错排 子阶乘计算器
计算 n 个元素的错排数量(子阶乘 !n),即没有任何元素出现在其原始位置的排列。具有逐步包含排斥公式、交互式可视化、错排表和概率分析功能。
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错排 子阶乘计算器
欢迎使用错排(子阶乘)计算器,这是一个全面的组合数学工具,可以计算任何 n 个元素集合的错排数量。错排是指没有任何元素出现在其原始位置的排列,记作 !n 或 D(n)。无论您是在学习组合数学、解决经典的取帽问题,还是探索概率论,本计算器都能为您提供详细的分步解答和交互式视觉展示。
什么是错排?
错排(也称为子阶乘)是一个集合中元素的排列,其中没有任何元素出现在其原始位置。n 个元素的错排数量写为 !n(叹号在 n 之前)或 D(n)。
例如,考虑位置 {1, 2, 3} 上的三个项目。共有 3! = 6 种排列,但只有 2 种是错排:
- (2, 3, 1) — 项目 1 到位置 2,项目 2 到位置 3,项目 3 到位置 1
- (3, 1, 2) — 项目 1 到位置 3,项目 2 到位置 1,项目 3 到位置 2
所以 !3 = 2。
错排公式
容斥原理公式
最基本的公式源于容斥原理:
递归公式
错排也可以通过递归计算:
基本情况为:!0 = 1, !1 = 0。
最近整数公式
对于 \(n \geq 1\),子阶乘等于最接近 \(n!/e\) 的整数:
取帽问题
错排最著名的应用是取帽问题(problème des rencontres):如果 n 位客人寄存了他们的帽子,然后帽子被随机归还,那么没有客人拿到自己帽子的概率是多少?
答案是 \(!n / n!\),它会非常迅速地收敛到 \(1/e \approx 0.3679\)。这意味着无论有多少个项目,大约 36.8% 的随机排列都是错排。
如何使用此计算器
- 输入 n: 输入元素数量(0 到 170)。可以使用快速示例按钮来尝试常见数值。
- 计算: 点击“计算 !n”来计算错排数。
- 查看结果: 查看 !n、n!、错排概率以及与 1/e 的比值。
- 探索动画: 对于较小的 n,通过交互式视觉动画查看错排是如何运作的。
- 学习步骤: 查看详细的容斥原理分解和错排表。
前 15 个错排数
| n | !n | n! | 概率 (!n/n!) |
|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 1 | 1.000000 |
| 1 | 0 | 1 | 0.000000 |
| 2 | 1 | 2 | 0.500000 |
| 3 | 2 | 6 | 0.333333 |
| 4 | 9 | 24 | 0.375000 |
| 5 | 44 | 120 | 0.366667 |
| 6 | 265 | 720 | 0.368056 |
| 7 | 1854 | 5040 | 0.367857 |
| 8 | 14833 | 40320 | 0.367882 |
| 9 | 133496 | 362880 | 0.367879 |
| 10 | 1334961 | 3628800 | 0.367879 |
| 11 | 14684570 | 39916800 | 0.367879 |
| 12 | 176214841 | 479001600 | 0.367879 |
| 13 | 2290792932 | 6227020800 | 0.367879 |
| 14 | 32071101049 | 87178291200 | 0.367879 |
错排的应用
神秘圣诞老人 / 礼物交换
在组织“神秘圣诞老人”礼物交换时,每个参与者抽取一个名字。没有人抽到自己名字的成功抽取就是一个错排。对于一个 10 人的小组,在总共 3,628,800 种排列中,有 1,334,961 种有效安排。
密码学和编码理论
错排出现在代换密码和纠错码的分析中。“无不动点”的概念是理解加密强度和基于排列的加密的基础。
洗牌和游戏
在卡牌游戏中,错排可以衡量洗牌后没有任何牌回到原始位置的概率。这在分析洗牌质量和游戏公平性时非常有用。
概率论
错排提供了容斥原理的一个优美示例,并说明了概率如何收敛于简单的极限(在本例中为 1/e)。
核心性质
- 当 \(n \to \infty\) 时,比率 \(!n/n!\) 收敛于 \(1/e \approx 0.367879\)
- 收敛速度极快 —— 在 n = 10 时已精确到小数点后 6 位
- \(!n\) 满足递推关系:\(!n = n \cdot !(n-1) + (-1)^n\)
- 指数生成函数为 \(e^{-x}/(1-x)\)
- \(!0 = 1\)(空排列在定义上是一个错排)
常见问题解答
什么是错排?
错排是集合的一种排列,其中没有任何元素出现在其原始位置。例如,如果项目标记为 {1, 2, 3},则排列 (2, 3, 1) 是一个错排,因为没有任何项目在原位。n 个项目的错排数量记为 !n(子阶乘 n)。
子阶乘 !n 的公式是什么?
可以使用容斥原理公式计算子阶乘 !n:\(!n = n! \times \sum_{k=0}^{n} (-1)^k / k!\)。也可以通过递归计算:\(!n = (n-1)(!(n-1) + !(n-2))\),其中 !0 = 1 且 !1 = 0。另一个有用的公式是当 \(n \geq 1\) 时,\(!n = \text{round}(n! / e)\)。
随机排列是错排的概率是多少?
随着 n 的增加,n 个项目的随机排列是错排的概率趋于 \(1/e \approx 0.3679\)。即使对于较小的 n,这个近似值也非常准确。对于 n = 5,确切概率为 44/120 ≈ 0.3667,已经非常接近 1/e。
什么是取帽问题?
取帽问题(也称为 problème des rencontres)是一个经典的概率谜题:如果有 n 个人在餐厅寄存了他们的帽子,然后帽子被随机归还,没有人拿回自己帽子的概率是多少?答案是错排数 !n 除以总排列数 n!,结果趋于 \(1/e \approx 36.79\%\)。
错排和阶乘之间有什么关系?
错排 (!n) 和阶乘 (n!) 密切相关:\(!n = n! \times \sum(-1)^k/k!\)(k 从 0 到 n)。比率 !n/n! 给出了错排的概率,收敛于 1/e。此外,当 \(n \geq 1\) 时,!n 是最接近 n!/e 的整数,使得 n!/e 成为一个非常有用的近似值。
其他资源
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由 miniwebtool 团队开发。更新日期:2026年2月19日
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