• Prüfer序列和cayley定理


    参考资料:

    1.matrix67 《经典证明:Prüfer编码与Cayley公式》

    2.百度百科

    3.Forget_forever prufer序列总结

    4.维基百科

    5.dirge的学习笔记

    一、Cayley定理

    我们先讲讲Cayley公式/定理?。

    凯莱定理,是所有群 G 同构于在 G 上的对称群的子群。

    什么鬼?!

    其实定理还有另一种表述:过n个有标志顶点的树的数目等于n^(n-2),也即完全图K_n有n^(n-2)棵生成树。

    此定理说明用n-1条边将n个一致的顶点连接起来的连通图的个数为n^(n-2),也可以这样理解,将n个城市连接起来的树状公路网络有n^(n-2)种方案。所谓树状,指的是用n-1条边将n个顶点构成一个连通图。当然,建造一个树状的公路网络将n个城市连接起来,应求其中长度最短、造价最省的一种,或效益最大的一种。Cayley定理只是说明可能方案的数目。

    matrix67给出的用Prüfer序列证明Cayley定理的方式,第一步就是将树转换为Prüfer序列。

    第一步:一种生成Prufer序列的方法是迭代删点,直到原图仅剩两个点。对于一棵顶点已经经过编号的树T,顶点的编号为{1,2,...,n},在第i步时,移去所有叶子节点(度为1的顶点)中标号最小的顶点和相连的边,并把与它相邻的点的编号加入Prufer序列中,重复以上步骤直到原图仅剩2个顶点。

    摘自百度的例子:

    例子
    Prufer数列 Prufer数列
    以右边的树为例子,首先在所有叶子节点中编号最小的点是2,和它相邻的点的编号是3,将3加入序列并删除编号为2的点。接下来删除的点是4,5被加入序列,然后删除5,1被加入序列,1被删除,3被加入序列,此时原图仅剩两个点(即3和6),Prufer序列构建完成,为{3,5,1,3}。
     
    由以上的过程,可以发现任何节点数为n的树(n>2),都唯一地对应了一个长度为n-2的Prüfer序列。
    现在考虑此过程的逆,也即任何一个长度为n-2的序列,取值范围为[1,n],都唯一地对应了一个n个节点的树。
    逆过程可以这样描述:设{a1,a2,..an-2}为一棵有n个节点的树的Prufer序列,另建一个集合G含有元素{1..n},找出集合中最小的未在Prufer序列中出现过的数,将该点与Prufer序列中首项连一条边,并将该点和Prufer序列首项删除,重复操作n-2次,将集合中剩余的两个点之间连边即可。
     
    因而,我们的Prüfer编码和无根树也就形成了一一对应的关系,Cayley公式不证自明~。
     
     
     

    二、Prüfer序列和cayley定理的推广和应用

    1.(前言)有了这个好东西,我们可以直接得出n个点无向完全图的生成树计数。同时地,生成树问题就可以通过这一过程转化为排列组合问题了。

    2.(推广1)Prüfer序列的性质:序列中某个编号的出现次数和此节点在无根树中的度数-1。这是不证自明的,看看步骤中的操作和最后仅剩2个点就停止的限定就可以简单得出了,是举不出反例的(不懂证明._.)。

    3.(推广2一个有趣的推广是,n个节点的度依次为D1, D2, …, Dn的无根树共有(n-2)! / [ (D1-1)!(D2-1)!..(Dn-1)! ]个,因为根据推广1此时Prüfer编码中的数字i恰好出现Di-1次。即n种元素,共n-2个位置来生成一个Prüfer序列(当然同时就生成了一棵与之对应的树),其中第i种元素有di-1个,求排列数。也就是将n-2个元素全排列后去重一下,这就是对公式中分母分子的理解了。

    4.(来自bzoj1005明明的烦恼)n个节点的度依次为D1,D2...Dk,令有m个节点度数未知,求生成树计数。记已知点i个度数为di,有n个节点,m个未知数,那么剩下的游离度(我自己yy出的名词)为left=(n-2)-(d1-1)-(d2-1)-...-(dk-1)。有了之前巨大武器,可以简单地从一个组合推到一棵树,那么已知度数的节点可能的组合方式是:(n-2)!/[(d1-1)!(d2-1)!...(dk-1)!left!],那么此时剩下的left个可以用未知度数的节点随意填补,方案数为m^left(说明:即当前剩下了m个节点,考虑left个游离度的每一个度,与之一一对应的有m种情况,也就是left个关卡,每个关卡有m个选择咯)。最后得出ans=(n-2)!/(d1-1)!/(d2-1)!/.../(dk-1)!/left! * m^left

    附:对这题,网上做法不一,一般是生成个质数表+暴力分解质因数+高精度来解决。

    具体代码看我的博文吧,其实网上也很多

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