容斥原理

引入

入门例题

假设班里有 $10$ 个学生喜欢数学，$15$ 个学生喜欢语文，$21$ 个学生喜欢编程，班里至少喜欢一门学科的有多少个学生呢？

是 $10+15+21=46$ 个吗？不是的，因为有些学生可能同时喜欢数学和语文，或者语文和编程，甚至还有可能三者都喜欢。

为了叙述方便，我们把喜欢语文、数学、编程的学生集合分别用 $A,B,C$ 表示，则学生总数等于 $|A\cup B\cup C|$。刚才已经讲过，如果把这三个集合的元素个数 $|A|,|B|,|C|$ 直接加起来，会有一些元素重复统计了，因此需要扣掉 $|A\cap B|,|B\cap C|,|C\cap A|$，但这样一来，又有一小部分多扣了，需要加回来，即 $|A\cap B\cap C|$。即

$$|A\cup B\cup C|=|A|+|B|+|C|-|A\cap B|-|B\cap C|-|C\cap A|+|A\cap B\cap C|$$

把上述问题推广到一般情况，就是我们熟知的容斥原理。

定义

设 U 中元素有 n 种不同的属性，而第 i 种属性称为 $P_i$，拥有属性 $P_i$ 的元素构成集合 $S_i$，那么

$$\begin{array}{rl}\left|\bigcup _{i=1}^n{S}_i\right|=& \sum _i|S_i|-\sum _{i<j}|S_i\cap S_j|+\sum _{i<j<k}|S_i\cap S_j\cap S_k|-\cdots \\ & +(-1{)}^{m-1}\sum _{a_i<a_{i+1}}\left|\bigcap _{i=1}^m{S}_{a_i}\right|+\cdots +(-1{)}^{n-1}|S_1\cap \cdots \cap S_n|\end{array}$$

即

$$\left|\bigcup _{i=1}^n{S}_i\right|=\sum _{m=1}^n(-1{)}^{m-1}\sum _{a_i<a_{i+1}}\left|\bigcap _{i=1}^m{S}_{a_i}\right|$$

证明

对于每个元素使用二项式定理计算其出现的次数。对于元素 x，假设它出现在 $T_1,T_2,\cdots ,T_m$ 的集合中，那么它的出现次数为

$$\begin{array}{rl}Cnt=& |\{T_i\}|-|\{T_i\cap T_j|i<j\}|+\cdots +(-1{)}^{k-1}\left|\{\bigcap _{i=1}^k{T}_{a_i}|a_i<a_{i+1}\}\right|\\ & +\cdots +(-1{)}^{m-1}|\{T_1\cap \cdots \cap T_m\}|\\ =& {\displaystyle (\genfrac{}{}{0ex}{}{m}{1})}-{\displaystyle (\genfrac{}{}{0ex}{}{m}{2})}+\cdots +(-1{)}^{m-1}{\displaystyle (\genfrac{}{}{0ex}{}{m}{m})}\\ =& {\displaystyle (\genfrac{}{}{0ex}{}{m}{0})}-\sum _{i=0}^m(-1{)}^i{\displaystyle (\genfrac{}{}{0ex}{}{m}{i})}\\ =& 1-(1-1{)}^m=1\end{array}$$

于是每个元素出现的次数为 1，那么合并起来就是并集。证毕。

补集

对于全集 U 下的 集合的并 可以使用容斥原理计算，而集合的交则用全集减去 补集的并集 求得：

$$\left|\bigcap _{i=1}^n{S}_i\right|=|U|-\left|\bigcup _{i=1}^n\overline{S_i}\right|$$

右边使用容斥即可。

可能接触过容斥的读者都清楚上述内容，而更关心的是容斥的应用。

那么接下来我们给出 3 个层次不同的例题来为大家展示容斥原理的应用。

不定方程非负整数解计数

不定方程非负整数解计数

给出不定方程 $\sum _{i=1}^n{x}_i=m$ 和 $n$ 个限制条件 $x_i\le b_i$，其中 $m,b_i\in \mathbb{N}$. 求方程的非负整数解的个数。

没有限制时

如果没有 $x_i<b_i$ 的限制，那么不定方程 $\sum _{i=1}^n{x}_i=m$ 的非负整数解的数目为 ${\displaystyle (\genfrac{}{}{0ex}{}{m+n-1}{n-1})}$.

略证：插板法。

相当于你有 $m$ 个球要分给 $n$ 个盒子，允许某个盒子是空的。这个问题不能直接用组合数解决。

于是我们再加入 $n-1$ 个球，于是问题就变成了在一个长度为 $m+n-1$ 的球序列中选择 $n-1$ 个球，然后这个 $n-1$ 个球把这个序列隔成了 $n$ 份，恰好可以一一对应放到 $n$ 个盒子中。那么在 $m+n-1$ 个球中选择 $n-1$ 个球的方案数就是 ${\displaystyle (\genfrac{}{}{0ex}{}{m+n-1}{n-1})}$。

容斥模型

接着我们尝试抽象出容斥原理的模型：

1. 全集 U：不定方程 $\sum _{i=1}^n{x}_i=m$ 的非负整数解
2. 元素：变量 $x_i$.
3. 属性：$x_i$ 的属性即 $x_i$ 满足的条件，即 $x_i\le b_i$ 的条件

目标：所有变量满足对应属性时集合的大小，即 $|\bigcap _{i=1}^n{S}_i|$.

这个东西可以用 $\left|\bigcap _{i=1}^n{S}_i\right|=|U|-\left|\bigcup _{i=1}^n\overline{S_i}\right|$ 求解。$|U|$ 可以用组合数计算，后半部分自然使用容斥原理展开。

那么问题变成，对于一些 $\overline{S_{a_i}}$ 的交集求大小。考虑 $\overline{S_{a_i}}$ 的含义，表示 $x_{a_i}\ge b_{a_i}+1$ 的解的数目。而交集表示同时满足这些条件。因此这个交集对应的不定方程中，有些变量有 下界限制，而有些则没有限制。

能否消除这些下界限制呢？既然要求的是非负整数解，而有些变量的下界又大于 $0$，那么我们直接 把这个下界减掉，就可以使得这些变量的下界变成 $0$，即没有下界啦。因此对于

$$\left|\bigcap _{a_i<a_{i+1}}^{1\le i\le k}{S}_{a_i}\right|$$

的不定方程形式为

$$\sum _{i=1}^n{x}_i=m-\sum _{i=1}^k(b_{a_i}+1)$$

于是这个也可以组合数计算啦。这个长度为 $k$ 的 $a$ 数组相当于在枚举子集。

HAOI2008 硬币购物

HAOI2008 硬币购物

4 种面值的硬币，第 i 种的面值是 $C_i$。$n$ 次询问，每次询问给出每种硬币的数量 $D_i$ 和一个价格 $S$，问付款方式。

$n\le {10}^3,S\le {10}^5$.

如果用背包做的话复杂度是 $O(4nS)$，无法承受。这道题最明显的特点就是硬币一共只有四种。抽象模型，其实就是让我们求方程 $\sum _{i=1}^4{C}_i{x}_i=S,x_i\le D_i$ 的非负整数解的个数。

采用同样的容斥方式，$x_i$ 的属性为 $x_i\le D_i$. 套用容斥原理的公式，最后我们要求解

$$\sum _{i=1}^4{C}_i{x}_i=S-\sum _{i=1}^k{C}_{a_i}(D_{a_i}+1)$$

也就是无限背包问题。这个问题可以预处理，算上询问，总复杂度 $O(4S+2^{4}n)$。

代码实现

#include <iostream>
using namespace std;
constexpr long long S = 1e5 + 5;
long long c[5], d[5], n, s;
long long f[S];

int main() {
  cin.tie(nullptr)->sync_with_stdio(false);
  cin >> c[1] >> c[2] >> c[3] >> c[4] >> n;
  f[0] = 1;
  for (long long j = 1; j <= 4; j++)
    for (long long i = 1; i < S; i++)
      if (i >= c[j]) f[i] += f[i - c[j]];  // f[i]：价格为i时的硬币组成方法数
  for (long long k = 1; k <= n; k++) {
    cin >> d[1] >> d[2] >> d[3] >> d[4] >> s;
    long long ans = 0;
    for (long long i = 1; i < 16;
         i++) {  // 容斥，因为物品一共有4种，所以从1到2^4-1=15循环
      long long m = s, bit = 0;
      for (long long j = 1; j <= 4; j++) {
        if ((i >> (j - 1)) % 2 == 1) {
          m -= (d[j] + 1) * c[j];
          bit++;
        }
      }
      if (m >= 0) ans += (bit % 2 * 2 - 1) * f[m];
    }
    cout << f[s] - ans << '\n';
  }
  return 0;
}

完全图子图染色问题

前面的三道题都是容斥原理的正向运用，这道题则需要用到容斥原理逆向分析。

完全图子图染色问题

A 和 B 喜欢对图（不一定连通）进行染色，而他们的规则是，相邻的结点必须染同一种颜色。今天 A 和 B 玩游戏，对于 $n$ 阶 完全图 $G=(V,E)$。他们定义一个估价函数 $F(S)$，其中 S 是边集，$S\subseteq E$.$F(S)$ 的值是对图 $G^{\prime }=(V,S)$ 用 $m$ 种颜色染色的总方案数。他们的另一个规则是，如果 $|S|$ 是奇数，那么 A 的得分增加 $F(S)$，否则 B 的得分增加 $F(S)$. 问 A 和 B 的得分差值。

数学形式

一看这道题的算法趋向并不明显，因此对于棘手的题目首先抽象出数学形式。得分差即为奇偶对称差，可以用 -1 的幂次来作为系数。我们求的是

$$Ans=\sum _{S\subseteq E}(-1{)}^{|S|-1}F(S)$$

容斥模型

相邻结点染同一种颜色，我们把它当作属性。在这里我们先不遵守染色的规则，假定我们用 m 种颜色直接对图染色。对于图 $G^{\prime }=(V,S)$，我们把它当作 元素。属性 $x_i=x_j$ 的含义是结点 i,j 染同色（注意，并未要求 i,j 之间有连边）。

而属性 $x_i=x_j$ 对应的 集合 定义为 $Q_{i,j}$，其含义是所有满足该属性的图 $G^{\prime }$ 的染色方案，集合的大小就是满足该属性的染色方案数，集合内的元素相当于所有满足该属性的图 $G^{\prime }$ 的染色图。

回到题目，「相邻的结点必须染同一种颜色」，可以理解为若干个 $Q$ 集合的交集。因此可以写出

$$F(S)=\left|\bigcap _{(i,j)\in S}{Q}_{i,j}\right|$$

上述式子右边的含义就是说对于 S 内的每一条边 $(i,j)$ 都满足 $x_i=x_j$ 的染色方案数，也就是 $F(S)$.

是不是很有容斥的味道了？由于容斥原理本身没有二元组的形式，因此我们把 所有 的边 $(i,j)$ 映射到 $T=\frac{n(n+1)}{2}$ 个整数上，假设将 $(i,j)$ 映射为 $k,1\le k\le T$，同时 $Q_{i,j}$ 映射为 $Q_k$. 那么属性 $x_i=x_j$ 则定义为 $P_k$.

同时 S 可以表示为若干个 k 组成的集合，即 $S⟺K=\{k_1,k_2,\cdots ,k_m\}$.（也就是说我们在边集与数集间建立了等价关系）。

而 E 对应集合 $M=\{1,2,\cdots ,\frac{n(n+1)}{2}\}$. 于是乎

$$F(S)⟺F(\{k_i\})=\left|\bigcap _{k_i}{Q}_{k_i}\right|$$

逆向分析

那么要求的式子展开

$$\begin{array}{rl}Ans& =\sum _{K\subseteq M}(-1{)}^{|K|-1}\left|\bigcap _{k_i\in K}{Q}_{k_i}\right|\\ & =\sum _i|Q_i|-\sum _{i<j}|Q_i\cap Q_j|+\sum _{i<j<k}|Q_i\cap Q_j\cap Q_k|-\cdots +(-1{)}^{T-1}\left|\bigcap _{i=1}^T{Q}_i\right|\end{array}$$

于是就出现了容斥原理的展开形式，因此对这个式子逆向推导

$$Ans=\left|\bigcup _{i=1}^T{Q}_i\right|$$

再考虑等式右边的含义，只要满足 $1\sim T$ 任一条件即可，也就是存在两个点同色（不一定相邻）的染色方案数！而我们知道染色方案的全集是 $U$，显然 $|U|=m^n$. 而转化为补集，就是求两两异色的染色方案数，即 $A_m^n=\frac{m!}{n!}$. 因此

$$Ans=m^n-A_m^n$$

解决这道题，我们首先抽象出题目数学形式，然后从题目中信息量最大的条件，$F(S)$ 函数的定义入手，将其转化为集合的交并补。然后将式子转化为容斥原理的形式，并 逆向推导 出最终的结果。这道题体现的正是容斥原理的逆用。

数论中的容斥

使用容斥原理能够巧妙地求解一些数论问题。

容斥原理求最大公约数为 k 的数对个数

考虑下面的问题：

求最大公约数为 $k$ 的数对个数

设 $1\le x,y\le N$，$f(k)$ 表示最大公约数为 $k$ 的有序数对 $(x,y)$ 的个数，求 $f(1)$ 到 $f(N)$ 的值。

这道题固然可以用欧拉函数或莫比乌斯反演的方法来做，但是都不如用容斥原理来的简单。

由容斥原理可以得知，先找到所有以 $k$ 为 公约数 的数对，再从中剔除所有以 $k$ 的倍数为 公约数 的数对，余下的数对就是以 $k$ 为 最大公约数 的数对。即 $f(k)=$ 以 $k$ 为 公约数 的数对个数 $-$ 以 $k$ 的倍数为 公约数 的数对个数。

进一步可发现，以 $k$ 的倍数为 公约数 的数对个数等于所有以 $k$ 的倍数为 最大公约数 的数对个数之和。于是，可以写出如下表达式：

$$f(k)=\lfloor (N/k){\rfloor }^2-\sum _{i=2}^{i\ast k\le N}f(i\ast k)$$

由于当 $k>N/2$ 时，我们可以直接算出 $f(k)=\lfloor (N/k){\rfloor }^2$，因此我们可以倒过来，从 $f(N)$ 算到 $f(1)$ 就可以了。于是，我们使用容斥原理完成了本题。

for (long long k = N; k >= 1; k--) {
  f[k] = (N / k) * (N / k);
  for (long long i = k + k; i <= N; i += k) f[k] -= f[i];
}

上述方法的时间复杂度为 $O(\sum _{i=1}^{N}N/i)=O(N\sum _{i=1}^{N}1/i)=O(N\log N)$。

附赠三倍经验供大家练手。

• Luogu P2398 GCD SUM
• Luogu P2158[SDOI2008] 仪仗队
• Luogu P1447[NOI2010] 能量采集

容斥原理推导欧拉函数

考虑下面的问题：

欧拉函数公式

求欧拉函数 $\phi (n)$。其中 $\phi (n)=|\{1\le x\le n|gcd(x,n)=1\}|$。

直接计算是 $O(n\log n)$ 的，用线性筛是 $O(n)$ 的，杜教筛是 $O(n^{\frac{2}{3}})$ 的（话说一道数论入门题用容斥做为什么还要扯到杜教筛上），接下来考虑用容斥推出欧拉函数的公式

判断两个数是否互质，首先分解质因数

$$n=\prod _{i=1}^k{p_i}^{c_i}$$

那么就要求对于任意 $p_i$，$x$ 都不是 $p_i$ 的倍数，即 $p_i\nmid x$. 把它当作属性，对应的集合为 $S_i$，因此有

$$\phi (n)=\left|\bigcap _{i=1}^k{S}_i\right|=|U|-\left|\bigcup _{i=1}^k\overline{S_i}\right|$$

全集大小 $|U|=n$，而 $\overline{S_i}$ 表示的是 $p_i\mid x$ 构成的集合，显然 $|\overline{S_i}|=\frac{n}{p_i}$，并由此推出

$$ \left|\bigcap_{a_i

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