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nCk組み合わせ計算

数学的基礎から効率的実装まで。確率論と統計学を支える組み合わせ数学の核心

O(min(k,n-k))
時間計算量
O(1)
空間計算量
初中級
難易度
数学・確率
応用分野

🧮 組み合わせ計算設定

計算式:
C(5,2)
計算方法:
最適化された効率的計算
効率性:
2回の演算 (O(2))
🎯 組み合わせ: n個からk個を選ぶ場合の数
0-20の整数
0-nの整数

📚 推奨入力例

🧮

nCk組み合わせ計算を実行してください

左側の入力パネルからパラメータを設定し、「nCk組み合わせ計算実行」ボタンを押してください

💻 実装例(JavaScript)

// 最適化されたnCk組み合わせ計算
function combinationOptimized(n, k) {
    // 対称性を利用した効率化
    if (k > n - k) k = n - k;
    
    if (k === 0) return 1;
    if (k === 1) return n;
    
    let result = 1;
    for (let i = 0; i < k; i++) {
        result = (result * (n - i)) / (i + 1);
    }
    return result;
}

// 階乗による基本計算
function combinationFactorial(n, k) {
    if (k > n || k < 0) return 0;
    
    function factorial(num) {
        if (num <= 1) return 1;
        let result = 1;
        for (let i = 2; i <= num; i++) {
            result *= i;
        }
        return result;
    }
    
    return factorial(n) / (factorial(k) * factorial(n - k));
}

// パスカルの三角形による動的計画法
function combinationPascal(n, k) {
    if (k > n - k) k = n - k;  // 効率化
    
    let prev = new Array(k + 1).fill(0);
    let curr = new Array(k + 1).fill(0);
    
    prev[0] = 1;
    
    for (let i = 1; i <= n; i++) {
        curr[0] = 1;
        for (let j = 1; j <= Math.min(i, k); j++) {
            curr[j] = prev[j - 1] + (prev[j] || 0);
        }
        [prev, curr] = [curr, prev];
        curr.fill(0);
    }
    
    return prev[k];
}

// 安全な逐次計算
function combinationSafe(n, k) {
    if (k === 0 || k === n) return 1;
    if (k > n - k) k = n - k;  // 効率化
    
    let result = 1;
    for (let i = 0; i < k; i++) {
        // 乗算と除算を適切な順序で実行
        result = Math.floor((result * (n - i)) / (i + 1));
    }
    return result;
}

// 使用例
console.log(combinationOptimized(5, 2));    // 10
console.log(combinationFactorial(6, 3));    // 20
console.log(combinationPascal(8, 2));       // 28
console.log(combinationSafe(10, 5));        // 252

// 効率性の比較
function compareMethodsEfficiency(n, k) {
    console.log(`C(${n},${k})の計算方法比較:`);
    
    // 最適化法
    console.time('最適化法');
    const optimized = combinationOptimized(n, k);
    console.timeEnd('最適化法');
    
    // 階乗法(小さなnのみ)
    if (n <= 15) {
        console.time('階乗法');
        const factorial = combinationFactorial(n, k);
        console.timeEnd('階乗法');
    }
    
    // パスカル法
    console.time('パスカル法');
    const pascal = combinationPascal(n, k);
    console.timeEnd('パスカル法');
    
    console.log(`結果: ${optimized}`);
    console.log(`計算量: O(min(${k}, ${n-k}))`);
}

compareMethodsEfficiency(15, 7);

// 実用的な応用例
class CombinationCalculator {
    // メモ化による高速化
    constructor() {
        this.memo = new Map();
    }
    
    calculate(n, k) {
        const key = `${n},${k}`;
        if (this.memo.has(key)) {
            return this.memo.get(key);
        }
        
        const result = combinationOptimized(n, k);
        this.memo.set(key, result);
        return result;
    }
    
    // 確率計算への応用
    probabilityOfExact(n, k, p) {
        // 二項分布: P(X = k) = C(n,k) * p^k * (1-p)^(n-k)
        const combination = this.calculate(n, k);
        return combination * Math.pow(p, k) * Math.pow(1 - p, n - k);
    }
    
    // サンプリング計算
    samplingCombinations(population, sampleSize) {
        return this.calculate(population, sampleSize);
    }
}

// 電卓インスタンス
const calc = new CombinationCalculator();

// 確率論での使用例
console.log('10回コイン投げで5回表が出る確率:');
console.log(calc.probabilityOfExact(10, 5, 0.5));  // ≈ 0.246

// サンプリングでの使用例
console.log('100人から10人のサンプルを選ぶ方法:');
console.log(calc.samplingCombinations(100, 10));   // 4.26×10^13

// 大きな数値での安全な計算
function largeCombinationSafe(n, k) {
    if (k > n - k) k = n - k;
    
    // 対数を使用した数値安定化
    let logResult = 0;
    for (let i = 0; i < k; i++) {
        logResult += Math.log(n - i) - Math.log(i + 1);
    }
    
    return Math.round(Math.exp(logResult));
}

console.log('大きな数値: C(50, 25) ≈', largeCombinationSafe(50, 25));

🎯 nCk組み合わせ計算の特徴

数学的性質

  • • 対称性:C(n,k) = C(n,n-k)
  • • パスカルの恒等式:C(n,k) = C(n-1,k-1) + C(n-1,k)
  • • 境界条件:C(n,0) = C(n,n) = 1
  • • 二項定理との関係

実用的応用

  • • 確率論:二項分布の計算
  • • 統計学:サンプリング理論
  • • 組合せ最適化:解空間の大きさ
  • • 暗号学:鍵空間の評価

💡 学習ポイント: nCk組み合わせ計算は数学とコンピュータサイエンスの基礎として、 効率的アルゴリズム設計と数値計算の安定性を学ぶ優秀な教材です。