1 加法原理与乘法原理

1.1 加法原理(分类计数原理)

  • 内容:完成一件事有 $n$ 类不同方案,在第 $1$ 类方案中有 $m_1$ 种不同方法,在第 $2$ 类方案中有 $m_2$ 种不同方法,……,在第 $n$ 类方案中有 $m_n$ 种不同方法,那么完成这件事共有:

    $$ N = m_1 + m_2 + \cdots + m_n $$

    种不同方法。

  • 核心特征分类完成。各类方法之间相互独立,任意一类中的任意一种方法都可以独立完成这件事。

  • 注意:分类时要不重不漏,即各类之间没有交集,且并集为全集。

1.2 乘法原理(分步计数原理)

  • 内容:完成一件事需要 $n$ 个不同步骤,做第 $1$ 步有 $m_1$ 种不同方法,做第 $2$ 步有 $m_2$ 种不同方法,……,做第 $n$ 步有 $m_n$ 种不同方法,那么完成这件事共有:

    $$ N = m_1 \times m_2 \times \cdots \times m_n $$

    种不同方法。

  • 核心特征分步完成。各个步骤之间相互依存,只有各个步骤都完成了,这件事才算完成。

  • 注意:分步时要保证各步之间相互独立,即某一步的方法数不受前一步选择的影响。

2 排列

  • 定义:从 $n$ 个不同元素中取出 $m$($m \leq n$)个元素,按照一定的顺序排成一列,叫做从 $n$ 个不同元素中取出 $m$ 个元素的一个排列

  • 排列数:从 $n$ 个不同元素中取出 $m$ 个元素的所有不同排列的个数,记作 $A_n^m$(或 $P_n^m$,沪教版常用 $P_n^m$)。

    $$ A_n^m = P_n^m = n(n-1)(n-2)\cdots(n-m+1) = \frac{n!}{(n-m)!} $$
  • 全排列:$n$ 个不同元素全部取出的排列,$A_n^n = P_n^n = n!$

  • 规定:$0! = 1$

  • 注意:排列与顺序有关。$A_n^m$($P_n^m$)的推导依据乘法原理——依次选 $m$ 个位置。

3 组合

  • 定义:从 $n$ 个不同元素中取出 $m$($m \leq n$)个元素并成一组,叫做从 $n$ 个不同元素中取出 $m$ 个元素的一个组合

  • 组合数:从 $n$ 个不同元素中取出 $m$ 个元素的所有不同组合的个数,记作 $C_n^m$(或 $\binom{n}{m}$)。

    $$ C_n^m = \frac{A_n^m}{A_m^m} = \frac{P_n^m}{P_m^m} = \frac{n(n-1)(n-2)\cdots(n-m+1)}{m!} = \frac{n!}{m!(n-m)!} $$
  • 注意:组合与顺序无关

  • 组合数的性质

    • $C_n^m = C_n^{n-m}$(对称性)
    • $C_n^m = C_{n-1}^m + C_{n-1}^{m-1}$(帕斯卡恒等式)
    • $C_n^0 + C_n^1 + \cdots + C_n^n = 2^n$

4 排列组合的运用

(以下各小节的公式中,排列数统一标注为 $A_n^m$($P_n^m$),表示两者通用,沪教版优先使用 $P_n^m$。)

4.1 捆绑法

  • 适用场景:解决相邻问题(若干元素必须排在一起)。
  • 操作方法:将必须相邻的元素捆绑成一个整体(视作一个"大元素"),先与其他元素一起排列,再考虑捆绑内部元素的顺序。
  • 注意:捆绑后内部元素之间也要排列。

4.2 插空法

  • 适用场景:解决不相邻问题(若干元素不能排在一起)。
  • 操作方法:先排其他元素(无限制条件),形成若干空位(含两端),再将不相邻的元素插入这些空位中。
  • 注意:若不相邻元素之间有区别,则插入后还需排列。

4.3 特殊位置法

  • 适用场景:某些元素或位置有特殊限制(如某人不能站在某位置)。
  • 操作方法:优先处理有特殊限制的元素或位置,先安排这些"特殊"对象,再安排其余普通对象。

4.4 隔板法

  • 适用场景:解决相同元素分配问题(如将 $n$ 个相同小球放入 $k$ 个不同盒子,每个盒子至少一个)。
  • 操作方法:将 $n$ 个相同元素排成一排,在它们之间的 $n-1$ 个空隙中插入 $k-1$ 个隔板,分成 $k$ 组。方法数为 $C_{n-1}^{k-1}$。
  • 推广:若允许有空盒,则先借 $k$ 个元素(转化为每个盒子至少一个),方法数为 $C_{n+k-1}^{k-1}$。

4.5 排除法(间接法)

  • 适用场景:从总体中排除不合条件的方案,即"正难则反"。
  • 操作方法:先计算总的方法数,再减去不符合条件的方法数。
  • 常用情形:“至多"“至少"类问题,或正面分类较多时。

4.6 分组分配法

  • 适用场景:将若干元素分成若干组,再分配到不同对象(如将 $n$ 个不同元素分到 $k$ 个不同盒子中)。

  • 核心思路:先分组(组合),再分配(排列)。分组与分配是两个不同的阶段。

  • 类型一:均匀分组(组间无区别)

    • 将 $mn$ 个不同元素平均分成 $m$ 组,每组 $n$ 个。
    • 方法数:$\dfrac{C_{mn}^n \cdot C_{(m-1)n}^n \cdots C_n^n}{m!}$
    • 除以 $m!$ 的原因:组与组之间无区别,先分出的 $A$ 组与后分出的 $B$ 组调换顺序是同一分法。
  • 类型二:非均匀分组(组间无区别)

    • 将 $n$ 个不同元素分成元素个数互不相同的 $m$ 组。
    • 方法数:$C_n^{n_1} \cdot C_{n-n_1}^{n_2} \cdots$(无需除以阶乘,因为各组元素个数不同,已天然区别)
  • 类型三:部分均匀分组(组间无区别)

    • 如有若干组元素个数相同,则只需对均匀的组数除以阶乘。
    • 例:将 $6$ 个不同元素分成 $2$ 个、$2$ 个、$1$ 个、$1$ 个四组,方法数为 $\dfrac{C_6^2 \cdot C_4^2 \cdot C_2^1 \cdot C_1^1}{2! \cdot 2!}$。
  • 类型四:分配问题(组间有区别)

    • 先按上述分组方法分组(无论是否均匀),再乘以组数的全排列。
    • 例:将 $5$ 个不同元素分给甲、乙、丙三人,甲得 $2$ 个、乙得 $2$ 个、丙得 $1$ 个:方法数为 $C_5^2 \cdot C_3^2 \cdot C_1^1$(因为对象已指定,无需再乘排列)。
  • 注意:分组分配法最容易出错的地方在于是否除以阶乘,关键判断在于——组与组之间是否有区别。若分组后还需分配给有区别的对象,则先按无区别分组,再乘以 $m!$ 分配。

4.7 定序法

  • 适用场景:解决部分元素顺序固定的问题(如 $m$ 个元素中有几个元素必须按某一特定顺序出现,但不要求相邻)。

  • 操作方法一(除法) :先不考虑定序条件,进行全排列,再除以定序元素的排列数。

    • 若有 $n$ 个元素,其中 $m$ 个元素的顺序固定,则排列数为 $\dfrac{A_n^n}{A_m^m} = \dfrac{P_n^n}{P_m^m} = \dfrac{n!}{m!}$。
  • 操作方法二(组合法) :先从 $n$ 个位置中选 $m$ 个位置给定序元素(位置选好后顺序自然确定),其余元素任意排列。

    • 方法数为 $C_n^m \cdot A_{n-m}^{n-m}$(即 $C_n^m \cdot P_{n-m}^{n-m}$)。
  • 特例:若定序元素完全相同(即 $n$ 个元素中有 $m$ 个相同元素),则方法数为 $\dfrac{n!}{m!}$(即重复排列问题)。

  • 常见题型:如”$A, B, C$ 三人中,$A$ 必须在 $B$ 前面(不要求相邻)"。

5 二项式定理

  • 定理

    $$ (a + bx)^n = \sum_{k=0}^n C_n^k a^{n-k} (bx)^k = C_n^0 a^n + C_n^1 a^{n-1}(bx) + \cdots + C_n^k a^{n-k} b^k x^k + \cdots + C_n^n b^n x^n $$

    其中 $n \in \mathbb{N}^*$。

  • 通项公式:第 $k+1$ 项($k = 0, 1, \cdots, n$):

    $$ T_{k+1} = C_n^k a^{n-k} b^k x^k $$
  • 二项式系数:$C_n^k$($k = 0, 1, \cdots, n$)叫做二项式系数。

  • 项的系数:指的是展开后每一项的数字因数(包括常数和字母前的倍数),即 $C_n^k a^{n-k} b^k$(若为 $(a+bx)^n$,则 $x^k$ 的系数为 $C_n^k a^{n-k} b^k$,注意 $b$ 可能贡献常数倍数)。

  • 注意区分

    • 二项式系数:$C_n^k$,与 $a, b$ 无关;
    • 项的系数:$C_n^k a^{n-k} b^k$,含 $a, b$ 的幂次。
  • 二项式系数的性质

    • 对称性:$C_n^k = C_n^{n-k}$
    • 单调性:先增后减,当 $n$ 为偶数时,$C_n^{\frac{n}{2}}$ 最大;当 $n$ 为奇数时,$C_n^{\frac{n-1}{2}} = C_n^{\frac{n+1}{2}}$ 最大(且同时最大)
    • 各二项式系数之和:$C_n^0 + C_n^1 + \cdots + C_n^n = 2^n$
    • 奇数项二项式系数和 = 偶数项二项式系数和:$C_n^0 + C_n^2 + C_n^4 + \cdots = C_n^1 + C_n^3 + C_n^5 + \cdots = 2^{n-1}$

5.1 赋值法求系数相关问题

  • 核心思想:二项展开式中,各项系数之和或特定项的系数可通过给 $x$ 赋特殊值来求解,而不必将每一项展开。

$$ (a + bx)^n = a_0 + a_1x + a_2x^2 + \cdots + a_nx^n $$

其中 $a_k$ 为 $x^k$ 项的系数($k = 0, 1, \cdots, n$),则 $a_k = C_n^k a^{n-k} b^k$。

  • 令 $x = 1$,得所有项系数之和:

    $$ a_0 + a_1 + a_2 + \cdots + a_n = (a + b)^n $$
  • 令 $x = -1$,得各项系数交替和:

    $$ a_0 - a_1 + a_2 - a_3 + \cdots + (-1)^n a_n = (a - b)^n $$
  • 令 $x = 0$,得常数项:

    $$ a_0 = a^n $$
  • 奇次项系数之和

    $$ a_1 + a_3 + a_5 + \cdots = \frac{(a+b)^n - (a-b)^n}{2} $$
  • 偶次项系数之和

    $$ a_0 + a_2 + a_4 + \cdots = \frac{(a+b)^n + (a-b)^n}{2} $$
  • 所有项系数绝对值之和: 将 $(a + bx)^n$ 中每一项系数取绝对值,等价于将 $b$ 替换为 $|b|$ 后的系数之和,即:

    $$ |a_0| + |a_1| + |a_2| + \cdots + |a_n| = (|a| + |b|)^n $$

    特别地,若 $(a + bx)^n$ 中 $a$ 和 $b$ 均为正数,则所有项系数之和与系数绝对值之和相等,均为 $(a+b)^n$。

  • 求特定 $x^m$ 项的系数:利用通项公式 $T_{k+1} = C_n^k a^{n-k} b^k x^k$,令 $k = m$,得 $a_m = C_n^m a^{n-m} b^m$。

  • 多个二项式乘积的系数求法:通常通过组合搭配,寻找产生 $x^m$ 的所有可能组合,再分别计算系数后相加。