随机投票问题
现有 \(n\) 人参与投票游戏:设每人均匀随机地选择剩余 \(n-1\) 人的其中一人,将其序号投入投票箱,最后从投票箱中统计每人获得的票数。设没有获得任何票的人的数目为 \(X\),获得了至少两票的人的数目为 \(Y\)。求:
- \(P(X=0)\)
- \(P(X=1)\)
- \(P(X=k)\)
- \(E(X)\)
- \(E(Y)\)
概率分析的解答
1
考虑为每个从第 \(i\) 人到第 \(j\) 人的投票行为构建边 \((i,j)\),则可以得到一个投票图 \(G_n\)。
若要 $X= 0 $,则 \(G_n\) 的所有顶点都必须处于一个环中,该环的长度可能为 \(2, 3, \dots, n\)。
记 \(f_n\) 为合法(\(X=0\) 成立)的 \(G_n\) 的个数。
考虑从合法的 \(G_{n-1}\) 转移到合法的 \(G_n\) 来。此时我们需要将一个顶点插入环内,且每个可插入的点都是一个 \(G_{n-1}\) 的边。那么
\[ f_n = (n-1) f_{n-1} \]
一种插入方法如下图所示:

还有一种插入方法如下图所示:

等等,似乎还是漏了什么。我们发现,这样只会产生长度大于 \(2\) 的环,长度等于 \(2\) 的环永远无法从 \(G_{n-1}\) 的“插入”中产生。为此,考虑从 \(G_{n-2}\) 转移而来,只需构造一个长度为 \(2\) 的环。下面是一个从 \(G_4\) 转移到 \(G_6\) 的例子:

于是,完整的转移方程为
\[ f_n = (n-1) f_{n-1} + (n-2) f_{n-2} \]
初值条件为 \(f_1 = 0, f_2 = 1\)。由 OEIS,可以证明,\(f_n = O(n!)\)。
由于所有可能的投票方式有 $(n-1)^n $ 个,故
\[ P(X=0) = \frac{f_n}{(n-1)^n}. \]
2
为使 \(X=1\),我们考虑从 \(X=0\) 的图转移而来。
为了方便阐述,我们将入度为 \(0\) 的顶点称为“叶”,将叶到第一个入度大于 \(1\) 的顶点形成的路径(不含此顶点)称为“枝”。如图所示:

于是,合法的转移操作就是在 \(X=0\) 的 \(G_{n-i}\) 上添加一个“枝”,设“枝”的长度为 \(i\),那么就得到了一个 \(X=1\) 的 \(G_{n}\)。
记 \(g_n\) 为合法(\(X=1\) 成立)的 \(G_n\) 的个数。由于对 \(G_{n-i}\) 而言,这样的“枝”一共有 \(\binom n i i!\) 种,可插入的位置有 \(n-i\) 个,故
\[ g_n = \sum_{i=1}^n \binom n i i! (n-i) f_{n-i}. \]
故
\[ P(X=1) = \frac{g_n}{(n-1)^n} \]
3
为使 \(X=k\),我们考虑从 \(X=k-1\) 的图转移而来,为此需要在图中添加一个“枝”。这个“枝”只能加在那些入度不为 \(0\) 的顶点上,这样的顶点有 \(n-(k-1)\) 个。
并且,应该注意到这样转移会存在重复。考虑 \(X=k\) 的一张图,其包含的“枝”的数目为 \(k\),因此我们每次对 \(X=k-1\) 的图添加“枝”时,该“枝”必然被重复添加了 \(k\) 次(考虑 \(k=1\),\(k=2\) 的情况可方便理解)。因此,需要对最终结果除以 \(k\)。
记 \(f_{n,k}\) 为合法(\(X=k\) 成立)的 \(G_n\) 的个数,那么
\[ f_{n,k} = \frac{1}{k} \sum_{i=1}^{n-k+1} \binom n i i! (n-i-k+1) f_{n-i, k-1}. \]
故
\[ P(X=k) = \frac{f_{n,k}}{(n-1)^n}. \]
期望分析的解答
1
记 \(X_i\in\{0,1\}\) 表示“第 \(i\) 个人没有得票”,则
\[ P(X_i = 1) = \left(\frac{n - 2}{n-1} \right)^{n-1} \]
故 \(E(X_i)=\left(\frac{n - 2}{n-1} \right)^{n-1}\),没有得票的人的期望数目 $E(X_i) = E(X_i) =n ( )^{n-1} $。当 \(n\) 充分大时,\(E(\sum X_i) = \frac{n}{\mathrm e}\)。
2
同理,获得了至少两票的人的期望数目 \(E(\sum Y_i) = \sum E(Y_i) = n - \left(2n - \frac{n}{n-1} \right) n\left(\frac{n - 2}{n-1} \right)^{n-2}\)。
当 \(n\) 充分大时,\(E(\sum Y_i) = n - \frac{2n}{\mathrm e}\)。
社会意义
下面几句话都是胡说八道。
当社会上的所有人自由交往时:
- 大概有 \(1/\mathrm e\) 的人不会受到任何人的青睐。
- 大概有 \(1 - 2/ \mathrm e\) 的人会受欢迎。