基本定義
第一類斯特林數：$1 \dots n$的排列中恰好有$k$個環的個數；或是，$n$元置換可分解為$k$個獨立的輪換的個數。記作
$$ \begin{bmatrix} n \\ k \end{bmatrix}. $$
第二類斯特林數：將$n$個元素分成$k$個非空集合的方案數。記作
$$ \begin{Bmatrix} n \\ k \end{Bmatrix}. $$
根據定義，我們有
$$ \sum_{k=0}^n \begin{bmatrix} n \\ k \end{bmatrix} = n!, $$
$$ \sum_{k=0}^n \begin{Bmatrix} n \\ k \end{Bmatrix} = B_n, $$
其中$B_n$是 Bell 數。
遞推關系
第一類斯特林數：考慮$\begin{bmatrix} n \\ k \end{bmatrix}$。枚舉第$n$個元素，其若自成一個環，則有$\begin{bmatrix} n-1 \\ k-1 \end{bmatrix}$種方案；若其放在已有的某個環中，則有$n-1$個位置可放，於是有$(n-1)\begin{bmatrix} n-1 \\ k \end{bmatrix}$種方案。因此，
$$ \begin{bmatrix} n \\ k \end{bmatrix} = (n-1)\begin{bmatrix} n-1 \\ k \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} n-1 \\ k-1 \end{bmatrix}. $$
第二類斯特林數：考慮$\begin{Bmatrix} n \\ k \end{Bmatrix}$。枚舉第$n$個元素，若其自成一份，則有$\begin{Bmatrix} n-1 \\ k-1 \end{Bmatrix}$種方案；若其放在已有的某份，則有$k$份可選擇，於是有$k\begin{Bmatrix} n-1 \\ k \end{Bmatrix}$種方案。因此，
$$ \begin{Bmatrix} n \\ k \end{Bmatrix} = k\begin{Bmatrix} n-1 \\ k \end{Bmatrix} + \begin{Bmatrix} n-1 \\ k-1 \end{Bmatrix}. $$
以上遞推式，可在$O(nk)$的復雜度內求出斯特林數。
斯特林數與階乘冪
我們定義下降冪（Falling Factorial）：
$$ x^{\underline{n}} = x(x-1)\cdots (x-n+1). $$
以及上升冪（Rising Factorial）：
$$ x^{\overline{n}} = x(x+1)\cdots (x+n-1). $$
則有以下等式：
$$
\begin{aligned}
x^{\underline{n}} = \sum_{k=0}^n (-1)^{n-k} \begin{bmatrix} n \\ k \end{bmatrix} x^k & \Longleftrightarrow x^n = \sum_{k=0}^n \begin{Bmatrix} n \\ k \end{Bmatrix} x^{\underline{k}} \\
x^{\overline{n}} = \sum_{k=0}^n \begin{bmatrix} n \\ k \end{bmatrix} x^k & \Longleftrightarrow x^n = \sum_{k=0}^n (-1)^{n-k} \begin{Bmatrix} n \\ k \end{Bmatrix} x^{\overline{k}} \\
x^{\overline{n}} = \sum_{k=0}^n L(n, k) x^{\underline{k}} & \Longleftrightarrow x^{\underline{n}} = \sum_{k=0}^n (-1)^{n-k} L(n, k) x^{\overline{k}}
\end{aligned}
$$
其中
$$ L(n, k) = \sum_j \begin{bmatrix} n \\ j \end{bmatrix} \begin{Bmatrix} j \\ k \end{Bmatrix} = \binom{n-1}{k-1} \frac {n!} {k!}. $$
注：最常用的是將$x^n$分成若干個$x^{\underline{k}}$之和，或者是$\binom{x}{k}$之和，即
$$ x^n = \sum_{k=0}^n \begin{Bmatrix} n \\ k \end{Bmatrix} x^{\underline{k}} = \sum_{k=0}^n k! \begin{Bmatrix} n \\ k \end{Bmatrix} \binom{x}{k}. $$
斯特林反演
斯特林數和階乘冪的關系可推廣至一般函數：
$$
\begin{aligned}
g(n) = \sum_{k=0}^n (-1)^{n-k} \begin{bmatrix} n \\ k \end{bmatrix} f(k) & \Longleftrightarrow f(n) = \sum_{k=0}^n \begin{Bmatrix} n \\ k \end{Bmatrix} g(k) \\
g(n) = \sum_{k=0}^n L(n, k) f(k) & \Longleftrightarrow f(n) = \sum_{k=0}^n (-1)^{n-k} L(n, k) g(k)
\end{aligned}
$$
斯特林數的快速求解
第一類斯特林數
為快速計算$\begin{bmatrix} n \\ k \end{bmatrix}$，我們利用
$$ x^{\overline{n}} = \sum_{k=0}^n \begin{bmatrix} n \\ k \end{bmatrix} x^k. $$
令$f(x) = x^{\overline{n}}, g(x) = (x+n)^{\overline{n}}$，則$f(x)g(x) = x^{\overline{2n}}$。注意到$f(x)$中$x^k$的系數對應了$\begin{bmatrix} n \\ k \end{bmatrix}$。若求得了$g(x)$，計算$f(x)$與$g(x)$的多項式乘積即可得到$\begin{bmatrix} 2n \\ \cdot \end{bmatrix}$。而求$g(x)$的方法如下：
設
$$ f(x) = \sum_{k=0}^n a_k x^k, $$
則
$$
\begin{aligned}
g(x)
& = \sum_{k=0}^n a_k (x+n)^k \\
& = \sum_{k=0}^n a_k \sum_{i=0}^k \binom{k}{i} n^{k-i} x^i \\
& = \sum_{k=0}^n \frac{1} {(n-k)!} x^{n-k} \sum_{i+j=k} \frac{n^i}{i!} a_{n-j} (n-j)!
\end{aligned}
$$
就變成了卷積計算。用快速傅里葉變換則計算$g(x)$的時間復雜度為$O(n \log n)$。
總的時間復雜度為
$$ T(n) = T(n/2)+O(n\log n), $$
解為$T(n) = O(n \log n)$。
第二類斯特林數
我們仍可用第一類斯特林數的做法並利用
$$ x^n = \sum_{k=0}^n \begin{Bmatrix} n \\ k \end{Bmatrix} x^{\underline{k}}. $$
但我們有一個更好的選擇：
$$ \begin{Bmatrix} n \\ k \end{Bmatrix} = \frac 1 {k!} \sum_{i=0}^k (-1)^{k-i} \binom{k}{i} i^n = \sum_{i+j=k} \frac{i^n}{i!} \frac{(-1)^j}{j!}. $$
就變成了卷積計算，用快速傅里葉變換則時間復雜度為$O(n \log n)$。