錯排 子階乘計算機
計算 n 個元素的錯排數量(子階乘 !n),即沒有元素出現在其原始位置的排列。具備逐步包含排除公式、互動式視覺化、錯排表與機率分析。
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錯排 子階乘計算機
歡迎使用 錯排 子階乘計算機,這是一個全面的組合數學工具,可計算任何 n 個元素集合的錯排數量。錯排是一種沒有任何元素出現在其原始位置的排列,記作 !n 或 D(n)。無論您是在學習組合數學、解決經典的取帽子問題,還是探索機率論,此計算機都提供帶有互動式視覺效果的詳細逐步解答。
什麼是錯排?
錯排(也稱為 子階乘)是集合元素的一種排列,其中 沒有任何元素出現在其原始位置。n 個元素的錯排數量寫作 !n(感嘆號在 n 之前)或 D(n)。
例如,考慮位置 {1, 2, 3} 中的三個項目。總共有 3! = 6 種排列,但只有 2 種是錯排:
- (2, 3, 1) — 項目 1 到位置 2,項目 2 到位置 3,項目 3 到位置 1
- (3, 1, 2) — 項目 1 到位置 3,項目 2 到位置 1,項目 3 到位置 2
因此 !3 = 2。
錯排公式
容斥原理公式
最基本的公式源於容斥原理:
遞迴公式
錯排也可以通過遞迴方式計算:
基準情況:!0 = 1, !1 = 0。
最近整數公式
對於 \(n \geq 1\),子階乘等於最接近 \(n!/e\) 的整數:
取帽子問題
錯排最著名的應用是 取帽子問題(problème des rencontres):如果 n 位客人在餐廳寄存帽子,然後隨機退還帽子,那麼 沒有客人拿到自己帽子 的機率是多少?
答案是 \(!n / n!\),它非常迅速地收斂到 \(1/e \approx 0.3679\)。這意味著大約 36.8% 的隨機排列是錯排,而不論有多少個項目。
如何使用此計算機
- 輸入 n: 輸入元素數量(0 到 170)。使用快速範例按鈕嘗試常用數值。
- 計算: 點擊「計算 !n」以計算錯排數。
- 查看結果: 查看 !n、n!、錯排機率以及與 1/e 的比率。
- 探索動畫: 對於較小的 n,與視覺動畫互動以了解錯排的工作原理。
- 學習步驟: 檢查詳細的容斥原理分解和錯排表格。
前 15 個錯排數
| n | !n | n! | 機率 (!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 |
錯排的應用
交換禮物 / 秘密聖誕老人
在組織秘密聖誕老人禮物交換時,每位參與者抽取一個名字。如果沒有人抽到自己的名字,就是一個成功的錯排。對於 10 個人的群體,在 3,628,800 種總排列中,有 1,334,961 種有效的安排。
密碼學與編碼理論
錯排出現於置換密碼和糾錯碼的分析中。「無固定點」的概念對於理解密碼強度和基於排列的加密至關重要。
洗牌與遊戲
在卡牌遊戲中,錯排可用於衡量洗牌後沒有牌回到原始位置的機率。這在分析洗牌質量和遊戲公平性方面非常有用。
機率論
錯排提供了容斥原理的一個優雅範例,並說明了機率如何收斂到簡單的極限(在本例中為 1/e)。
關鍵特性
- 當 \(n \to \infty\) 時,比率 \(!n/n!\) 收斂於 \(1/e \approx 0.367879\)
- 收斂速度極快 — 到 n = 10 時已精確到小數點後 6 位
- \(!n\) 滿足遞迴式:\(!n = n \cdot !(n-1) + (-1)^n\)
- 指數生成函數為 \(e^{-x}/(1-x)\)
- \(!0 = 1\)(空排列在形式上是一個錯排)
常見問題
什麼是錯排?
錯排是集合的一種排列,其中沒有任何元素出現在其原始位置。例如,如果項目的標籤為 {1, 2, 3},則排列 (2, 3, 1) 就是一種錯排,因為沒有任何項目在其原始位置。n 個項目的錯排數量記作 !n(子階乘 n)。
子階乘 !n 的公式是什麼?
子階乘 !n 可以使用容斥原理公式計算:\(!n = n! \times \sum_{k=0}^{n} (-1)^k / k!\)。它也可以通過遞迴方式計算:\(!n = (n-1)(!(n-1) + !(n-2))\),其中 !0 = 1 且 !1 = 0。另一個有用的公式是對於 \(n \geq 1\),\(!n = \text{round}(n! / e)\)。
隨機排列是錯排的機率是多少?
隨著 n 的增加,n 個項目的隨機排列是錯排的機率趨近於 \(1/e \approx 0.3679\)。即使對於較小的 n,這個近似值也出奇地準確。對於 n = 5,精確機率為 44/120 ≈ 0.3667,已經非常接近 1/e。
什麼是取帽子問題?
取帽子問題(也稱為 rencontres 問題)是一個經典的機率難題:如果 n 個人在餐廳寄存帽子,然後隨機退還帽子,那麼沒有人拿回自己帽子的機率是多少?答案是錯排數 !n 除以總排列數 n!,趨近於 \(1/e \approx 36.79\%\)。
錯排與階乘之間的關係是什麼?
錯排 (!n) 和階乘 (n!) 密切相關:\(!n = n! \times \sum(-1)^k/k!\)(k 從 0 到 n)。比率 !n/n! 給出了錯排的機率,收斂於 1/e。此外,對於 \(n \geq 1\),!n 是最接近 n!/e 的整數,這使得 n!/e 成為一個非常有用的近似值。
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由 miniwebtool 團隊提供。更新日期:2026年2月19日
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