矩阵连乘动态规划流程图

以下是矩阵连乘动态规划的流程图：

开始
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|---设矩阵链为A1, A2, ..., An，其中Ai的规模为pi-1 * pi，i=1,2,...,n
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|---设m[i,j]为计算Ai*Ai+1*...Aj所需的最少乘法次数
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|---设s[i,j]为计算Ai*Ai+1*...Aj时最优的断开位置k
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|---初始化m[i,i]=0，i=1,2,...,n
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|---for len=2 to n do
|       for i=1 to n-len+1 do
|           j=i+len-1
|           m[i,j]=∞
|           for k=i to j-1 do
|               q=m[i,k]+m[k+1,j]+pi-1*pk*pj
|               if q<m[i,j] then
|                   m[i,j]=q
|                   s[i,j]=k
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|---输出m[1,n]和s[1,n]
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结束

相关问题

矩阵连乘动态规划算法流程图

矩阵连乘动态规划算法是用于求解矩阵连乘积的最小计算次数的算法。其流程图如下：

1. 首先将连乘积问题划分为子问题，确定状态变量和状态转移方程。

2. 初始化动态规划表，将所有单个矩阵作为初始状态。

3. 逐步填充动态规划表。对于每个子问题，枚举所有可能的括号位置，计算不同括号方式下的计算次数，并更新最小值。

4. 最终得到最小计算次数，即可得到最优的括号方式。

动态规划求矩阵连乘流程图

以下是矩阵连乘的动态规划流程图：


在这个流程图中，每个小矩阵代表两个矩阵相乘的结果，每个矩阵的大小表示矩阵的行数和列数。每个矩阵的左上角的数字表示这个矩阵的计算代价，即乘法次数。

流程图中的箭头表示动态规划的计算顺序。从左下角开始，按照对角线的顺序逐步向右上角计算，直到得到最终的结果。在每个阶段中，需要计算出所有可能的分割点，并选择其中代价最小的那个。

最终的结果是最优的矩阵连乘方式，即最小的乘法次数。