个n
边形中,通过不相交于n
边形内部的对角线,把n
边形拆分为若干个三角形,问有多少种拆分方案?
如五边形有如下5
种拆分方案:
结论:对凸
n
边形进行不同的三角形分割(只连接顶点对形成n
个三角形)数为h[n-2]
这也是非常经典的一道题。我们可以这样来看,选择一个 基边 ,显然这是多边形划分完之后某个三角形的一条边。图中我们假设基边是p_1,p_n
,我们就可以用 p_1,p_n
和另外一个点假设为p_i
做一个三角形,并将多边形分成三部分(要是i
与1,n
挨着的话,就是两部分),除了中间的三角形之外,一边是i
边形,另一边是n−i+1
边形。i
的取值范围是2
到n−1
。所以本题的解
\large c(n)=c(2)*c(n−1)+c(3)*c(n−2)+...c(n−1)*c(2)
令f(i)=c(i+2)
则
\large f(i)=f(0)f(i−1)+f(1)f(i−2)...+f(i−1)f(0)
很明显,这就是一个卡特兰数了。
四、链接资源
五、递推与递归的代码实现
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 10;
int g[N];
// 递归
int f(int n) {
if (n == 0 || n == 1) return 1;
int sum = 0;
// f(0)*f(n-1)+f(1)*f(n-2)+....+f(n-1)*f(0)
for (int i = 0; i < n; i++)
sum += f(i) * f(n - 1 - i);
return sum;
}
int main() {
// 1、递推法
g[0] = g[1] = 1;
for (int i = 2; i < N; i++)
for (int j = 0; j < i; j++)
g[i] += g[j] * g[i - j - 1]; // 考虑思路:画括号法
for (int i = 0; i < N; i++)
cout << g[i] << endl;
// 2 、递归法
for (int i = 0; i < N; i++)
cout << f(i) << endl;
return 0;
}