Просмотр исходного текста страницы Конструирование комбинаторных объектов и их подсчёт

{{Определение
|definition=
<tex dpi="130">A=\{a_{1},a_{2}, \ldots ,a_{z}\}</tex>,  <tex dpi="130">B=\{b_{1},b_{2}, \ldots ,b_{z_{1}}\}</tex> {{---}} множества из различных объектов. <tex dpi="130">W=\{w_{1},w_{2}, \ldots ,w_{l}\}</tex> {{---}} количество объектов веса от <tex dpi="130">1</tex> до <tex dpi="130">l</tex> из <tex dpi="130">A</tex>, а <tex dpi="130">U=\{u_{1},u_{2}, \ldots ,u_{l}\}</tex> {{---}} соответственно для <tex dpi="130">B</tex>. 
}}

В дальнейшем, будем считать что нет объектов веса <tex dpi="130"">0</tex>, так как в противном случае существует бесконечное количество рассматриваемых комбинаторных объектов любого веса и подсчет теряет смысл, или подсчет сводится к рассматриваемому случаю. Отведем данный вес под пустое множество (то есть <tex dpi="130">w_{0}=1</tex>).


==Последовательности (Seq)==

{{Определение
|definition=<tex dpi="130">S=Seq(A)</tex> {{---}} множество всех последовательностей из элементов <tex dpi="130">A</tex>. <tex dpi="150">S_{n}</tex> {{---}} '''количество последовательностей''' веса <tex dpi="130">n</tex>.
}}


{{Утверждение
|statement=
<tex dpi="150">S_{n}=\sum\limits_{i=1}^{n} w_{i} S_{n-i}</tex>. Причем <tex dpi="150"">S_{0} = 1</tex>.
|proof=
<tex dpi="130"">S_{0} = 1</tex>, так как есть единственный способ составить пустую последовательность.

Докажем по индукции.

'''База <tex dpi="130"">n = 1</tex>'''. 
:<tex dpi="130"">S_{1}=w_{1} S_{0}=w_{1}</tex>, что верно, так как единственный способ составить последовательность веса <tex dpi="130"">1</tex> {{---}} это взять любой элемент веса <tex dpi="130"">1</tex>.

'''Переход'''. 
:Пусть для <tex dpi="130"">j < n</tex> верно. Докажем для <tex dpi="130"">n</tex>. Возьмем произвольный элемент из <tex dpi="130"">A</tex> веса <tex dpi="130"">i \leqslant  n</tex>, и допишем его к последовательности элементов веса <tex dpi="130"">n-i</tex>. Образуется новая последовательность веса <tex dpi="130"">n</tex>. Причем никакая последовательность не будет учтена дважды, так как прежде не было последовательностей веса <tex dpi="130"">n</tex> и ни к какой последовательности меньшего веса мы не добавляем один и тот же элемент дважды.
}}

===Подсчет битовых векторов длины <tex dpi="150">n</tex>===
Пусть <tex dpi="130">A=\{0, 1\}</tex>, <tex dpi="130">W=\{2, 0 \ldots 0\}</tex> <tex dpi="130">S=Seq(A)</tex> {{---}} множество всех [[Комбинаторные объекты#Битовые вектора|битовых векторов]].

Тогда, <tex dpi="150">S_{n}=\sum\limits\limits_{i=1}^{n} w_{i} S_{n-i}=2S_{n-1}=2^{n}</tex>.

===Подсчет Seq из маленьких и больших элементов===
Пусть <tex dpi="130">A=\{1, 2\}</tex>, <tex dpi="130">W=\{1, 1, 0 \ldots 0\}</tex>, <tex dpi="130">S=Seq(A)</tex> {{---}} множество всех последовательностей из маленьких и больших элементов, <tex dpi="130">S_{1}=1</tex>. 

Тогда, <tex dpi="150">S_{n}=\sum\limits_{i=1}^{n} w_{i} S_{n-i}=S_{n-1}+S_{n-2}=F_{n}</tex>, где <tex dpi="150">F_{n}</tex> {{---}} <tex>n</tex>-ое число Фибоначчи <ref>[[wikipedia:Fibonacci number|Wikipedia {{---}} Числа Фибоначчи]]</ref>.

==Множества (PSet)==

{{Определение
|definition=
<tex dpi="130">P=PSet(A)</tex> {{---}} множество всех множеств, составленных из элементов <tex dpi="130">A</tex>. <tex dpi="150">P_{n}</tex> {{---}} '''количество множеств''' суммарного веса <tex dpi="130">n</tex>.
}}

{{Утверждение
|statement=
<tex dpi="150">P_{n}=p_{n, n}</tex>, где <tex dpi="150">p_{n, k}=\sum\limits_{i=0}^{\lfloor \frac{n}{k} \rfloor} \binom{w_{k}}{i} p_{n-ik, k-1}</tex> {{---}} количество таких множеств, которые содержат объекты, вес которых не больше чем <tex dpi="150">k</tex>. Причем <tex dpi="150">p_{0, i} = 1</tex>, а <tex dpi="150">p_{i, 0} = 0</tex>, <tex dpi="150"">i \ne 0</tex>.
|proof=
<tex dpi="130">p_{0, i} = 1</tex>, так как не набирать никакой вес есть один способ, а <tex dpi="130">p_{i, 0} = 0</tex>, <tex dpi="130"">i \ne 0</tex>, так как нельзя набрать положительный вес из ничего.

Изначально у нас есть только пустое множество веса <tex dpi="130">0</tex>. Рассмотрим очередной этап вычисления <tex dpi="130">p_{n,k}</tex>. Для данных <tex dpi="130">n</tex> и <tex dpi="130">k</tex> у нас уже имеется множество, которое необходимо дополнить. Мы можем сделать это  добавляя от <tex dpi="130">0</tex> до <tex dpi="130">\lfloor \frac{n}{k} \rfloor</tex> элементов веса <tex dpi="130">k</tex> (при условии, что столько различных элементов имеется) в данное множество. Выбрать нужное количество элементов можно с помощью сочетаний. Следовательно, у нас образуется новые множества, которые будет необходимо дополнить элементами веса меньше <tex dpi="130">k</tex> (чтобы избежать повторений) суммарного веса <tex dpi="130">n-ik</tex>, где <tex dpi="130">i</tex> {{---}} количество элементов веса <tex dpi="130">k</tex> которое мы добавили в данное множество. Довольно легко заметить, что данные операции полностью соответствуют описанной выше формуле. 
}}

===Количество PSet из элементов 0 и 1===
Пусть <tex dpi="130">A=\{0, 1\}</tex>, <tex>P=PSet(A)</tex> {{---}} множество всех множеств из <tex dpi="130">A</tex>, <tex dpi="130">W=\{2, 0 \ldots 0\}</tex>. Тогда <tex dpi="150">P_{n}=p_{n, n}</tex>, где <tex tex dpi="150">p_{n, k}=\sum\limits_{i=0}^{\lfloor \frac{n}{k} \rfloor} \binom{w_{k}}{i}p_{n-ik, k-1}</tex>.

:<tex dpi="150">P_{0}=p_{0, 0} = 1</tex>.
:<tex dpi="150">P_{1}=p_{1, 1} = \binom{2}{0}p_{1, 0} + \binom{2}{1}p_{0, 0} = 2p_{0, 0} = 2</tex>.
:<tex dpi="150">P_{2}=p_{2, 2} = \binom{0}{0} p_{2, 1} + \binom{0}{1}p_{0, 1} = \binom{2}{0}p_{2, 0} + \binom{2}{1}p_{1, 0} + \binom{2}{2}p_{0, 0}= p_{0, 0} = 1</tex>.
:<tex dpi="150">{P_{3}=p_{3, 3} = \binom{0}{0}p_{3, 2} + \binom{0}{1} p_{0, 2} = \binom{0}{0}p_{3, 1} + \binom{0}{1} p_{0, 1} = \binom{2}{0}p_{3, 0} + \binom{2}{1}p_{2, 0} + \binom{2}{2} p_{1, 0} + \binom{2}{3} p_{0, 0}= 0}</tex>.
:Для <tex dpi="150">n > 2</tex>, <tex dpi="150">P_{n} = 0</tex> .

:<tex dpi="150">\{\}</tex>
:<tex dpi="150">\{0\}, \{1\}</tex>
:<tex dpi="150">\{0, 1\}</tex>

===Количество разбиений на слагаемые===
Пусть <tex dpi="130">A=\mathbb{N}</tex>, <tex dpi="130">P=PSet(A)</tex> {{---}} множество всех [[Нахождение количества разбиений числа на слагаемые|разбиений на слагаемые]], <tex dpi="130">W=\{1 \ldots 1\}</tex>. Тогда, 
:<tex dpi="150">P_{n}=p_{n, n}</tex>, где <tex tex dpi="150">p_{n, k}=\sum\limits_{i=0}^{\lfloor \frac{n}{k} \rfloor} p_{n-ik, k-1} = p_{n, k-1} + p_{n - k, k}</tex>, что, как несложно заметить, соответствует формуле, полученной методом [[Нахождение количества разбиений числа на слагаемые#Алгоритм за O(N^2)|динамического программирования]].

==Мультимножества (MSet)==

{{Определение
|definition=
<tex dpi="130">M=MSet(A)</tex> {{---}} множество всех мультимножеств <ref>[[wikipedia:Multiset|Wikipedia {{---}} Мультимножества]]</ref> из элементов <tex dpi="130">A</tex>. <tex dpi="150">M_{n}</tex> {{---}} '''количество мультимножеств''' из объектов суммарного веса <tex dpi="130">n</tex>.
}}

{{Утверждение
|statement=
<tex dpi="150">M_{n}=m_{n, n}</tex>, где <tex dpi="150">m_{n, k}=\sum\limits_{i=0}^{\lfloor \frac{n}{k} \rfloor} \binom{w_{k}+i-1}{i} m_{n-ik, k-1}</tex> {{---}} количество таких мультимножеств, которые содержат объекты, вес которых не больше чем <tex dpi="130">k</tex>. Причем <tex dpi="150">m_{0, i} = 1</tex>, а <tex dpi="150">m_{i, 0} = 0</tex>, <tex dpi="150"">i \ne 0</tex>.
|proof=
<tex dpi="130">m_{0, i} = 1</tex>, так как не набирать никакой вес есть один способ, а <tex dpi="130">m_{i, 0} = 0</tex>, <tex dpi="130"">i \ne 0</tex>, так как нельзя набрать положительный вес из ничего.

Рассуждения аналогичны рассуждениям <tex dpi="130">PSet</tex>, однако теперь мы можем брать один и тот же элемент несколько раз. То есть для подсчета вместо обычных сочетаний нужно использовать сочетания с повторениями. 
}}

===Количество MSet из элементов 0 и 1===
Пусть <tex dpi="130">A=\{0, 1\}</tex>, <tex dpi="130">M=MSet(A)</tex> {{---}} множество всех мультимножеств из <tex dpi="130">A</tex>, <tex dpi="130">W=\{2, 0 \ldots 0\}</tex>.
:Тогда, <tex dpi="150">M_{n}=m_{n, n}</tex>, где <tex dpi="150">m_{n, k}=\sum\limits_{i=0}^{\lfloor \frac{n}{k} \rfloor}  \binom{w_{k}+i-1}{i}m_{n-ik, k-1}</tex>
:<tex dpi="150">M_{0}=m_{0, 0} = 1</tex>.
:<tex dpi="150">M_{1}=m_{1, 1} = \binom{1}{0}m_{1, 0} + \binom{2}{1}m_{0, 0} = 2m_{0, 0} = 2</tex>.
:<tex dpi="150">M_{2}=m_{2, 2} = \binom{0}{0}m_{2, 1} + \binom{0}{1} m_{0, 1} = \binom{1}{0}m_{2, 0} + \binom{2}{1}m_{1, 0} + \binom{3}{2}m_{0, 0}= 3m_{0, 0} = 3</tex>.
:<tex dpi="150">{M_{3}=m_{3, 3} = \binom{0}{0}m_{3, 2} + \binom{0}{1} m_{0, 2} = \binom{0}{0}m_{3, 1} + \binom{0}{1} m_{0, 1} = \binom{1}{0}m_{3, 0} + \binom{2}{1}m_{2, 0} + \binom{3}{2}m_{1, 0} + \binom{4}{3}m_{0, 0}= 4m_{0, 0} = 4}</tex>.

:<tex dpi="150">\{\}</tex>
:<tex dpi="150">\{0\}, \{1\}</tex>
:<tex dpi="150">\{0, 0\}, \{0, 1\}, \{1, 1\}</tex>
:<tex dpi="150">\{0, 0, 0\}, \{0, 0, 1\}, \{0, 1, 1\}, \{1, 1, 1\}</tex>

:<tex dpi="150">{M_{n}=m_{n, n} = \binom{0}{0}m_{n, n-1} + \binom{0}{1} m_{0, n-1} = \binom{0}{0}m_{n, n-2} + \binom{0}{1} m_{0, n-2} = \ldots = \binom{1}{0}m_{n, 0} + \binom{2}{1}m_{n - 1, 0} + \ldots + \binom{n}{n-1}m_{1, 0} + \binom{n+1}{n} m_{0,0} = (n + 1) m_{0,0} = n+1}</tex>.

==Помеченные унициклические графы==

{{Определение
|definition=<tex dpi="130">Унициклическим</tex> называется связный граф, содержащий один простой цикл и не содержащий петель и кратных рёбер. <tex dpi="150">U_{n}</tex> {{---}} '''количество унициклических графов''' из <tex dpi="130">n</tex> вершин, <tex dpi="130">n > 2</tex>.
}}

{{Утверждение
|statement=<tex dpi="150">U_{n}=\sum\limits_{r=3}^{n}\binom{n}{r}\frac{r!}{2}n^{n-r-1}</tex>.
|proof=Для всех <tex dpi="130">r \in [3;n]</tex> найдем число способов выбрать вершины для цикла длины <tex dpi="130">r</tex>, их количество равняется <tex dpi="130">\binom{n}{r}</tex>. Найдём число способов упорядочить выбранные вершины: заметим что каждый цикл длины <tex dpi="130">r</tex> порождается <tex dpi="130">2r</tex> способами (у каждой перестановки существует <tex dpi="130">r - 1</tex> циклический сдвиг и одно зеркальное представление), поэтому существует <tex dpi="130">\frac{r!}{2r} = \frac{(r-1)!}{2}</tex> различных циклов. Найдём количество способов достроить полученный цикл до связного унициклического графа. Заметим, что при удалениии всех ребер цикла граф станет лесом из <tex dpi="130">r</tex> деревьев и <tex dpi="130">n</tex> вершин. Используя [[Коды Прюфера|кодирование Прюфера]], получим, что количество таких лесов равно <tex dpi="130">r {n}^{n-r-1}</tex>. Нахождение количества таких лесов аналогично нахождению  [[Количество помеченных деревьев|количества помеченных деревьев]]. Значит, количество унициклических графов порядка <tex dpi="130">n</tex> равно <tex dpi="130">U_{n}=\sum\limits_{r=3}^{n}\binom{n}{r}\frac{r!}{2}n^{n-r-1}</tex>.
}}

==Связные графы==
{{Определение
|definition=
<tex dpi="130">CONN_{n}</tex> - количество связных графов с <tex dpi="130">n</tex> вершинами.
}}

{{Лемма
|statement=
<tex dpi="150">G_{n} = 2^{\binom{n}{2}}</tex>, где <tex dpi="150">G_{n}</tex> {{---}} количество помеченных графов с <tex dpi="130">n</tex> вершинами.
}}

{{Утверждение
|statement=
<tex dpi="150">CONN_{n}=G_{n} - \frac{1}{n}\sum\limits_{k=1}^{n-1}k\binom{n}{k}G_{n-k}CONN_{k}</tex>, {{---}} количество связных графов с <tex dpi="130">n</tex> вершинами.
|proof=

Рассмотрим соотношение количества связных и несвязных графов. Очевидно, что <tex dpi="150">CONN_{n}=G_{n}-X_{n}</tex>, где <tex dpi="150">X_{n}</tex> {{---}} количество несвязных графов. Также <tex dpi="150">X_{n}=\dfrac{Y_{n}}{n}</tex>, где <tex dpi="150">Y_{n}</tex> {{---}} количество корневых<ref>[[wikipedia:Rooted_graph | Wikipedia {{---}} Корневой граф]]</ref> несвязных графов. 

Вычислим <tex dpi="150">Y_{n}</tex>. Заметим, что, так как граф является несвязным, то в нём найдётся компонента связности, внутри которой лежит корневая вершина, а остальной граф будет представлять собой одну или более компонент связности. Переберем количество вершин в компоненте связности, содержащей корневую вершину. <tex dpi="150">(k=1\ldots n-1)</tex>. Для каждого <tex dpi="150">k</tex> посчитаем количество таких графов. Количество способов выбрать <tex dpi="150">k</tex> вершин из <tex dpi="150">n</tex> равно <tex dpi="150">\binom{n}{k}</tex>. Оставшийся граф является произвольным, таким образом, количество помеченных графов в нем равно <tex dpi="150">G_{n-k}</tex>. Количество способов выделить корневую вершину в компоненте связности из <tex dpi="150">k</tex> вершин равно <tex dpi="150">k</tex>. Также количество связных графов в компоненте связности с корневой вершиной равно <tex dpi="150">CONN_{k}</tex>.

Итого, для фиксированного <tex dpi="150">k</tex> количество корневых несвязных графов равно

<tex dpi="150">Y_{n}=k\binom{n}{k}CONN_{k}G_{n-k}</tex>.

Значит, количество несвязных графов с <tex dpi="150">n</tex> вершинами равно

<tex dpi="150">X_{n}=\frac{1}{n}\sum\limits_{k=1}^{n-1}k\binom{n}{k}CONN_{k}G_{n-k}</tex>

Таким образом, количество связных графов с <tex dpi="130">n</tex> вершинами равно

<tex dpi="150">CONN_{n}=G_{n}-\frac{1}{n}\sum\limits_{k=1}^{n-1}k\binom{n}{k}G_{n-k}CONN_{k}</tex>
}}


==Пары (Pair)==

{{Определение
|definition=<tex dpi="130">D=Pair(A, B)</tex> {{---}} множество всех пар объектов, составленных из элементов <tex dpi="130">A</tex> и <tex dpi="130">B</tex>.  <tex dpi="150">D_{n}</tex> {{---}} '''количество пар''' из объектов суммарного веса <tex dpi="130">n</tex>.
}}

{{Утверждение
|statement=
<tex dpi="150">D_{n}=\sum\limits_{i=0}^{n}w_{i}u_{n-i}</tex>.
|proof=Чтобы составить пару веса <tex dpi="130">n</tex> нужно взять один элемент веса <tex dpi="130">0 \leqslant i \leqslant n</tex> из <tex dpi="130">A</tex> и элемент веса <tex dpi="130">n-i</tex> из <tex dpi="130">B</tex> , что полностью соответствует данной формуле.
}}

==Циклы (Cycle)==

{{Определение
|definition=
<tex dpi="130">C=Cycle(A)</tex> {{---}} множество всех циклов <ref>[[wikipedia:Cyclic order | Wikipedia {{---}} Циклы]]</ref> из элементов <tex dpi="130">A</tex>. <tex dpi="150">C_{n}</tex> {{---}} '''количество циклов''' веса <tex dpi="150">n</tex>.
}}

{{Утверждение
|statement=
<tex dpi="150">C_{n}=\sum\limits_{s=1}^{n}c_{n, s}</tex>, где <tex dpi="150">c_{n,s}=\sum\limits_{i=0}^{s-1}\dfrac{|St(\vec{i})|}{s}</tex>, {{---}} количество циклов веса <tex dpi="150">n</tex> длины <tex dpi="150">s</tex>, а <tex dpi="150">|St(\vec{i})|</tex> {{---}} количество стабилизаторов для циклического сдвига на <tex dpi="150">i</tex> .
|proof=
Очевидно, что длина цикла веса <tex dpi="130">n</tex> может быть от <tex dpi="130">1</tex> до <tex dpi="130">n</tex>. Посмотрим сколько существует циклов каждой длины. Это можно сделать по [[Лемма Бёрнсайда и Теорема Пойа#Лемма Бёрнсайда|лемме Бёрнсайда]].
}}

{{Лемма
|statement= Найдем <tex dpi="130">|St(\vec{i})|=z_{n,s,i}</tex> в общем случае.
|proof=Пусть <tex dpi = "130">g=\mathrm{gcd}(s,i)</tex> {{---}} [[Наибольший общий делитель|наибольший общий делитель<tex dpi = "130">(s, i)</tex>]]. Заметим, что в <tex dpi = "130">i</tex>-ой перестановке на <tex dpi = "130">j</tex>-ой позиции стоит элемент <tex dpi = "130">(i + j)\bmod s</tex>. Также, заметим, что элемент <tex dpi = "130">a</tex> переходит в элемент <tex dpi = "130">a + in</tex>, где <tex dpi = "130">i = 1, 2, \ldots k</tex>. Из этого следует, что длина цикла для <tex dpi = "130">i</tex>-ой перестановки равна <tex dpi = "130"> \dfrac{\mathrm{lcm}(s, i)}{i}  = \dfrac{s}{g}</tex>, где  <tex dpi = "130">\mathrm{lcm}(s, i)</tex> {{---}} [[Наименьшее общее кратное|наименьшее общее кратное<tex dpi = "130">(s, i)</tex>]].

Также заметим, что если вес <tex dpi="130">n</tex> нельзя равномерно распределить по всей длине цикла, то стабилизатор равен <tex dpi="130">0</tex>.

<p>
<tex dpi = "150">z_{n, s, i} = 
\left \{\begin{array}{ll} 0, & n \bmod \frac{s}{g} \neq 0 \\
b_{\frac{ng}{s}, g}, & n \bmod \frac{s}{g} = 0 \end{array} \right. 
</tex>
</p>
Где <tex dpi="150">b_{n,k}</tex> {{---}} число способов упорядочить набор из <tex dpi="150">k</tex> элементов суммарного веса <tex dpi="150">n</tex> и 

<tex dpi="150">b_{n,k}=\sum\limits_{i=1}^{n}w_{i}b_{n-i, k-1}</tex>, причем <tex dpi="150">b_{n,1}=w_{n}</tex>.
}}

===Задача об ожерельях===
Решим данным способом [[Задача об ожерельях|задачу об ожерельях]]. Пусть необходимый вес <tex dpi="130">n</tex> {{---}} это количество бусинок, а <tex dpi="130">k</tex> {{---}} количество цветов. Причем каждая бусинка весит <tex dpi="130">1</tex>. То есть <tex dpi="130">W=\{k, 0 \ldots 0\}</tex>.

<tex dpi="130">C_{n}=\sum\limits_{s=1}^{n}c_{n,s}=c_{n,n}</tex> так как невозможно набрать вес <tex dpi="130">n</tex> менее, чем <tex dpi="130">n</tex> бусинами при весе бусин <tex dpi="130">1</tex>.

<tex dpi="130">c_{n,n}=\sum\limits_{i=0}^{n-1}\dfrac{|St(\vec{i})|}{n}=\dfrac{1}{n}\sum\limits_{i=0}^{s-1}|St(\vec{i})|=\dfrac{1}{n}\sum\limits_{i=0}^{s-1}b_{\mathrm{gcd}(n,i),\mathrm{gcd}(n,i)}</tex>. Поскольку все бусины имеют одинаковый вес <tex dpi="130">1</tex>, то <tex dpi="130">b_{n,k} \neq 0</tex>

В итоге, <tex dpi="130">C_{n}=\dfrac{1}{n}\sum\limits_{i=0}^{s-1}k^{\mathrm{gcd}(n,i)}</tex>.

==Метод производящих функций==
Такие большие группы часто анализируют с помощью [[Производящая функция|производящих функций]]. Один из популярных методов {{---}} метод символов <ref>[[wikipedia:Symbolic method (combinatorics) | Wikipedia {{---}} Symbolic method]]</ref>. Он использует внутреннюю структуру объектов для получения производящих функций. В случае непомеченных объектов, как и в анализе в нашей статье, считается, что нет объектов нулевого веса. Иногда для удобства их добавляют, чтобы показать наличие одного пустого множества.
При непомеченных объектах рассмотренные классы имеют следующие производящие функции:

{| class="wikitable" 
|-align="center" 
 !<tex dpi="130">Seq(A)</tex>||<tex dpi="130">\dfrac{1}{1-A(z)}</tex>
|-align="center"
 !<tex dpi="130">PSet(A)</tex>||<tex dpi="130">\prod\limits_{n \geqslant 1}(1+z^{n})^{A_{n}}=\exp(-\sum\limits_{k \geqslant 1}\dfrac{(-1)^{k}A(z^{k})}{k})</tex>
|-align="center"
 !<tex dpi="130">MSet(A)</tex>||<tex dpi="130">\prod\limits_{n \geqslant 1}\dfrac{1}{(1-z^{n})^{A_{n}}}=\exp(\sum\limits_{k \geqslant 1}\dfrac{A(z^{k})}{k})</tex>
|-align="center"
 !<tex dpi="130">Pair(A,B)</tex>||<tex dpi="130">A(z)B(z)</tex>
|-align="center"
 !<tex dpi="130">Cycle(A)</tex>||<tex dpi="130">\sum\limits_{n \geqslant 1}\dfrac{\phi(n)}{n}\ln\dfrac{1}{1 - A(z^n)}</tex>, где <tex dpi="130">\phi(n)</tex> {{---}} [[Функция_Эйлера | функция Эйлера]].
|}

Однако порой некоторые комбинаторные классы удобнее обозначать как помеченные. Например, {{---}} помеченные графы. С помеченными объектами используется экспоненциальная производящая функция <ref>[[wikipedia:exponential generating function | Wikipedia {{---}} Exponential generating function]]</ref>. В данном случае для некоторых рассмотренных классов используются следующие производящие функции:

{| class="wikitable" 
|-align="center" 
 !<tex dpi="130">Seq(A)</tex>||<tex dpi="130">\dfrac{1}{1-A(z)}</tex>
|-align="center"
 !<tex dpi="130">Pset(A)</tex>||<tex dpi="130">\exp(A(z))</tex>
|-align="center"
 !<tex dpi="130">Pair(A,B)</tex>||<tex dpi="130">A(z)B(z)</tex>
|-align="center"
 !<tex dpi="130">Cycle(A)</tex>||<tex dpi="130">\ln\dfrac{1}{1-A(z)}</tex>.
|}

===Ограниченные конструкции===
Иногда в анализе необходимо ввести ограничение на количество компонентов. Такой случай обозначается нижним коэффициентом (например, <tex dpi="130">Seq_{k}(A)</tex> {{---}} <tex dpi="130">k</tex> компонентов). 

Непосредственной формулой для производящих функций является диагональ <tex dpi="130">\Delta</tex> декартова произведения <ref>[[wikipedia:Cartesian product | Wikipedia {{---}} Декартово произведение]]</ref> <tex dpi="130">A \times A</tex>, определяемая как <tex dpi="130">B \equiv \Delta(A \times A) : \{(a, a) \mid a \in A\}</tex>. Тогда имеет место соотношение <tex dpi="130">B(z)=A(z^{2})</tex>. 

Диагональная конструкция позволяет получить доступ к классу всех неупорядоченных пар из различных элементов из <tex dpi="130">A</tex>, то есть к <tex dpi="130">P = PSet_{2}(A)</tex>. Прямое выражение выполняется следующим способом: неупорядоченная пара <tex dpi="130">\langle \alpha, \beta \rangle </tex> связана с двумя упорядоченными парами <tex dpi="130">(\langle \alpha, \beta \rangle </tex> и <tex dpi="130">\langle \beta, \alpha \rangle )</tex>, кроме тех случаев, когда <tex dpi="130">\alpha = \beta</tex>, то есть когда пара лежит на диагонали декартова произведения. Другими словами, <tex dpi="130">PSet_{2}(A) + PSet_{2}(A) + \Delta(A \times A) \cong A \times A</tex>.

Это, в свою очередь, означает что <tex dpi="130">2P(z) + A(z^{2}) = A(z)^{2}</tex>. Таким образом можно выразить <tex dpi="130">PSet_{2}(A)</tex>. Аналогично для <tex dpi="130">Seq_{2}(A)</tex>, <tex dpi="130">MSet_{2}(A)</tex> и <tex dpi="130">Cycle_{2}(A)</tex>:

{| class="wikitable" 
|-align="center" 
 !<tex dpi="130">Seq_{2}(A)</tex>||<tex dpi="130>A(z)^{2}</tex>
|-align="center"
 !<tex dpi="130">PSet_{2}(A)</tex>||<tex dpi="130">\dfrac{A(z)^{2}}{2}-\dfrac{A(z^{2})}{2}</tex>
|-align="center"
 !<tex dpi="130">MSet_{2}(A)</tex>||<tex dpi="130">\dfrac{A(z)^{2}}{2}+\dfrac{A(z^{2})}{2}</tex>
|-align="center"
 !<tex dpi="130">Cycle_{2}(A)</tex>||<tex dpi="130">\dfrac{A(z)^{2}}{2}+\dfrac{A(z^{2})}{2}</tex>
|}

Аналогичные рассуждения можно провести и для больших <tex dpi="130">k</tex>, однако расчеты быстро становятся сложными. Классический способ исправления таких вопросов {{---}} [[Лемма Бёрнсайда и Теорема Пойа#Теорема Пойа | теорема Пойа]]. 

Однако в методе символов предлагается более глобальный подход, основанный на многомерных производящих функциях и использующий ряд Бюрмана-Лагранжа <ref>[[wikipedia:Lagrange inversion theorem | Wikipedia {{---}} Lagrange inversion theorem]]</ref>. В общем случае, используя метод символов, производящие функции ограниченных конструкций можно подсчитать следующим способом:
  
{| class="wikitable" 
|-align="center" 
 !<tex dpi="130">Seq_{k}(A)</tex>||<tex dpi="130">A(z)^{k}</tex>
|-align="center"
 !<tex dpi="130">PSet_{k}(A)</tex>||<tex dpi="130">[u^{k}]\exp(-\sum\limits_{i=1}^{k}\dfrac{(-1)^{i}u^{i}A(z^{i})}{i})</tex>
|-align="center"
 !<tex dpi="130">MSet_{k}(A)</tex>||<tex dpi="130">[u^{k}]\exp(\sum\limits_{i=1}^{k}\dfrac{u^{i}A(z^{i})}{i})</tex>
|-align="center"
 !<tex dpi="130">Cycle_{k}(A)</tex>||<tex dpi="130">[u^{k}]\sum\limits_{i \geqslant 1}\dfrac{\phi(i)}{i}\ln\dfrac{1}{1 - u^{i}A(z^i)}</tex>, где <tex dpi="130">\phi(n)</tex> {{---}} [[Функция_Эйлера | функция Эйлера]].
|}

==См.также==
*[[Лемма Бёрнсайда и Теорема Пойа]]
*[[Числа Каталана]]
*[[Генерация комбинаторных объектов в лексикографическом порядке]]
*[[Подсчет деревьев]]
*[[Метод производящих функций]]

==Примeчания==
<references/>

==Источники информации==
*[http://ac.cs.princeton.edu/home/AC.pdf Philippe Flajolet, Robert Sedgewick, Analytic Combinatorics, 15-92, 2008]
*[https://www.youtube.com/playlist?list=PLrNmXMVD0XDSluoHUcasgvvmBAkf2BGLi Online Course Materials from Robert Sedgewick]
*[https://en.wikipedia.org/wiki/Generating_function Wikipedia {{---}} Generating function]
*[https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_method_(combinatorics) Wikipedia {{---}} Symbolic method]
[[Категория: Дискретная математика и алгоритмы]]
[[Категория: Комбинаторика]]