错排公式

义项:组合数学公式
错排公式

错排公式是组合数学中用于计算错排数目的一类公式,解决的是把 n 个元素重新排列、使每个元素都不落在原来位置的问题。这类排列称为错排,n 个元素的错排数通常记作 D(n),也写作 Dn、dn 或 !n[1]。公式既有递推形式,也有由容斥原理导出的通项形式,是计数原理的经典应用。当 n 较大时,错排数可用 n! 除以自然常数 e 并取最接近的整数来近似[2]。

目录
  1. 定义
  2. 原理
  3. 发展历程
  4. 应用
  5. 局限
  6. 参见

定义

错排研究的是这样一类排列:把 n 个元素重新排序后,任何一个元素都没有停在它原先占据的位置上,也就是整个排列不含不动点[1]。满足这一条件的排列叫作错排,也译作更列,其个数称为错排数。

错排数用 D(n) 表示,另有 Dn、dn、!n 等写法,在文献中亦称次阶乘或德·蒙特莫特数[1]。以 4 个元素为例,全排列共有 24 种,其中符合要求的错排只有 9 种[2]。错排公式就是刻画这一数量的递推式与通项式。

原理

错排数之间满足递推关系 $D(n)=(n-1)(D(n-1)+D(n-2))$,初始值为 $D(1)=0$、$D(2)=1$。推导的思路是先安置第 n 个元素,由于它不能回到原位,可选的落点共有 n-1 个[3]。接着考察原本位于该落点的那个元素:若两者互换位置,则余下 n-2 个元素构成错排,有 $D(n-2)$ 种;若该元素没有进入第 n 位,问题就等同于 n-1 个元素的错排,有 $D(n-1)$ 种。两类情形相加再乘以 n-1,即得到上述递推式[4]。

通项公式可由容斥原理推出:先从 n! 个全排列中扣去至少有一个元素在原位的排列,再补回至少有两个元素在原位的排列,如此正负交替,得到 $D(n)=n!\sum_{k=0}^{n}(-1)^k/k!$[5]。求和号内的式子正是 e 的负一次方幂级数的前 n+1 项,所以错排数约等于 n! 除以 e[5]。更严格地说,D(n) 等于 n!/e 取最接近整数所得的值[2]。

依次计算可得前几项错排数为 0、1、2、9、44、265、1854、14833,与逐一枚举的结果一致[2]。若把 n 个元素随机打乱,结果恰好是错排的概率为 D(n)/n!,它随 n 增大迅速趋近 1/e,约等于 0.3679[6]。随机排列中留在原位的元素个数则近似服从均值为 1 的泊松分布[6]。

发展历程

错排问题在 18 世纪进入数学家的视野。德·蒙特莫特于 1708 年提出该问题,并在 1713 年给出解答[2][1]。尼古拉·伯努利大约在同一时期用容斥原理也解决了它[2]。欧拉后来对这一计数问题产生兴趣,并把它称作组合数学中的一个奇妙问题。由于这些早期工作,错排问题在历史上又称伯努利-欧拉装错信封问题。

欧拉在 1779 年前后通过计数论证写下 D(n) 的表达式,而棣莫弗在此前若干年已得到相同结果[7]。该表达式即 $D(n)=n!(1-1/1!+1/2!-\cdots+(-1)^n/n!)$,也就是后来通行的错排公式[7]。此后,错排问题成为组合计数中运用容斥原理与递推方法的典型教学范例[8]。

应用

错排公式最典型的用途是解决装错信封问题:若 n 封信分别写给 n 个不同的人,问全部装错信封的装法有多少种,答案就是 D(n)[8]。贺年卡互赠属于同一模型,每张卡由他人收到,自己写的那张不能落到自己手中。学生之间交换试卷批改、聚会中随机取伞而无人取回自己的物品,同样可以化为错排计数[2]。

在考试测评中,错位重排的常用结论被用于快速作答相关的排列组合题目。在计算机科学里,错排对应不含不动点的置换,可用于构造随机置换,研究者还提出了借助卡片协议均匀生成随机错排的方法[9]。错排概念也出现在概率论与统计物理等领域的问题中[6]。

局限

错排公式直接给出的只是「一个都不在原位」这一种情形的数目;若要统计恰好有 k 个元素保持原位的情况,还需另行作组合分析[6]。通项公式是一个含 n 项的阶乘倒数交错和,n 很大时逐项计算并不方便,通常改用 n!/e 取最接近整数的近似式。

元素个数较少时可以把排列逐一列出核对,但这一办法随 n 增长很快失去可行性,只能依靠递推关系或通项公式[3]。此外,错排公式处理的是禁止位置恰好构成对角线的排列计数;遇到禁止位置更一般的排列问题,需要借助棋盘多项式或更一般的容斥计算[8]。

参见

  • 容斥原理 —— 由它可以直接导出错排数的通项公式。

  • 排列 —— 错排是排列中不含不动点的一类。

  • 不动点 —— 错排的定义要求排列没有不动点。

  • 德·蒙特莫特 —— 最早提出并解决错排问题的数学家。

  • 组合数学 —— 错排问题是其中的经典计数问题。

参考资料

  1. epfl.ch 上的网页 [引用日期2026-09-29]
  2. Derangement -- from Wolfram MathWorld [引用日期2026-09-29]
  3. [科普中国]-全错位排列 [引用日期2026-09-29]
  4. 南科實中數學拔尖課程 [引用日期2026-09-29]
  5. lecture5(PDF) [引用日期2026-09-29]
  6. 错排公式 | Bohrium [引用日期2026-09-29]
  7. 2017-10-25_BSHM_RobinWilson_PiAndE(PDF) [引用日期2026-09-29]
  8. 应用组合数学 [引用日期2026-09-29]
  9. acm.org 上的网页 [引用日期2026-09-29]
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最近更新:2026-09-29T07:26:26Z

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