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Themenbuch

Schubfachprinzip

Warum Gleiches unvermeidlich wird – vom Sockenpaar zur Olympiade

VeröffentlichtVersion 1.1.0ca. 400 Seiten

Ein freundlicher Weg von der ersten unvermeidlichen Kollision zu scharfen Schranken und olympiadetauglichen Existenzbeweisen.

GrundlagenAufbauFortgeschrittenOlympiade

Was du lernst

  • Passende Schubfächer entwerfen.
  • Garantierte Belegungen berechnen.
  • Existenz und Schärfe vollständig zeigen.

Rahmen

Lernzeit
31 Std. 50 Min.
Voraussetzungen
Natürliche Zahlen · Einfache Mengen · Grundlegende Teilbarkeit · Lust, kurze Begründungen zu schreiben

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Finde Kapitel, Lernziele und Methoden.

Inhaltsverzeichnis

Lernkarte

  1. 1
  2. 2
    Das verallgemeinerte Schubfachprinzip

    baut auf den vorherigen Ideen auf

  3. 3
    Restklassen und teilbare Differenzen

    baut auf den vorherigen Ideen auf

  4. 4
    Präfixsummen und teilbare Blöcke

    baut auf den vorherigen Ideen auf

  5. 5
    Intervalle, Lücken und nahe Zahlen

    baut auf den vorherigen Ideen auf

  6. 6
    Geometrische Zellen und Abstände

    baut auf den vorherigen Ideen auf

  7. 7
    Teilmengensummen und Summenkollisionen

    baut auf den vorherigen Ideen auf

  8. 8
    Teilmengenfamilien: Größe und Komplement

    baut auf den vorherigen Ideen auf

  9. 9
    Gradfolgen, Nachbarschaften und Ramsey

    baut auf den vorherigen Ideen auf

  10. 10
    Kreise, Sektoren und maßgerechte Zellen

    baut auf den vorherigen Ideen auf

  11. 11
    Monotone Teilfolgen und Rangpaare

    baut auf den vorherigen Ideen auf

  12. 12
    Färbungen, Fenster und endliche Zustände

    baut auf den vorherigen Ideen auf

  13. 13
    Ungerade Kerne und Teilbarkeitsketten

    baut auf den vorherigen Ideen auf

  14. 14
    Methodenketten und Beweiswerkstatt

    baut auf den vorherigen Ideen auf

  15. 15
    Strategiewahl und Beweiswerkstatt

    baut auf den vorherigen Ideen auf

  16. 16
    Schubfach-Olympiade: Generalprobe

    baut auf den vorherigen Ideen auf

Zentrale Methoden

Eine Kollision erzwingen

Werden mehr als kk Objekte auf kk Schubfächer verteilt, enthält mindestens ein Fach zwei Objekte.

Warum funktioniert sie?

Werden mehr als kk Objekte auf kk Schubfächer verteilt, enthält mindestens ein Fach zwei Objekte.

Erkennungssignale

  • Zwei Objekte sollen eine gemeinsame Eigenschaft besitzen.
  • Es gibt nur endlich viele mögliche Klassen.

Vorgehen

  1. 1. Objekte nennen: Sage klar, was verteilt wird.
  2. 2. Fächer nennen: Bestimme die möglichen Klassen (Fächer).
  3. 3. Anzahlen vergleichen: Zeige: Es gibt mehr Objekte als Fächer.
  4. 4. Kollision deuten: Erkläre, warum zwei Objekte im selben Fach die Behauptung erfüllen.

Geeignet

  • eine Existenzbehauptung aus endlich vielen Klassen oder Kapazitäten folgen soll

Reicht nicht

  • die Klassen überlappen oder eine Kollision nicht die verlangte Eigenschaft liefert
Zielführende Schubfächer entwerfen

Klassen so wählen, dass jede gemeinsame Belegung automatisch die gesuchte Beziehung erzeugt.

Warum funktioniert sie?

Klassen so wählen, dass jede gemeinsame Belegung automatisch die gesuchte Beziehung erzeugt.

Erkennungssignale

  • Die natürlichen Kategorien sind zu grob oder nicht hilfreich.
  • Paare, Intervalle oder geometrische Regionen können als Fächer dienen.

Vorgehen

  1. 1. Zielbeziehung lesen: Formuliere, was zwei gesuchte Objekte gemeinsam haben müssen.
  2. 2. Klassen rückwärts bauen: Fasse genau solche Objekte in einem Fach zusammen.
  3. 3. Eindeutigkeit prüfen: Jedes Objekt muss genau einem Fach zugeordnet sein.
  4. 4. Kollision übersetzen: Schließe von der gemeinsamen Klasse auf die Zielbeziehung.

Geeignet

  • eine Existenzbehauptung aus endlich vielen Klassen oder Kapazitäten folgen soll

Reicht nicht

  • die Klassen überlappen oder eine Kollision nicht die verlangte Eigenschaft liefert
Kapazitäten per Widerspruch summieren

Nimmt man an, jedes Fach bleibe unter einer Höchstbelegung, erhält man eine obere Schranke für die Gesamtzahl der Objekte.

Warum funktioniert sie?

Nimmt man an, jedes Fach bleibe unter einer Höchstbelegung, erhält man eine obere Schranke für die Gesamtzahl der Objekte.

Erkennungssignale

  • Die Behauptung lautet, dass ein Fach mindestens eine bestimmte Belegung erreicht.
  • Ein direkter Vergleich wirkt knapp oder unübersichtlich.

Vorgehen

  1. 1. Gegenteil annehmen: Setze für jedes Fach die maximal erlaubte Belegung fest.
  2. 2. Kapazitäten addieren: Berechne die größte mögliche Gesamtbelegung unter dieser Annahme.
  3. 3. Widerspruch finden: Vergleiche die Kapazität mit der tatsächlichen Objektzahl.
  4. 4. Existenz schließen: Mindestens ein Fach muss die angenommene Grenze überschreiten.

Geeignet

  • eine Existenzbehauptung aus endlich vielen Klassen oder Kapazitäten folgen soll

Reicht nicht

  • die Klassen überlappen oder eine Kollision nicht die verlangte Eigenschaft liefert
Die garantierte Mindestbelegung berechnen

NN Objekte in kk Fächern erzwingen ein Fach mit mindestens N/k\lceil N/k\rceil Objekten.

Warum funktioniert sie?

NN Objekte in kk Fächern erzwingen ein Fach mit mindestens N/k\lceil N/k\rceil Objekten.

Erkennungssignale

  • Mehr als zwei Objekte sollen in einer Klasse garantiert werden.
  • Eine bestmögliche Mindestbelegung ist gesucht.

Vorgehen

  1. 1. Quotienten bilden: Berechne N/kN/k.
  2. 2. Aufrunden: Die garantierte ganze Belegung ist N/k\lceil N/k\rceil.
  3. 3. Per Kapazität beweisen: Bei höchstens einem weniger pro Fach wären insgesamt zu wenige Objekte möglich.
  4. 4. Aussage übersetzen: Deute das volle Fach in der Sprache der Aufgabe.

Geeignet

  • eine Existenzbehauptung aus endlich vielen Klassen oder Kapazitäten folgen soll

Reicht nicht

  • die Klassen überlappen oder eine Kollision nicht die verlangte Eigenschaft liefert
Eine Garantieschwelle rückwärts bestimmen

Um in einem von kk Fächern mindestens rr Objekte zu erzwingen, genügen und benötigen wir im Allgemeinen k(r1)+1k(r-1)+1 Objekte.

Warum funktioniert sie?

Um in einem von kk Fächern mindestens rr Objekte zu erzwingen, genügen und benötigen wir im Allgemeinen k(r1)+1k(r-1)+1 Objekte.

Erkennungssignale

  • Gefragt ist die kleinste notwendige Objektzahl.
  • Eine gewünschte Mindestbelegung rr ist vorgegeben.

Vorgehen

  1. 1. Vermeidungskapazität: Ohne rr Objekte pro Fach passen höchstens r1r-1 in jedes Fach.
  2. 2. Gesamtkapazität: Multipliziere zu k(r1)k(r-1).
  3. 3. Eins hinzufügen: Das nächste Objekt erzwingt die Zielbelegung.
  4. 4. Minimalität zeigen: Gib für k(r1)k(r-1) eine Verteilung ohne Zielbelegung an.

Geeignet

  • eine Existenzbehauptung aus endlich vielen Klassen oder Kapazitäten folgen soll

Reicht nicht

  • die Klassen überlappen oder eine Kollision nicht die verlangte Eigenschaft liefert
Die Schärfe durch eine Grenzverteilung zeigen

Eine möglichst gleichmäßige Verteilung konstruiert den letzten Fall, in dem die gewünschte Kollision noch vermieden werden kann.

Warum funktioniert sie?

Eine möglichst gleichmäßige Verteilung konstruiert den letzten Fall, in dem die gewünschte Kollision noch vermieden werden kann.

Erkennungssignale

  • Eine Schranke soll als bestmöglich bewiesen werden.
  • Neben der Garantie wird Minimalität verlangt.

Vorgehen

  1. 1. Einen Wert weniger nehmen: Betrachte die Objektzahl direkt unter der behaupteten Schwelle.
  2. 2. Gleichmäßig verteilen: Belege jedes Fach bis zur erlaubten Grenze.
  3. 3. Ziel vermeiden: Prüfe, dass die verlangte hohe Belegung noch nirgends auftritt.
  4. 4. Schärfe formulieren: Weniger Objekte reichen nicht, die nächste Zahl reicht immer.

Geeignet

  • eine Existenzbehauptung aus endlich vielen Klassen oder Kapazitäten folgen soll

Reicht nicht

  • die Klassen überlappen oder eine Kollision nicht die verlangte Eigenschaft liefert
Restklassen als Schubfächer verwenden

Jede ganze Zahl nach ihrem eindeutigen Rest modulo mm in eines von genau mm Fächern legen.

Warum funktioniert sie?

Jede ganze Zahl nach ihrem eindeutigen Rest modulo mm in eines von genau mm Fächern legen.

Erkennungssignale

  • Zahlen werden modulo einem festen Divisor verglichen.
  • Zwei Zahlen mit demselben Rest werden gesucht.

Vorgehen

  1. 1. Modul erkennen: Lies den gewünschten Divisor mm aus der Aufgabe.
  2. 2. Fächer anlegen: Verwende die Restklassen 0,1,,m10,1,\ldots,m-1.
  3. 3. Zahlen zuordnen: Ordne jede Zahl ihrem eindeutigen Rest zu.
  4. 4. Kollision nutzen: Mehr als mm Zahlen erzwingen zwei im selben Restfach.

Geeignet

  • Teilbarkeit einer Differenz oder einer zusammenhängenden Summe bewiesen werden soll

Reicht nicht

  • die Zielbedingung nicht durch Gleichheit zweier Reste beschrieben werden kann
Restgleichheit in eine teilbare Differenz übersetzen

Aus ab(modm)a\equiv b\pmod m folgt unmittelbar mabm\mid a-b; so wird eine Restkollision zur verlangten Paarbeziehung.

Warum funktioniert sie?

Aus ab(modm)a\equiv b\pmod m folgt unmittelbar mabm\mid a-b; so wird eine Restkollision zur verlangten Paarbeziehung.

Erkennungssignale

  • Die Differenz zweier ausgewählter Zahlen soll teilbar sein.
  • Die Reihenfolge oder Vorzeichen der Differenz spielt keine Rolle.

Vorgehen

  1. 1. Gleiche Reste erhalten: Erzeuge per Schubfachprinzip ab(modm)a\equiv b\pmod m.
  2. 2. Darstellungen schreiben: Setze a=mq+ra=mq+r und b=mp+rb=mp+r.
  3. 3. Subtrahieren: Dann ist ab=m(qp)a-b=m(q-p).
  4. 4. Ziel formulieren: Damit ist die Differenz durch mm teilbar.

Geeignet

  • Teilbarkeit einer Differenz oder einer zusammenhängenden Summe bewiesen werden soll

Reicht nicht

  • die Zielbedingung nicht durch Gleichheit zweier Reste beschrieben werden kann
Viele Zahlen in einer Restklasse erzwingen

Das verallgemeinerte Schubfachprinzip liefert unter NN Zahlen mindestens N/m\lceil N/m\rceil mit demselben Rest modulo mm.

Warum funktioniert sie?

Das verallgemeinerte Schubfachprinzip liefert unter NN Zahlen mindestens N/m\lceil N/m\rceil mit demselben Rest modulo mm.

Erkennungssignale

  • Nicht nur ein Paar, sondern eine größere restgleiche Gruppe wird verlangt.
  • Die bestmögliche Gruppengröße soll garantiert werden.

Vorgehen

  1. 1. Restfächer zählen: Modulo mm gibt es mm Fächer.
  2. 2. Aufrunden: Berechne N/m\lceil N/m\rceil.
  3. 3. Kapazität widerlegen: Bei höchstens einem weniger pro Klasse wären insgesamt zu wenige Zahlen vorhanden.
  4. 4. Schärfe prüfen: Verteile Zahlen möglichst gleichmäßig auf die Restklassen.

Geeignet

  • Teilbarkeit einer Differenz oder einer zusammenhängenden Summe bewiesen werden soll

Reicht nicht

  • die Zielbedingung nicht durch Gleichheit zweier Reste beschrieben werden kann
Präfixsummen als Schubfachobjekte bilden

Aus einer Folge a1,,ana_1,\ldots,a_n die Summen Sj=a1++ajS_j=a_1+\cdots+a_j bilden; ihre Differenz ist die Summe eines zusammenhängenden Blocks.

Warum funktioniert sie?

Aus einer Folge a1,,ana_1,\ldots,a_n die Summen Sj=a1++ajS_j=a_1+\cdots+a_j bilden; ihre Differenz ist die Summe eines zusammenhängenden Blocks.

Erkennungssignale

  • Gesucht ist eine zusammenhängende Teilfolge mit teilbarer Summe.
  • Einzelne Folgenglieder müssen in ihrer ursprünglichen Reihenfolge bleiben.

Vorgehen

  1. 1. Präfixsummen bilden: Definiere Sj=a1++ajS_j=a_1+\cdots+a_j.
  2. 2. Reste betrachten: Ordne die Präfixsummen modulo nn ein.
  3. 3. Null oder Kollision finden: Ein Rest 0 liefert ein Anfangsstück, gleiche Reste liefern zwei Grenzen.
  4. 4. Differenz lesen: SjSi=ai+1++ajS_j-S_i=a_{i+1}+\cdots+a_j ist der gesuchte Block.

Geeignet

  • Teilbarkeit einer Differenz oder einer zusammenhängenden Summe bewiesen werden soll

Reicht nicht

  • die Zielbedingung nicht durch Gleichheit zweier Reste beschrieben werden kann
Nullrest oder gleiche Nichtnullreste trennen

Unter nn Präfixsummen modulo nn liefert entweder eine den Rest 0 oder zwei liegen in denselben der nur n1n-1 Nichtnullfächer.

Warum funktioniert sie?

Unter nn Präfixsummen modulo nn liefert entweder eine den Rest 0 oder zwei liegen in denselben der nur n1n-1 Nichtnullfächer.

Erkennungssignale

  • Genau nn Folgenglieder stehen zur Verfügung.
  • Das leere Präfix soll nicht als gesuchter Block zählen.

Vorgehen

  1. 1. Nullrest prüfen: Ist ein Sj0S_j\equiv0, ist a1++aja_1+\cdots+a_j geeignet.
  2. 2. Null ausschließen: Andernfalls liegen alle nn Präfixsummen in n1n-1 Nichtnullklassen.
  3. 3. Kollision erzwingen: Zwei Präfixsummen Si,SjS_i,S_j haben denselben Rest.
  4. 4. Block gewinnen: Für i<ji<j ist SjSiS_j-S_i die Summe eines nichtleeren teilbaren Blocks.

Geeignet

  • Teilbarkeit einer Differenz oder einer zusammenhängenden Summe bewiesen werden soll

Reicht nicht

  • die Zielbedingung nicht durch Gleichheit zweier Reste beschrieben werden kann
Sortieren und die kleinste Lücke nutzen

NN geordnete Punkte in einem Intervall erzeugen N1N-1 Nachbarlücken; ihre Summe ist höchstens die Intervalllänge.

Warum funktioniert sie?

NN geordnete Punkte in einem Intervall erzeugen N1N-1 Nachbarlücken; ihre Summe ist höchstens die Intervalllänge.

Erkennungssignale

  • Reelle Zahlen liegen in einem festen Intervall.
  • Ein bestmöglicher Abstand zweier Zahlen wird gesucht.

Vorgehen

  1. 1. Sortieren: Schreibe x1xNx_1\le\cdots\le x_N.
  2. 2. Lücken bilden: Betrachte xi+1xix_{i+1}-x_i für 1i<N1\le i<N.
  3. 3. Lückensumme begrenzen: Die Summe teleskopiert zu xNx1x_N-x_1.
  4. 4. Durchschnitt unterschreiten: Eine Lücke ist höchstens der Durchschnitt aller Lücken.

Geeignet

  • zwei nahe Zahlen oder Punkte in einem beschränkten Gebiet garantiert werden sollen

Reicht nicht

  • die gewählten Fächer keinen kontrollierten Durchmesser besitzen
Ein Intervall in kurze Fächer zerlegen

Das Gesamtintervall in gleich lange Teilintervalle zerlegen; zwei Zahlen im selben Fach haben höchstens dessen Länge als Abstand.

Warum funktioniert sie?

Das Gesamtintervall in gleich lange Teilintervalle zerlegen; zwei Zahlen im selben Fach haben höchstens dessen Länge als Abstand.

Erkennungssignale

  • Eine einfache Abstandsgrenze genügt.
  • Die Zahl sinnvoller gleich langer Teilintervalle ist vorgegeben.

Vorgehen

  1. 1. Zielweite wählen: Bestimme die maximal erlaubte Fachlänge.
  2. 2. Intervall zerlegen: Teile lückenlos in disjunkt zugeordnete Teilintervalle.
  3. 3. Kollision erzeugen: Mehr Punkte als Teilintervalle erzwingen zwei im selben Fach.
  4. 4. Abstand begrenzen: Ihr Abstand ist höchstens die Fachlänge.

Geeignet

  • zwei nahe Zahlen oder Punkte in einem beschränkten Gebiet garantiert werden sollen

Reicht nicht

  • die gewählten Fächer keinen kontrollierten Durchmesser besitzen
Eine Abstandsschranke auf Schärfe prüfen

Gleichmäßig verteilte Punkte zeigen häufig, dass die garantierte kleinste Lücke nicht verbessert werden kann.

Warum funktioniert sie?

Gleichmäßig verteilte Punkte zeigen häufig, dass die garantierte kleinste Lücke nicht verbessert werden kann.

Erkennungssignale

  • Eine universelle Abstandsschranke soll bestmöglich sein.
  • Gleichabständige Konfigurationen sind möglich.

Vorgehen

  1. 1. Gleichmäßig verteilen: Setze Punkte einschließlich der Intervallenden in gleichen Abständen.
  2. 2. Kleinste Lücke berechnen: Alle Nachbarlücken sind gleich groß.
  3. 3. Bessere Grenze widerlegen: Keine zwei Punkte liegen näher als diese Lücke.
  4. 4. Schärfe formulieren: Die garantierte Schranke wird erreicht und ist daher optimal.

Geeignet

  • zwei nahe Zahlen oder Punkte in einem beschränkten Gebiet garantiert werden sollen

Reicht nicht

  • die gewählten Fächer keinen kontrollierten Durchmesser besitzen
Ein Gebiet in Gitterzellen zerlegen

Quadrate oder Würfel in kongruente kleine Zellen teilen und Punkte als Objekte auf diese Zellen verteilen.

Warum funktioniert sie?

Quadrate oder Würfel in kongruente kleine Zellen teilen und Punkte als Objekte auf diese Zellen verteilen.

Erkennungssignale

  • Punkte liegen in einem Rechteck, Quadrat oder Würfel.
  • Eine Distanzgarantie soll aus räumlicher Nähe folgen.

Vorgehen

  1. 1. Gittergröße wählen: Wähle so viele Zellen, dass die Punktzahl sie übersteigt.
  2. 2. Zellen zählen: Ein n×nn\times n-Gitter besitzt n2n^2 Zellen.
  3. 3. Kollision anwenden: Zwei Punkte liegen in derselben Zelle.
  4. 4. Zelldurchmesser nutzen: Begrenze ihren Abstand durch die Diagonale der Zelle.

Geeignet

  • zwei nahe Zahlen oder Punkte in einem beschränkten Gebiet garantiert werden sollen

Reicht nicht

  • die gewählten Fächer keinen kontrollierten Durchmesser besitzen
Den Durchmesser einer Zelle kontrollieren

Der größte Abstand zweier Punkte einer Rechteck- oder Würfelzelle ist die Raumdiagonale.

Warum funktioniert sie?

Der größte Abstand zweier Punkte einer Rechteck- oder Würfelzelle ist die Raumdiagonale.

Erkennungssignale

  • Nach einer geometrischen Kollision muss eine konkrete Distanz angegeben werden.
  • Die Zelle ist ein Achsenquader.

Vorgehen

  1. 1. Seitenlängen bestimmen: Notiere die Kantenlängen der kleinen Zelle.
  2. 2. Pythagoras anwenden: Berechne die Diagonale aus der Summe der Quadrate.
  3. 3. Durchmesser erkennen: Kein Punktpaar in der Zelle kann weiter auseinanderliegen.
  4. 4. Mit Kollision verbinden: Die zwei Punkte im selben Fach erfüllen die Distanzgrenze.

Geeignet

  • zwei nahe Zahlen oder Punkte in einem beschränkten Gebiet garantiert werden sollen

Reicht nicht

  • die gewählten Fächer keinen kontrollierten Durchmesser besitzen
Randpunkte eindeutig zuordnen

Halboffene Zellen oder eine feste Tie-Break-Regel machen aus einer geometrischen Überdeckung echte disjunkte Schubfächer.

Warum funktioniert sie?

Halboffene Zellen oder eine feste Tie-Break-Regel machen aus einer geometrischen Überdeckung echte disjunkte Schubfächer.

Erkennungssignale

  • Punkte können auf Trennlinien oder Gitterflächen liegen.
  • Das Schubfachargument verlangt genau eine Klasse pro Punkt.

Vorgehen

  1. 1. Konvention festlegen: Ordne innere Grenzen stets der rechten beziehungsweise oberen Zelle zu.
  2. 2. Außenrand ergänzen: Die letzte Zelle enthält den äußeren Rand.
  3. 3. Eindeutigkeit prüfen: Jeder Punkt gehört nun genau einer Zelle.
  4. 4. Geometrie bewahren: Die Zuordnung ändert den Zellendurchmesser nicht.

Geeignet

  • zwei nahe Zahlen oder Punkte in einem beschränkten Gebiet garantiert werden sollen

Reicht nicht

  • die gewählten Fächer keinen kontrollierten Durchmesser besitzen
Teilmengen auf Summenwerte verteilen

2n2^n Teilmengen als Objekte und ihre möglichen Summen als Fächer betrachten; mehr Teilmengen als Werte erzwingen gleiche Summen.

Warum funktioniert sie?

2n2^n Teilmengen als Objekte und ihre möglichen Summen als Fächer betrachten; mehr Teilmengen als Werte erzwingen gleiche Summen.

Erkennungssignale

  • Viele Teilmengen haben Summen in einem kurzen ganzzahligen Intervall.
  • Zwei verschiedene Auswahlen mit gleichem Gesamtwert werden gesucht.

Vorgehen

  1. 1. Teilmengen zählen: Eine nn-elementige Menge besitzt 2n2^n Teilmengen.
  2. 2. Summenbereich begrenzen: Bestimme kleinste und größte mögliche Summe.
  3. 3. Ganzzahlige Fächer zählen: Zähle alle möglichen Summenwerte einschließlich der Randwerte.
  4. 4. Kollision deuten: Zwei verschiedene Teilmengen besitzen denselben Summenwert.

Geeignet

  • viele Teilmengen auf wenige Summenwerte, Größenklassen oder natürliche Paare verteilt werden

Reicht nicht

  • die betrachteten Teilmengen nicht verschieden sind oder der Wertebereich nicht begrenzt ist
Einen ganzzahligen Wertebereich korrekt zählen

Zwischen den ganzzahligen Grenzen aa und bb liegen einschließlich beider Enden genau ba+1b-a+1 mögliche Werte.

Warum funktioniert sie?

Zwischen den ganzzahligen Grenzen aa und bb liegen einschließlich beider Enden genau ba+1b-a+1 mögliche Werte.

Erkennungssignale

  • Schubfächer sind mögliche Summen, Produkte oder andere ganzzahlige Kennzahlen.
  • Ein Off-by-one-Fehler würde die Kollision verändern.

Vorgehen

  1. 1. Minimum bestimmen: Berücksichtige insbesondere die leere Auswahl.
  2. 2. Maximum bestimmen: Nutze Positivität oder eine gegebene Gesamtschranke.
  3. 3. Endpunkte mitzählen: Der Bereich 0,,S0,\ldots,S besitzt S+1S+1 Werte.
  4. 4. Mit Objektzahl vergleichen: Prüfe strikt, ob mehr Objekte als Werte vorliegen.

Geeignet

  • viele Teilmengen auf wenige Summenwerte, Größenklassen oder natürliche Paare verteilt werden

Reicht nicht

  • die betrachteten Teilmengen nicht verschieden sind oder der Wertebereich nicht begrenzt ist
Gleiche Summen disjunkt machen

Aus zwei summengleichen Teilmengen den gemeinsamen Schnitt entfernen; die verbleibenden Teile sind disjunkt und weiterhin summengleich.

Warum funktioniert sie?

Aus zwei summengleichen Teilmengen den gemeinsamen Schnitt entfernen; die verbleibenden Teile sind disjunkt und weiterhin summengleich.

Erkennungssignale

  • Gesucht sind disjunkte Auswahlen mit gleicher Summe.
  • Eine Schubfachkollision liefert zunächst möglicherweise überlappende Teilmengen.

Vorgehen

  1. 1. Kollision erhalten: Finde verschiedene Teilmengen A,BA,B mit gleicher Summe.
  2. 2. Schnitt entfernen: Setze A=ABA'=A\setminus B und B=BAB'=B\setminus A.
  3. 3. Summengleichheit erhalten: Auf beiden Seiten wird dieselbe Schnittsumme subtrahiert.
  4. 4. Nichtleerheit prüfen: Bei positiven Elementen können nicht beide Restmengen leer sein; oft sind sogar beide nichtleer.

Geeignet

  • viele Teilmengen auf wenige Summenwerte, Größenklassen oder natürliche Paare verteilt werden

Reicht nicht

  • die betrachteten Teilmengen nicht verschieden sind oder der Wertebereich nicht begrenzt ist
Potenzen von zwei als scharfen Grenzfall nutzen

Binärgewichte 1,2,4,1,2,4,\ldots besitzen paarweise verschiedene Teilmengensummen und zeigen, wann ein Summenkollisionssatz nicht verbessert werden kann.

Warum funktioniert sie?

Binärgewichte 1,2,4,1,2,4,\ldots besitzen paarweise verschiedene Teilmengensummen und zeigen, wann ein Summenkollisionssatz nicht verbessert werden kann.

Erkennungssignale

  • Eine Summenschranke soll als bestmöglich erkannt werden.
  • Teilmengensummen sollen eindeutig kodieren.

Vorgehen

  1. 1. Binärgewichte wählen: Nimm 1,2,4,,2n11,2,4,\ldots,2^{n-1}.
  2. 2. Summe als Binärcode lesen: Jede Teilmenge entspricht eindeutig ihren gewählten Bitpositionen.
  3. 3. Eindeutigkeit beweisen: Verschiedene Bitmuster haben verschiedene Werte.
  4. 4. Grenze vergleichen: Die Gesamtsumme ist genau 2n12^n-1.

Geeignet

  • viele Teilmengen auf wenige Summenwerte, Größenklassen oder natürliche Paare verteilt werden

Reicht nicht

  • die betrachteten Teilmengen nicht verschieden sind oder der Wertebereich nicht begrenzt ist
Teilmengen nach ihrer Größe klassifizieren

Teilmengen einer nn-elementigen Grundmenge besitzen nur die n+1n+1 möglichen Größen 0,1,,n0,1,\ldots,n.

Warum funktioniert sie?

Teilmengen einer nn-elementigen Grundmenge besitzen nur die n+1n+1 möglichen Größen 0,1,,n0,1,\ldots,n.

Erkennungssignale

  • Zwei Auswahlen gleicher Größe oder ein unvergleichbares Paar werden gesucht.
  • Die Familie enthält mehr als n+1n+1 verschiedene Teilmengen.

Vorgehen

  1. 1. Größenfächer anlegen: Verwende die Kardinalitäten 0 bis nn.
  2. 2. Familie verteilen: Ordne jede Teilmenge ihrer Größe zu.
  3. 3. Kollision erhalten: Mehr als n+1n+1 Mengen erzwingen zwei gleicher Größe.
  4. 4. Struktur folgern: Verschiedene gleich große Mengen können einander nicht echt enthalten.

Geeignet

  • viele Teilmengen auf wenige Summenwerte, Größenklassen oder natürliche Paare verteilt werden

Reicht nicht

  • die betrachteten Teilmengen nicht verschieden sind oder der Wertebereich nicht begrenzt ist
Teilmengen mit ihren Komplementen paaren

Die 2n2^n Teilmengen zerfallen in 2n12^{n-1} disjunkte Paare {A,Ac}\{A,A^c\}.

Warum funktioniert sie?

Die 2n2^n Teilmengen zerfallen in 2n12^{n-1} disjunkte Paare {A,Ac}\{A,A^c\}.

Erkennungssignale

  • Eine Familie soll ein Komplementpaar enthalten.
  • Die Schwelle liegt knapp über der Hälfte aller Teilmengen.

Vorgehen

  1. 1. Komplementabbildung wählen: Ordne jeder Menge AA ihr Komplement AcA^c zu.
  2. 2. Paarstruktur prüfen: Für nichtleere Grundmenge gilt AAcA\ne A^c und (Ac)c=A(A^c)^c=A.
  3. 3. Paare zählen: Es entstehen 2n12^{n-1} disjunkte Zweierfächer.
  4. 4. Schwelle anwenden: 2n1+12^{n-1}+1 gewählte Mengen belegen ein Paar doppelt.

Geeignet

  • viele Teilmengen auf wenige Summenwerte, Größenklassen oder natürliche Paare verteilt werden

Reicht nicht

  • die betrachteten Teilmengen nicht verschieden sind oder der Wertebereich nicht begrenzt ist
Eine Familie durch eine Involution paaren

Eine umkehrbare Operation ohne Fixpunkte – etwa das Umschalten eines festen Elements – zerlegt alle Objekte in Zweierfächer.

Warum funktioniert sie?

Eine umkehrbare Operation ohne Fixpunkte – etwa das Umschalten eines festen Elements – zerlegt alle Objekte in Zweierfächer.

Erkennungssignale

  • Zwei Objekte sollen sich durch genau eine kontrollierte Änderung unterscheiden.
  • Eine Operation ist ihre eigene Umkehrung.

Vorgehen

  1. 1. Operation definieren: Wähle eine Abbildung TT mit T(T(A))=AT(T(A))=A.
  2. 2. Fixpunkte ausschließen: Zeige T(A)AT(A)\ne A für jedes Objekt.
  3. 3. Paare bilden: Die Bahnen {A,T(A)}\{A,T(A)\} sind disjunkte Zweierfächer.
  4. 4. Kollision übersetzen: Eine doppelt belegte Bahn liefert das gewünschte verwandte Paar.

Geeignet

  • viele Teilmengen auf wenige Summenwerte, Größenklassen oder natürliche Paare verteilt werden

Reicht nicht

  • die betrachteten Teilmengen nicht verschieden sind oder der Wertebereich nicht begrenzt ist
Eine große Knotengradlast erzwingen

Aus der Gradsumme 2e2e folgt, dass ein Graph mit nn Knoten einen Knoten vom Grad mindestens 2e/n\lceil2e/n\rceil besitzt.

Warum funktioniert sie?

Aus der Gradsumme 2e2e folgt, dass ein Graph mit nn Knoten einen Knoten vom Grad mindestens 2e/n\lceil2e/n\rceil besitzt.

Erkennungssignale

  • Viele Kanten verteilen sich auf endlich viele Knoten.
  • Ein Knoten mit vielen Nachbarn soll garantiert werden.

Vorgehen

  1. 1. Kantenenden zählen: Jede Kante trägt zu zwei Knotengraden bei.
  2. 2. Gesamtlast bestimmen: Die Gradsumme ist 2e2e.
  3. 3. Auf Knoten verteilen: Betrachte die nn Knoten als Fächer für die Kantenenden.
  4. 4. Aufrunden: Ein Grad ist mindestens 2e/n\lceil2e/n\rceil.

Geeignet

  • endliche Beziehungsstrukturen oder beschränkte geometrische Gebiete untersucht werden

Reicht nicht

  • der gewählte Kennwert die verlangte lokale Struktur nicht kontrolliert
Unmögliche Extremgrade ausschließen

In einem einfachen nn-Knoten-Graphen können Grad 0 und Grad n1n-1 nicht gleichzeitig auftreten; daher bleiben höchstens n1n-1 Gradfächer.

Warum funktioniert sie?

In einem einfachen nn-Knoten-Graphen können Grad 0 und Grad n1n-1 nicht gleichzeitig auftreten; daher bleiben höchstens n1n-1 Gradfächer.

Erkennungssignale

  • Zwei Knoten gleichen Grades werden gesucht.
  • Die scheinbar nn möglichen Grade reichen genau für nn Knoten.

Vorgehen

  1. 1. Gradbereich notieren: Mögliche Grade sind 0 bis n1n-1.
  2. 2. Extreme vergleichen: Ein universeller Knoten ist mit jedem Knoten verbunden, also auch mit einem vermeintlich isolierten.
  3. 3. Ein Fach entfernen: Mindestens einer der beiden Extremgrade fehlt.
  4. 4. Kollision anwenden: nn Knoten liegen in höchstens n1n-1 Gradklassen.

Geeignet

  • endliche Beziehungsstrukturen oder beschränkte geometrische Gebiete untersucht werden

Reicht nicht

  • der gewählte Kennwert die verlangte lokale Struktur nicht kontrolliert
Nachbarschaften als Binärsignaturen verwenden

Gegenüber einer festen mm-elementigen Knotenmenge besitzt jeder andere Knoten eine von höchstens 2m2^m möglichen Nachbarschaften.

Warum funktioniert sie?

Gegenüber einer festen mm-elementigen Knotenmenge besitzt jeder andere Knoten eine von höchstens 2m2^m möglichen Nachbarschaften.

Erkennungssignale

  • Zwei Knoten mit identischem Verhalten gegenüber einer Referenzmenge werden gesucht.
  • Beziehungen sind binär: verbunden oder nicht verbunden.

Vorgehen

  1. 1. Referenzmenge fixieren: Wähle die mm Knoten, gegenüber denen verglichen wird.
  2. 2. Signatur bilden: Kodiere für jeden übrigen Knoten seine Nachbarmenge in der Referenzmenge.
  3. 3. Signaturen zählen: Es gibt höchstens 2m2^m Teilmengen und damit Signaturen.
  4. 4. Kollision deuten: Mehr als 2m2^m Knoten erzwingen zwei mit identischer Nachbarschaft.

Geeignet

  • endliche Beziehungsstrukturen oder beschränkte geometrische Gebiete untersucht werden

Reicht nicht

  • der gewählte Kennwert die verlangte lokale Struktur nicht kontrolliert
Eine lokale Farbmehrheit ausnutzen

An einem Knoten erzwingt die häufigere Kantenfarbe eine große gleichfarbige Nachbarschaft; deren innere Kanten schließen das Argument.

Warum funktioniert sie?

An einem Knoten erzwingt die häufigere Kantenfarbe eine große gleichfarbige Nachbarschaft; deren innere Kanten schließen das Argument.

Erkennungssignale

  • Kanten sind mit zwei Farben gefärbt.
  • Ein einfarbiges Dreieck oder eine kleine homogene Struktur soll existieren.

Vorgehen

  1. 1. Knoten fixieren: Betrachte alle ausgehenden Kanten eines Knotens.
  2. 2. Mehrheitsfarbe wählen: Mindestens die Hälfte dieser Kanten hat dieselbe Farbe.
  3. 3. Nachbarn vergleichen: Untersuche die Kanten innerhalb der gleichfarbig erreichten Nachbarschaft.
  4. 4. Zwei Fälle schließen: Eine Kante in der Mehrheitsfarbe oder alle in der Gegenfarbe liefern die Zielstruktur.

Geeignet

  • endliche Beziehungsstrukturen oder beschränkte geometrische Gebiete untersucht werden

Reicht nicht

  • der gewählte Kennwert die verlangte lokale Struktur nicht kontrolliert
Zyklische Lücken auf einem Kreis mitteln

Geordnete Kreispunkte erzeugen ebenso viele zyklische Winkel- oder Bogenlücken, deren Summe genau ein Vollkreis ist.

Warum funktioniert sie?

Geordnete Kreispunkte erzeugen ebenso viele zyklische Winkel- oder Bogenlücken, deren Summe genau ein Vollkreis ist.

Erkennungssignale

  • Punkte liegen auf einem Kreis.
  • Zwei Punkte mit kleinem Winkel-, Bogen- oder Sehnenabstand werden gesucht.

Vorgehen

  1. 1. Zyklisch ordnen: Sortiere die Punkte nach ihrem Polarwinkel.
  2. 2. Alle Lücken bilden: Nimm auch die Lücke vom letzten zurück zum ersten Punkt.
  3. 3. Vollkreis summieren: Die Winkellücken ergeben zusammen 2π2\pi.
  4. 4. Kleinste Lücke wählen: Eine Lücke ist höchstens 2π/N2\pi/N.

Geeignet

  • endliche Beziehungsstrukturen oder beschränkte geometrische Gebiete untersucht werden

Reicht nicht

  • der gewählte Kennwert die verlangte lokale Struktur nicht kontrolliert
Eine Scheibe in Winkelsektoren zerlegen

Schmale Sektoren dienen als Fächer; Radius und Öffnungswinkel begrenzen den Durchmesser jedes Sektors.

Warum funktioniert sie?

Schmale Sektoren dienen als Fächer; Radius und Öffnungswinkel begrenzen den Durchmesser jedes Sektors.

Erkennungssignale

  • Punkte liegen in einer Kreisfläche statt nur auf dem Rand.
  • Radiale und winkelabhängige Abstände müssen gemeinsam kontrolliert werden.

Vorgehen

  1. 1. Sektoren wählen: Teile den Vollwinkel in gleich große Winkelbereiche.
  2. 2. Punkte zuordnen: Verwende eine eindeutige Konvention auf Trennstrahlen.
  3. 3. Kollision anwenden: Mehr Punkte als Sektoren erzwingen zwei im selben Winkelbereich.
  4. 4. Sektordurchmesser beweisen: Nutze Radiusgrenze und Kosinussatz beziehungsweise eine elementare Fallanalyse.

Geeignet

  • endliche Beziehungsstrukturen oder beschränkte geometrische Gebiete untersucht werden

Reicht nicht

  • der gewählte Kennwert die verlangte lokale Struktur nicht kontrolliert
Dreiecke und Rechtecke maßgerecht zerlegen

Ein Dreieck in n2n^2 ähnliche Teildreiecke oder ein Rechteck in mnmn Zellen teilen und deren Durchmesser berechnen.

Warum funktioniert sie?

Ein Dreieck in n2n^2 ähnliche Teildreiecke oder ein Rechteck in mnmn Zellen teilen und deren Durchmesser berechnen.

Erkennungssignale

  • Das Gebiet ist kein Quadrat oder besitzt verschiedene Seitenlängen.
  • Eine zur Geometrie passende Zellenzahl wird benötigt.

Vorgehen

  1. 1. Seiten unterteilen: Teile relevante Seiten in gleich lange Abschnitte.
  2. 2. Zellen zählen: Begründe n2n^2 Dreiecks- beziehungsweise mnmn Rechteckzellen.
  3. 3. Kollision erhalten: Ein zusätzlicher Punkt erzwingt eine doppelt belegte Zelle.
  4. 4. Durchmesser einsetzen: Nutze Seitenlänge oder Diagonale der kleinen Zelle.

Geeignet

  • endliche Beziehungsstrukturen oder beschränkte geometrische Gebiete untersucht werden

Reicht nicht

  • der gewählte Kennwert die verlangte lokale Struktur nicht kontrolliert
Folgenelemente durch zwei Ränge kodieren

Jedem Folgenglied die Längen der längsten dort endenden wachsenden und fallenden Teilfolge zuordnen.

Warum funktioniert sie?

Jedem Folgenglied die Längen der längsten dort endenden wachsenden und fallenden Teilfolge zuordnen.

Erkennungssignale

  • Eine Folge verschiedener Zahlen soll eine lange monotone Teilfolge enthalten.
  • Ein einzelner Größen- oder Positionswert reicht als Fach nicht aus.

Vorgehen

  1. 1. Wachstumsrang definieren: pip_i ist die längste bei aia_i endende wachsende Teilfolge.
  2. 2. Fallrang definieren: qiq_i ist die entsprechende fallende Länge.
  3. 3. Rangpaare vergleichen: Für i<ji<j erhöht ai<aja_i<a_j den ersten, sonst den zweiten Rang.
  4. 4. Signaturzahl begrenzen: Ohne lange Teilfolge liegen alle Paare in einem kleinen Rechteck.

Geeignet

  • eine lange Folge, Färbung oder Zustandsentwicklung auf endlich viele Signaturen trifft

Reicht nicht

  • die Signatur nicht genügend Information über Fortsetzungen oder Teilfolgen enthält
Die Erdős–Szekeres-Schwelle anwenden

(r1)(s1)+1(r-1)(s-1)+1 verschiedene Folgenglieder erzwingen eine wachsende Teilfolge der Länge rr oder eine fallende der Länge ss.

Warum funktioniert sie?

(r1)(s1)+1(r-1)(s-1)+1 verschiedene Folgenglieder erzwingen eine wachsende Teilfolge der Länge rr oder eine fallende der Länge ss.

Erkennungssignale

  • Zwei alternative monotone Zielrichtungen sind erlaubt.
  • Die Folgenglieder sind paarweise verschieden.

Vorgehen

  1. 1. Verbotene Rangbereiche: Ohne die Ziele gilt pir1p_i\le r-1 und qis1q_i\le s-1.
  2. 2. Paare zählen: Damit gäbe es höchstens (r1)(s1)(r-1)(s-1) Rangsignaturen.
  3. 3. Verschiedenheit beweisen: Zwei Positionen können nicht dasselbe Rangpaar besitzen.
  4. 4. Schubfachwiderspruch: Ein weiteres Folgenglied erzwingt eines der beiden Ziele.

Geeignet

  • eine lange Folge, Färbung oder Zustandsentwicklung auf endlich viele Signaturen trifft

Reicht nicht

  • die Signatur nicht genügend Information über Fortsetzungen oder Teilfolgen enthält
Geschichtete Folgen als Grenzbeispiel bauen

Absteigende Blöcke mit von Block zu Block wachsenden Wertebereichen vermeiden gleichzeitig zu lange wachsende und fallende Teilfolgen.

Warum funktioniert sie?

Absteigende Blöcke mit von Block zu Block wachsenden Wertebereichen vermeiden gleichzeitig zu lange wachsende und fallende Teilfolgen.

Erkennungssignale

  • Die Erdős–Szekeres-Schwelle soll als scharf bewiesen werden.
  • Eine Folge direkt unter der Garantieschwelle wird gesucht.

Vorgehen

  1. 1. Blöcke festlegen: Baue r1r-1 Blöcke mit je s1s-1 Elementen.
  2. 2. Innerhalb absteigen: So kann eine wachsende Teilfolge pro Block höchstens ein Element wählen.
  3. 3. Blockwerte erhöhen: Alle Werte späterer Blöcke sind größer, daher kann eine fallende Teilfolge keinen Block wechseln.
  4. 4. Längen begrenzen: Wachsend bleibt unter rr, fallend unter ss.

Geeignet

  • eine lange Folge, Färbung oder Zustandsentwicklung auf endlich viele Signaturen trifft

Reicht nicht

  • die Signatur nicht genügend Information über Fortsetzungen oder Teilfolgen enthält
Eine große Farbklasse erzwingen

NN Objekte mit kk Farben enthalten mindestens N/k\lceil N/k\rceil Objekte derselben Farbe.

Warum funktioniert sie?

NN Objekte mit kk Farben enthalten mindestens N/k\lceil N/k\rceil Objekte derselben Farbe.

Erkennungssignale

  • Objekte sind mit endlich vielen Farben markiert.
  • Eine große einfarbige Teilfamilie wird gesucht.

Vorgehen

  1. 1. Farben als Fächer: Jede verfügbare Farbe bildet eine Klasse.
  2. 2. Objekte zählen: Bestimme NN und die Farbzahl kk.
  3. 3. Aufrunden: Eine Klasse hat Größe mindestens N/k\lceil N/k\rceil.
  4. 4. Struktur ergänzen: Nutze bei Bedarf weitere Eigenschaften der einfarbigen Objekte.

Geeignet

  • eine lange Folge, Färbung oder Zustandsentwicklung auf endlich viele Signaturen trifft

Reicht nicht

  • die Signatur nicht genügend Information über Fortsetzungen oder Teilfolgen enthält
Teilwörter als endliche Signaturen zählen

Ein Wort über kk Symbolen besitzt nur kmk^m mögliche Teilwörter der Länge mm; mehr Fenster erzwingen eine Wiederholung.

Warum funktioniert sie?

Ein Wort über kk Symbolen besitzt nur kmk^m mögliche Teilwörter der Länge mm; mehr Fenster erzwingen eine Wiederholung.

Erkennungssignale

  • Ein langes Wort oder eine Farbfolge wird nach lokalen Mustern untersucht.
  • Zwei gleiche zusammenhängende Blöcke werden gesucht.

Vorgehen

  1. 1. Fensterlänge wählen: Lege die Musterlänge mm fest.
  2. 2. Fenster zählen: Ein Wort der Länge LL besitzt Lm+1L-m+1 Startpositionen.
  3. 3. Muster zählen: Über kk Symbolen gibt es höchstens kmk^m Fensterinhalte.
  4. 4. Kollision anwenden: Bei Lm+1>kmL-m+1>k^m treten zwei Fensterinhalte gleich auf.

Geeignet

  • eine lange Folge, Färbung oder Zustandsentwicklung auf endlich viele Signaturen trifft

Reicht nicht

  • die Signatur nicht genügend Information über Fortsetzungen oder Teilfolgen enthält
Wiederholung in endlichen Zuständen erzwingen

Eine Entwicklung mit höchstens MM Zuständen besucht unter M+1M+1 Zeitpunkten einen Zustand zweimal.

Warum funktioniert sie?

Eine Entwicklung mit höchstens MM Zuständen besucht unter M+1M+1 Zeitpunkten einen Zustand zweimal.

Erkennungssignale

  • Ein Prozess läuft beliebig lange, besitzt aber nur endlich viele Zustände.
  • Wiederholung oder bei Determinismus spätere Periodizität soll bewiesen werden.

Vorgehen

  1. 1. Zustand vollständig definieren: Er muss alle Informationen für den nächsten Schritt enthalten.
  2. 2. Zustände zählen: Begrenze ihre Anzahl durch MM.
  3. 3. Zeitpunkte vergleichen: Unter M+1M+1 protokollierten Zuständen wiederholt sich einer.
  4. 4. Determinismus nutzen: Gleiche Zustände haben gleiche Zukunft; daraus folgt eine Periode.

Geeignet

  • eine lange Folge, Färbung oder Zustandsentwicklung auf endlich viele Signaturen trifft

Reicht nicht

  • die Signatur nicht genügend Information über Fortsetzungen oder Teilfolgen enthält
Den ungeraden Kern als Signatur verwenden

Jede positive ganze Zahl eindeutig als 2ku2^k u mit ungeradem uu schreiben und Zahlen nach ihrem ungeraden Kern gruppieren.

Warum funktioniert sie?

Jede positive ganze Zahl eindeutig als 2ku2^k u mit ungeradem uu schreiben und Zahlen nach ihrem ungeraden Kern gruppieren.

Erkennungssignale

  • Teilbarkeit und Zweierpotenzen treten gemeinsam auf.
  • Zahlen aus 11 bis 2n2n sollen verglichen werden.

Vorgehen

  1. 1. Zweierpotenz abspalten: Teile so oft durch 2, bis ein ungerader Rest bleibt.
  2. 2. Eindeutigkeit begründen: Die größte enthaltene Zweierpotenz und der ungerade Kern sind eindeutig.
  3. 3. Kerne zählen: In 1,,2n1,\ldots,2n gibt es genau nn ungerade mögliche Kerne.
  4. 4. Kollision nutzen: Zwei Zahlen mit gleichem Kern unterscheiden sich nur durch eine Zweierpotenz.

Geeignet

  • ein Schubfachargument erst nach einer Normalisierung, Zählung oder Extremalwahl sichtbar wird

Reicht nicht

  • die Vorverarbeitung die für das Ziel entscheidende Information verliert
Eine Signaturkollision in Teilbarkeit übersetzen

Bei gleichem ungeradem Kern sind 2au2^a u und 2bu2^b u vergleichbar: Für aba\le b teilt die erste Zahl die zweite.

Warum funktioniert sie?

Bei gleichem ungeradem Kern sind 2au2^a u und 2bu2^b u vergleichbar: Für aba\le b teilt die erste Zahl die zweite.

Erkennungssignale

  • Gesucht sind zwei ausgewählte Zahlen, von denen eine die andere teilt.
  • Die Zahlen wurden nach ihrem ungeraden Kern normalisiert.

Vorgehen

  1. 1. Kollision schreiben: Notiere x=2aux=2^a u und y=2buy=2^b u.
  2. 2. Exponenten ordnen: Nimm ohne Einschränkung aba\le b an.
  3. 3. Faktor ausweisen: Dann gilt y=2baxy=2^{b-a}x.
  4. 4. Teilbarkeit schließen: Somit ist xyx\mid y.

Geeignet

  • ein Schubfachargument erst nach einer Normalisierung, Zählung oder Extremalwahl sichtbar wird

Reicht nicht

  • die Vorverarbeitung die für das Ziel entscheidende Information verliert
Eine scharfe Teilbarkeits-Antikette bauen

Die obere Hälfte {n+1,,2n}\{n+1,\ldots,2n\} enthält nn Zahlen, von denen keine verschiedene eine andere teilt.

Warum funktioniert sie?

Die obere Hälfte {n+1,,2n}\{n+1,\ldots,2n\} enthält nn Zahlen, von denen keine verschiedene eine andere teilt.

Erkennungssignale

  • Die Schwelle n+1n+1 soll als minimal bewiesen werden.
  • Eine große Familie ohne Teilbarkeitspaar wird benötigt.

Vorgehen

  1. 1. Obere Hälfte wählen: Alle Zahlen sind größer als nn und höchstens 2n2n.
  2. 2. Kleineres Element verdoppeln: Für a>na>n gilt 2a>2n2a>2n.
  3. 3. Vielfache ausschließen: Ein größeres Vielfaches von aa kann nicht mehr im Intervall liegen.
  4. 4. Schärfe folgern: Mit nn Zahlen lässt sich das Ziel vermeiden.

Geeignet

  • ein Schubfachargument erst nach einer Normalisierung, Zählung oder Extremalwahl sichtbar wird

Reicht nicht

  • die Vorverarbeitung die für das Ziel entscheidende Information verliert
Erst doppelt zählen, dann eine große Last erzwingen

Eine globale Inzidenzzahl durch Doppelzählung bestimmen und anschließend mit dem verallgemeinerten Schubfachprinzip auf ein stark belastetes Objekt schließen.

Warum funktioniert sie?

Eine globale Inzidenzzahl durch Doppelzählung bestimmen und anschließend mit dem verallgemeinerten Schubfachprinzip auf ein stark belastetes Objekt schließen.

Erkennungssignale

  • Eine Summe lokaler Grade oder Häufigkeiten ist bekannt.
  • Mindestens ein Objekt mit großer lokaler Last soll existieren.

Vorgehen

  1. 1. Inzidenzen definieren: Formuliere die gezählten Objekt-Beziehungs-Paare.
  2. 2. Gesamtzahl bestimmen: Zähle sie von der leichteren Seite.
  3. 3. Auf lokale Träger verteilen: Die lokalen Lasten summieren sich zur Gesamtzahl.
  4. 4. Aufrunden: Eine lokale Last erreicht mindestens den aufgerundeten Durchschnitt.

Geeignet

  • ein Schubfachargument erst nach einer Normalisierung, Zählung oder Extremalwahl sichtbar wird

Reicht nicht

  • die Vorverarbeitung die für das Ziel entscheidende Information verliert
Erst ein Extremobjekt wählen, dann Schubfächer bauen

Ein größtes, kleinstes oder randständiges Objekt reduziert die möglichen Beziehungen und macht eine passende Klassifikation sichtbar.

Warum funktioniert sie?

Ein größtes, kleinstes oder randständiges Objekt reduziert die möglichen Beziehungen und macht eine passende Klassifikation sichtbar.

Erkennungssignale

  • Eine beliebige Konfiguration wirkt zu symmetrisch oder unübersichtlich.
  • Ein Extremobjekt besitzt eingeschränkte Ausweichmöglichkeiten.

Vorgehen

  1. 1. Extremgröße wählen: Bestimme den passenden maximalen oder minimalen Kennwert.
  2. 2. Extremobjekt fixieren: Halte ein Objekt mit diesem Wert fest.
  3. 3. Restliche Objekte klassifizieren: Baue Fächer relativ zum Extremobjekt.
  4. 4. Kollision und Extremalität verbinden: Nutze beide Informationen für die Zielstruktur.

Geeignet

  • ein Schubfachargument erst nach einer Normalisierung, Zählung oder Extremalwahl sichtbar wird

Reicht nicht

  • die Vorverarbeitung die für das Ziel entscheidende Information verliert
Eine Methodenfolge vollständig auditieren

Jeden Übergang einer kombinierten Lösung als eigene Implikation prüfen: Vorverarbeitung, Fächer, Kollision und Zielübersetzung.

Warum funktioniert sie?

Jeden Übergang einer kombinierten Lösung als eigene Implikation prüfen: Vorverarbeitung, Fächer, Kollision und Zielübersetzung.

Erkennungssignale

  • Eine Lösung verwendet zwei oder mehr Strategien.
  • Ein plausibler Ansatz enthält eine versteckte Lücke.

Vorgehen

  1. 1. Vorverarbeitung prüfen: Bleiben alle Objekte und Zielbedingungen korrekt erhalten?
  2. 2. Fächer prüfen: Sind sie disjunkt, vollständig und korrekt gezählt?
  3. 3. Kollision prüfen: Ist die strikte Schwelle wirklich überschritten?
  4. 4. Zielübersetzung prüfen: Folgt die Behauptung tatsächlich aus derselben Fachsignatur?

Geeignet

  • ein Schubfachargument erst nach einer Normalisierung, Zählung oder Extremalwahl sichtbar wird

Reicht nicht

  • die Vorverarbeitung die für das Ziel entscheidende Information verliert
Schubfachsignale diagnostizieren

Zielbeziehung, Objekte, mögliche Signaturen und erforderliche Schwelle vor jeder Rechnung explizit bestimmen.

Warum funktioniert sie?

Zielbeziehung, Objekte, mögliche Signaturen und erforderliche Schwelle vor jeder Rechnung explizit bestimmen.

Erkennungssignale

  • Die Aufgabe verlangt eine Existenz ohne konkrete Konstruktion.
  • Viele Objekte treffen auf endlich viele Klassen, Werte oder Zustände.

Vorgehen

  1. 1. Zielbeziehung lesen: Was müssen die kollidierenden Objekte gemeinsam haben?
  2. 2. Fächer rückwärts entwerfen: Wähle Klassen, deren Gleichheit genau diese Beziehung liefert.
  3. 3. Schwelle berechnen: Nutze k+1k+1, N/k\lceil N/k\rceil oder k(r1)+1k(r-1)+1.
  4. 4. Zusatzmethode planen: Notiere Normalisierung, Doppelzählung oder Geometrie vor der Kollision.

Geeignet

  • eine gemischte Wettbewerbsaufgabe modelliert, geplant oder kontrolliert werden muss

Reicht nicht

  • Objekte, Fächer oder die aus einer Kollision folgende Zielbeziehung noch unklar sind
Einen Schubfachbeweis auditieren

Eine Lösung auf eindeutige Zuordnung, korrekte Fachzahl, strikte Schwelle, Zielübersetzung und gegebenenfalls Schärfe prüfen.

Warum funktioniert sie?

Eine Lösung auf eindeutige Zuordnung, korrekte Fachzahl, strikte Schwelle, Zielübersetzung und gegebenenfalls Schärfe prüfen.

Erkennungssignale

  • Ein Beweis klingt plausibel, enthält aber nur den Satz „nach dem Schubfachprinzip“.
  • Randfälle oder Minimalität sind Teil der Aufgabe.

Vorgehen

  1. 1. Zuordnung prüfen: Gehört jedes Objekt genau einem Fach?
  2. 2. Zahlen prüfen: Sind Objektzahl, Fachzahl und Aufrundung korrekt?
  3. 3. Kollision übersetzen: Folgt aus demselben Fach wirklich die Zielaussage?
  4. 4. Schärfe prüfen: Konstruiere nach Möglichkeit den letzten vermeidbaren Fall.

Geeignet

  • eine gemischte Wettbewerbsaufgabe modelliert, geplant oder kontrolliert werden muss

Reicht nicht

  • Objekte, Fächer oder die aus einer Kollision folgende Zielbeziehung noch unklar sind
Eine Schubfach-Generalprobe steuern

Unter Zeitdruck Aufgaben nach sichtbaren Fächern sichten, sichere Punkte vollständig schreiben und Syntheseaufgaben mit einem abschließenden Audit kontrollieren.

Warum funktioniert sie?

Unter Zeitdruck Aufgaben nach sichtbaren Fächern sichten, sichere Punkte vollständig schreiben und Syntheseaufgaben mit einem abschließenden Audit kontrollieren.

Erkennungssignale

  • Mehrere unabhängige Aufgaben müssen in begrenzter Zeit gelöst werden.
  • Teilpunkte hängen von einer klaren Fachdefinition und Begründung ab.

Vorgehen

  1. 1. Sichten: Markiere bei jeder Aufgabe Objekte, Fächer und vermutete Zusatzmethode.
  2. 2. Sichere Punkte abschließen: Schreibe direkte Rest-, Farb- und Kapazitätsargumente zuerst vollständig.
  3. 3. Synthesen begrenzen: Wechsle nach einem festen Zeitfenster und bewahre verwertbare Teilresultate.
  4. 4. Abgabe prüfen: Kontrolliere Schwellen, Randzuordnung, Zielübersetzung und Antwortsatz.

Geeignet

  • eine gemischte Wettbewerbsaufgabe modelliert, geplant oder kontrolliert werden muss

Reicht nicht

  • Objekte, Fächer oder die aus einer Kollision folgende Zielbeziehung noch unklar sind