PS: 写的时候博主比较naive,所有的变换都是向右结合的,还请谅解(

0. 引子 (update 2020/12/21)

直接上理论会有点难受,不妨先来点简单的计数题找找感觉?

0.1 倒序同构序列计数

长度为 \(n\) 的序列 \(A\) 满足 \(\forall 1 \le i \le n, \ 1 \le a_i \le m\) ,问有多少种不同的序列 \(A\)

序列是无标号的,即正序和倒序记为一种方案。

容易想到一种计数方式——若不考虑同构,显然有 \(m^n\) 种选择方案。对其中的非回文序列,可以直接计数然后除以 \(2\) 去重。而回文序列正反都相同,不能直接除掉,因此对每个回文序列补上“倒序”的情况再除以 \(2\) 即可。回文序列有 \(m^{\lceil \frac n 2 \rceil}\) 种,故最终答案为 \(\frac 1 2 (m^n + m^{\lceil \frac n 2 \rceil})\)

PS:现在我们可以对直链卤代烷进行计数了,答案为 \(\frac 1 2 (4^2 \times 3^{n-2} + 4 \times 3^{\lceil \frac n 2 \rceil -1})\)

PPS:你也许马上想到了环卤代烷计数,它正是后面Polya所解决的问题。

在这个小问题中,我们“补”上的回文序列正是Burnside思想的精髓。Burnside的目标便是为此类等价类计数问题找到一种通用的解决方案。欲知后事如何,请看下文分解。

1. 群

1.1 群的概念

\((S,\circ)\) 是一个元素集合 \(S\) 和一种二元运算 \(\circ\) 的合称,其满足以下性质。

封闭性

对于 \(\forall a,b \in S\)\(\exist c \in S\) 使得 \(c = a \circ b\)

结合律

对于 \(\forall a,b,c \in S\)\(a \circ (b \circ c) = (a \circ b) \circ c\)

单位元

\(\exist I \in S\) ,使得对于 \(\forall a \in S\)\(a \circ I = I \circ a = a\)

根据定义,单位元具有唯一性,即一个群只有一个单位元。

证明:设 \(a,b\) 都是 \(S\) 的单位元,则 \(a = a \circ b = b\) ,两者实质上相同。

逆元

对于 \(\forall a \in S\)\(\exist a^{-1} \in S\) ,使得 \(a \circ a^{-1} = a^{-1} \circ a = I\)

根据定义,逆元具有唯一性,即每个元素有且仅有一个逆元。

证明:设 \(a\) 有两个逆元 \(b,c\) ,则 \(b = b \circ I = b \circ (a \circ c) = (b \circ a) \circ c = I \circ c = c\) ,两者实质相同。

这也同时说明了不存在两个元素 \(a, b\) 的逆元是同一个元素 \(c\),因为 \(c\) 只有唯一一个逆元。

即逆元是一一对应的。

1.2 更抽象的群

我们更进一步,将 \(S\) 中的每一个元素视为一个函数, 默认 \(\circ\) 代表函数的复合,即 \((f \circ g) (x) = f(g(x))\)。所以现在一个群可以只用一个函数集合 \(S\) 来表示。

例如,记 \(r_\theta (x)\) 表示将 \(x\) 旋转 \(\theta\) 度,那么 \(S = \{ r_{0^\circ}, r_{90^\circ},r_{180^\circ},r_{270^\circ}\}\) 就是一个群。

证明一下,显然有封闭性和结合律。

单位元是 \(r_{0^\circ}\) ,因为 \(r_{0^\circ} (r_\theta(x)) = r_{\theta^\circ} (r_0 (x)) = r_\theta(x)\)

\(S\) 中元素 \(r_\theta\) 的逆元便是 \(r_{360^\circ - \theta}\) ,因为他们两个卷起来就是 \(I = r_{0^{\circ}}\)

1.3 提示

由于群满足封闭性,所以我们在寻找群的时候一定要“找完”所有可能的状态,例如 \(\{ r_{0^\circ}, r_{90^\circ}\}\) 就不是一个群。

2. Burnside

记号说明:通常使用 \(a,b,c,d \in C\) 表示计数对象,而 \(f,g,h \in G\) 表示变换。

2.1 等价

给定一个作用在计数集合 \(C\) 上的变换集合 \(G\),若 \(C\) 中计数对象 \(d\) 可以由计数对象 \(c\) 通过 \(G\) 中变换得到,即 \(\exist f \in G\) 使得 \(d = c \circ f\),我们便称 \(c\)\(d\) 等价,记作 \(c \sim d\)

\(G\) 其实就是个函数集合,其中的函数都接受 \(C\) 中元素作为参数,输出也是 \(C\) 中元素。

类似的我们记 \(f(c)\)\(c \circ f\) ,表示对计数对象 \(c\) 做变换 \(f\)

我们同样可以对一个函数做变换,即 \(f \circ g\) 是允许的。请参考上文更抽象的群

在Burnside中,我们要求 \(G\) 是一个群。这样我们可以导出一些关于等价的性质。

自反性

\(a \sim a\)

因为 \(G\) 是群,故有单位元 \(I \in G\)\(a \circ I = a\) ,满足等价定义。

对称性

\(a \sim b \iff b \sim a\)

\(a \circ f = b\) ,因为 \(G\) 是群,故存在 \(f^{-1}\) 使得 \(b \circ f^{-1} = a\) ,满足等价定义。同理反向再证一次即可得出充分完全性。

传递性

\(a \sim b , b \sim c \Rightarrow a \sim c\)

\(a \circ f = b, b \circ g = c\),因为 \(G\) 是群,所以 \(f \circ g \in G\)(封闭性),\(a \circ (f \circ g) = (a \circ f) \circ g = b \circ g = c\),满足等价定义。

2.2 等价类及等价类计数

等价类即所有等价的计数元素的集合。计数集合 \(C\) 由许多个等价类构成,好比连通块。 统计 \(C\) 中有多少个等价类,就是等价类计数。

如何快速的等价类计数,便是我们接下来所研究的。

2.3 弱化版

不妨先来研究一个弱化版本,这可以帮助我们捋清思路。

2.3.1 引理

若对于 \(\forall c \in C,f \in G \quad (f \not= I)\)\(c \circ f \not= c\) 都成立,那么对于 \(\forall c \in C, f \in G,g \in G \quad (f \not= g)\) ,都有 \(c \circ f \not= c \circ g\) ,即与 \(\forall c\) 等价的元素有且仅有 \(|G|\) 个。

利用反证法。假设 \(\exist c,f,g\) 使得 \(c \circ f = c \circ g\) ,那么有 \(c \circ f \circ g^{-1} = c\) ,即 \(c \circ (f \circ g^{-1}) = c\) (同时因为 \(f \not= g\) ,所以 \(f \circ g^{-1} \not= I\) ),于是与假设产生矛盾,故引理成立。

\(c\) 做变换得到的元素两两不同,共有 \(|G|\) 种变换,故有且仅有 \(|G|\) 个元素与 \(c\) 等价。

2.3.2 弱化版Burnside

若对于 \(\forall c \in C,f \in G \quad (f \not= I)\)\(c \circ f \not= c\) 都成立,那么 \[ 等价类计数 = \frac{|C|}{|G|} \]

这是肉眼可得的结论。由引理,对于 \(\forall c\) ,都有且仅有 \(|G|\) 个互不相同的元素与其等价。由于等价的传递性,这 \(|G|\) 个元素是封闭的,实质上形成了许多个大小为 \(|G|\) 的等价类。那么等价类个数自然就是总计数元素个数 \(|C|\) 除以每个等价类的大小 \(|G|\) 了。

2.4 标准版

弱化版的关键之处在于引理, \(c \circ f \not= c\) 让我们知道每个 \(c\)\(|G|\) 个互不相同的元素与其等价。我们将这个条件和这个引理做一些“推广”。

2.4.1 稳定核 & 不动点

稳定核 \(G(c)\) :对于计数对象 \(c\) ,使得 \(c \circ f = c\) 的所有变换 \(f\) 的集合,即 \(\{ f \in G | c \circ f = c \}\)

不动点 \(C(f)\) :对于变换 \(f\) ,使得 \(c \circ f = c\) 的所有计数对象 \(c\) 的集合,即 \(\{ c \in C | c \circ f = c \}\)

注意单个字母 \(G\) 代表整个变换集合;而 \(G(c)\) 是根据计数元素 \(c\) 生成的一个被 \(G\) 包含的变换集合;

注意单个字母 \(C\) 代表整个计数集合;而 \(C(f)\) 是根据变换 \(f\) 生成的一个被 \(C\) 包含的计数集合。

2.4.2 引理1

\[ \sum_{c \in C} |G(c)| = \sum_{f \in G} |C(f)| \]

证明: \[ \begin{aligned} \sum_{c \in C} |G(c)| &= \sum_{c \in C} \sum_{f \in G} [c \circ f = c] \\ &= \sum_{f \in G} \sum_{c \in C} [c \circ f = c] \\ &= \sum_{f \in G} |C(f)| \end{aligned} \]

其实质是更换枚举方式。

2.4.3 引理2

对于 \(\forall c\)\(G(c)\) 是个群。

分别证明群的四个性质即可。

封闭性

对于 \(\forall f,g \in G(c)\)\(c \circ (f \circ g) = (c \circ f) \circ g = c \circ g = c\) ,所以 \(f \circ g \in G(c)\) 。封闭性得证。

结合律

\(G(c) \subseteq G\) ,结合律直接由 \(G\) 给出。

单位元

\(c \circ I = c\) ,所以 \(I \in G(c)\) 。(这里的 \(I\) 代指 \(G\) 的单位元)

逆元

对于 \(\forall f \in G(c)\)\(c \circ f^{-1} = (c \circ f) \circ f^{-1} = c \circ (f \circ f^{-1}) = c\) ,所以 \(f^{-1} \in G(c)\)

Extra (update 2020/03/28)

有个群论定理可以直接证明上述结论:

有限群的非空封闭子集都是子群。

另外,在后面我们将会发现 \(|G(c)|\) 实际上是 \(|G|\) 的约数,这反应了拉格朗日定理:

一个有限群 \(S\) 的子群的大小是 \(|S|\) 的约数。

有趣的是,拉格朗日定理的证明实际上和下文引理3的证明几乎一模一样。

这两个定理在这里不做详细讨论,有兴趣的同学可以左转算法导论和这里(拉格朗日定理证明)

2.4.4 引理3

对于 \(\forall c\) ,记 \(S(c)\) 为与 \(c\) 等价的计数元素的集合,有 \[ |S(c)| = \frac{|G|}{|G(c)|} \]

这个引理与弱化版引理是对应关系。请对比起来理解。

我们的证明思路是:对于某个计数元素 \(c\) ,求出 对于某个确定的变换 \(f\) ,有多少个变换 \(g\) 与其作用效果相同,即 \(c \circ f = c \circ g\)

\[ c \circ f = c \circ g \iff c \circ f \circ g^{-1} = c \iff (f \circ g^{-1}) \in G(c) \]

\(f ,g\)\(c\) 的作用效果相同 等价于 \(f \circ g^{-1}\)\(c\) 的稳定核内。

于是对于一个变换 \(h \in G(c)\) ,根据群的基本性质,存在唯一的 \(g^{-1} = f^{-1} \circ h\) ,使得 \(f \circ g^{-1} = h\) 。变换 \(h \in G(c)\) ,所以有 \(|G(c)|\) 种取值; \(f\) 是确定的,根据逆元唯一性, \(f^{-1}\) 也是确定的;故 \(g^{-1}\)\(|G(c)|\) 种取值。又由于逆元的一一对应性, \(g\)\(|G(c)|\) 种取值。

即对于 \(\forall f\) ,都有且仅有 \(|G(c)|\)\(g\) 与其作用效果相同。

这说明了什么?“作用效果相同”也是一种类似等价的关系,容易证明其具有传递性,于是他们是封闭的。作用效果相同的变换实质上形成 \(\frac{|G|}{|G(c)|}\) 个大小为 \(|G(c)|\) 的两两相连的连通块或者说“作用效果相同等价类”,合起来构成了整个 \(G\) 。我们便知道了 \(c\) 通过变换可以变出 \(\frac{|G|}{|G(c)|}\) 个不同的计数元素,即与 \(c\) 等价的元素有 \(\frac{|G|}{|G(c)|}\) 个,引理3证毕。

2.4.5 Burnside

\[ 等价类计数 = \frac{1}{|G|}\sum_{f \in G} |C(f)| \]

\[ \begin{aligned} \frac{1}{|G|}\sum_{f \in G} |C(f)| &= \frac{1}{|G|}\sum_{c \in C} |G(c)| \quad &\text{...引理1} \\ &= \frac{1}{|G|}\sum_{c \in C} \frac{|G|}{|S(c)|} \quad &\text{...引理3} \\ &= \sum_{c \in C} \frac{1}{S(c)} \\ &= 等价类计数 \end{aligned} \]

倒数第二个式子,每个元素贡献 \(\frac{1}{S(c)}\) ,合起来便是等价类计数。这便是等价类计数的本质。

2.5 Burnside的本质

来自zkx学长的课件《Polya计数.pptx》

直接除以4不行,因为前四种找不到4个等价的情况

所以强行把它们补成4个就行了。。。

Burnside就是“强行补”的过程

——zkx

Burnside的精髓就在于此。

Burnside弱化版,实际上是省掉了强行补的部分,使所有有效部分都在 \(C(I)\)

可以发现“群”是Burnside的唯一约束

这个约束几乎就是没有约束。。。

所以Burnside是非常通用的等价类计数法

——zkx

3. 置换群

(Burnside的内容已经结束,这里开始是Polya了)

3.1 置换

一个置换长这样: \[ (\begin{aligned} 1&,2,3,...,n \\ a_1&,a_2,a_3,...,a_n \end{aligned}) \]

其中 \(a_1,a_2,a_3,...,a_n\) 是一个 \(n\) 排列。置换是一个接受序列,输出序列的函数,它表示对每一个 \(i\) ,将原序列第 \(i\) 个数放到第 \(a_i\) 个位置上。这种括号是置换的表示方式,表示多个映射关系。

3.2 移位置换

一个普通的移位置换长这样: \[ \tau_n = (\begin{aligned} 1,2,3,...,n&-1,n \\ 2,3,4,...,&n,1 \end{aligned}) \]

即全员右移 \(1\) 位。很自然的可以拓展到 \(k\) 位移位置换: \[ \tau_n^k = (\begin{aligned} 1,2,3,...&,n-1,n \\ k,k+1,...,n&,1,...,k-1 \end{aligned}) \]

容易发现 \(\tau_n^k\)\(k\)\(\tau_n\) 的复合,所以我们写成乘方的形式。

3.3 移位置换图

移位置换 \(\tau_n^k\) 所形成的图:考虑将 \(n\) 个点排成一个圆圈, \(1\)\(k\)\(2\)\(k+1\) ,...,\(n\)\(k-1\)

tau_6^2移位置换图

如图便是 \(\tau_6^2\) 形成的移位置换图,共有两个环。

3.4 移位置换环个数定理

\(\tau_n^k\) 移位置换图中环的个数为 \(\gcd(k,n)\)

证明的思路同样是已经使用多次的:求出对于一个数 \(a\) ,有多少个数 \(b\) 与它在同一个环内。

对于 \(\forall a,b\)\(a,b\) 在同一个环内的条件为 \[ \begin{aligned} a \equiv b + ik \pmod n &\iff \exist i,j \quad s.t. \quad a = b + ik + jn \\ &\iff \exist i,j \quad s.t. \quad ik + jn = a - b \\ &\iff \gcd(k,n) | (a-b) \quad \text{...裴蜀定理} \end{aligned} \]

最后两个式子之间的转化运用了二元整数解不定方程的有解条件,即裴蜀定理。

那么这样一来,对于 \(\forall a\) ,显然有且仅有 \(\frac{n}{\gcd(k,n)}\) 个数与它在同一环内,故共有 \(\gcd(k,n)\) 个环。(“在同一环内”传递性导出的封闭性,这个方法在上文已经多次使用到)

4. Polya

4.1 概念

Polya是Burnside在环同构计数问题上的一个导出结论,比朴素的Burnside更加优秀。环同构的变换群 \(G\) 是一个移位置换群,即 \[ G = \{ \tau_n^k \ | \ k \in [0,n), k \in Z \} \]

即在平面内旋转环能够变得相同的方案算作一种。

显然移位置换群是一个群 废话,证明很简单,同样是证明群的四个性质,这里不再赘述。

最简单的一类问题便是——洛谷P4980 Polya定理

给定一个 \(n\) 个点, \(n\) 条边的环,有 \(m\) 种颜色,给每个顶点染色,问有多少种本质不同的染色方案,答案对 \(10^9+7\) 取模。

本质不同定义为:只需要不能通过旋转与别的染色方案相同。

4.2 推导

有了前面那么多的铺垫,大名鼎鼎的Polya定理现在已经可以自己动手推出来了!

先写出Burnside引理,并套入移位置换 \[ \begin{aligned} 等价类计数 &= \frac{1}{|G|}\sum_{f \in G} |C(f)| \\ &= \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n |C(\tau_n^i)| \end{aligned} \]

注: \(\tau_n^n = \tau_n^0\) ,上面从 \(1\)\(n\) 的枚举是对的

\(|C(\tau_n^i)|\) 是什么?

\(\tau_n^i\) 的不动点的个数,即要求 \(\tau_n^i\) 移位置换图里同一环上点颜色相同的方案数。(为了做置换后看上去和原来一样)

根据移位置换环个数定理\(\tau_n^i\)\(\gcd(n,i)\) 个环。有 \(m\) 种颜色给 \(\gcd(n,i)\) 个环去染,显然方案数为 \(m^{\gcd(n,i)}\) 。我们不局限于本题推而广之,方案数是一个关于环个数 \(\gcd(n,i)\) 的函数 \(f(\gcd(n,i))\) 。(也可以是关于环大小 \(\frac{n}{\gcd(n,i)}\) 的函数,反正最重要的参数是 \(\gcd(n,i)\)

带入原式 \[ \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n f(\gcd(n,i)) \]

诶!这个式子里面有 \(\gcd\)

不用抑制住冲动,我们按照常见的莫反题目套路来。 \[ \begin{aligned} 等价类计数 &= \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n f(\gcd(n,i)) \\ &= \frac{1}{n} \sum_{d|n} f(d) \sum_{i=1}^n [\gcd(n,i)=d] \quad &\text{...把gcd提出来枚举} \\ &= \frac{1}{n} \sum_{d|n} f(d) \sum_{i=1}^{\frac{n}{d}} [\gcd(\frac{n}{d},i)=1] \\ &= \frac{1}{n} \sum_{d|n} f(d) \varphi(\frac{n}{d}) \quad &\text{...欧拉函数定义} \end{aligned} \]

好恭喜你可以在 \(O(\sqrt n)\) 的优秀时间复杂度里求得答案了!

2022/06/25 update: 需要指出的是,Polya 定理并不只适用于移位置换群。请读者自行思考,Polya 定理是否适用于任意置换群。(提示:任意置换都可以表示为若干个轮换的复合)

4.3 实现

提示一下实现上的一些细节。

快速幂作为基本技巧就不提了;

欧拉函数直接质因数分解求即可。这里会遇到一个小问题:外面一层枚举因数,里面一层分解质因数,这不 \(O(\sum_{d|n} \sqrt d)\) 了吗?

似乎利用数列的放缩之类的黑科技可以证明一个比 \(O(n)\) 更紧的上界是 \(O(n^{\frac 3 4})\) ,实际上则有香港记者的速度(洛谷 \(n=10^9\)\(10^3\) 组数据可以随便跑过)

/*
洛谷P4980 Polya定理
sun123zxy
朴素写法
洛谷共2.08s
2019/12/24
*/
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<ctime>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<vector>
#include<map>
#include<set>
using namespace std;
typedef long long ll;
ll Rd(){
    ll ans=0;char c=getchar();
    while(c<'0'||c>'9') c=getchar();
    while(c>='0'&&c<='9') ans=ans*10+c-'0',c=getchar();
    return ans;
}
const ll MOD=1E9+7;
ll QPow(ll x,ll up){
    x%=MOD;
    ll ans=1;
    while(up)
        if(up%2==0) x=x*x%MOD,up/=2;
        else ans=ans*x%MOD,up--;
    return ans;
}
ll Inv(ll x){return QPow(x,MOD-2);}

ll Phi(ll n){
    ll t=n;
    ll ans=1;
    for(ll i=2;i*i<=t;i++){
        ll c=0;
        while(t%i==0) t/=i,c++;
        if(c) ans=ans*(QPow(i,c)-QPow(i,c-1)+MOD)%MOD;
    }
    if(t>1) ans=ans*(t-1)%MOD;
    return ans;
}

ll N;
ll Polya(ll d){
    return QPow(N,d)*Phi(N/d)%MOD;
}
void Solve(){
    ll Ans=0;
    for(ll i=1;i*i<=N;i++){
        if(N%i==0){
            Ans+=Polya(i);
            if(i!=N/i) Ans+=Polya(N/i);
            Ans%=MOD;
        }
    }
    Ans=Ans*Inv(N)%MOD;
    printf("%lld\n",Ans);
}
int main(){
    ll T=Rd();while(T--){
        scanf("%lld",&N);
        Solve();
    }
    return 0;
}

不过当然有真正 \(O(\sqrt n)\) 的写法。只需在最外层分解质因数,然后DFS的去枚举因数,这样就不用每次去分解 \(\frac{n}{d}\) 啦!于是这种写法就快更多了。

/*
洛谷P4980 Polya定理
sun123zxy
更优写法
洛谷共125ms
2019/12/24
*/
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<ctime>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<vector>
#include<map>
#include<set>
using namespace std;
typedef long long ll;
int Rd(){
    int ans=0;char c=getchar();
    while(c<'0'||c>'9') c=getchar();
    while(c>='0'&&c<='9') ans=ans*10+c-'0',c=getchar();
    return ans;
}
const ll MOD=1E9+7;
ll QPow(ll x,ll up,bool isM=1){
    x%=MOD;
    ll ans=1;
    while(up){
        if(up%2==0) x=x*x,up/=2;
        else ans=ans*x,up--;
        if(isM) x%=MOD,ans%=MOD;
    }
    return ans;
}
ll Inv(ll x){return QPow(x,MOD-2);}

namespace Div{
    int p[30],c[30];
    int pN;
    void Div(int nb){
        pN=0;
        int t=nb;
        for(int i=2;1LL*i*i<=t;i++){
            if(t%i==0){
                p[++pN]=i,c[pN]=0;
                while(t%i==0) t/=i,c[pN]++;
            }
        }if(t>1) p[++pN]=t,c[pN]=1;
    }
}

int N;
ll Ans;
void DFS(int pos,ll d,ll phi){
    using namespace Div;
    if(pos==pN+1){
        Ans=(Ans+QPow(N,d)*phi)%MOD;
        return ;
    }
    ll tpow=1,tphi=QPow(p[pos],c[pos],0)-QPow(p[pos],c[pos]-1,0);
    for(int i=0;i<=c[pos];i++){
        DFS(pos+1,d*tpow,phi*tphi);
        tpow*=p[pos];
        if(i==c[pos]-1) tphi=1;
        else tphi/=p[pos];
    }
}
void Solve(){
    Div::Div(N);
    Ans=0;DFS(1,1,1);
    Ans=Ans*Inv(N)%MOD;
    printf("%lld\n",Ans);
}
int main(){
    int T=Rd();while(T--){
        scanf("%d",&N);
        Solve();
    }
    return 0;
}

5. 总结

对于大多数题目,Burnside & Polya通常是套在最表面的那一层皮,难点一般在求 \(|C(f)|\) 或者 \(f(\gcd(n,i))\) 的部分。

6. 参考及后记

zkx / keke_046 / 彳亍 学长的 《Polya计数.pptx》

整个PPT思路非常清晰,可以看出keke学长对Polya有极其深入的理解。我学Burnside完全是照着这个PPT一点一点的看懂的。

彳亍来讲课的那个暑假可以说是真正让我在OI数学这一块有很多新的收获,orz orz orz

2020/10/23 update: keke学长的PPT应该参考了《组合数学》,回头对照一下。

《算法导论》第三版 31章 数论算法

初稿写成后,在学习数论时偶然翻到这一节有对群的一些讨论,发现自己之前的理解不够优秀,做了一些订正。

之前把交换群认成群了然后瞎yy了一套理论xD

后记

Burnside & Polya 最开始是去年暑假keke学长为我们讲授。当时云里雾里,半懂不懂。12月的时候因为PKUWC/THUWC成为机房留守儿童(雾),就花了一两天把keke的PPT慢慢看懂了,做了最初的笔记,在接下来的几个月里修订完善。

概念多,证明绕,很容易掉进思维的陷阱。要是能一步一步把证明过程捋清楚的话,对思维能力的提升还是很大的。

任何推导的目的都是由已知得到未知。把性质与推论构成的“有向无环图”搞清楚了,才算真正弄清楚了来龙去脉。

Burnside弱化版是整理笔记时灵光一闪生造出来的一个中间步骤,希望对大家的理解有所帮助。

多次用到了“将等价类计数问题转换为有多少个元素与某个确定的元素等价,并利用等价传递性导出封闭性说明形成连通块”这一思想,很具有推广性;另外遇到一些不太好证的命题可以试试反证法。