设计一个动态规划算法确定计算矩阵连乘积的计算次序，使得依此次序计算矩阵连乘积需要的数乘次数最少。程序运行结束时，将矩阵连乘的加括号方式以及所计算的乘法次数输出的java代码

好的，以下是Java实现代码：

public class MatrixChainMultiplication {
    public static void main(String[] args) {
        int[] p = {30, 35, 15, 5, 10, 20, 25}; // 矩阵维度
        int n = p.length - 1; // 矩阵数量

        int[][] m = new int[n][n]; // 存储最小数乘次数
        int[][] s = new int[n][n]; // 存储最优计算次序

        // 初始化m[i][i]
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            m[i][i] = 0;
        }

        // 计算m[i][j]和s[i][j]
        for (int l = 2; l <= n; l++) { // 子问题规模从2到n
            for (int i = 0; i < n - l + 1; i++) {
                int j = i + l - 1;
                m[i][j] = Integer.MAX_VALUE;
                for (int k = i; k < j; k++) {
                    int q = m[i][k] + m[k + 1][j] + p[i] * p[k + 1] * p[j + 1];
                    if (q < m[i][j]) {
                        m[i][j] = q;
                        s[i][j] = k;
                    }
                }
            }
        }

        // 输出最小数乘次数和最优计算次序
        System.out.println("Minimum number of multiplications: " + m[0][n - 1]);
        System.out.print("Optimal parenthesization: ");
        printOptimalParens(s, 0, n - 1);
    }

    // 递归输出加括号方式
    private static void printOptimalParens(int[][] s, int i, int j) {
        if (i == j) {
            System.out.print("A_" + i);
        } else {
            System.out.print("(");
            printOptimalParens(s, i, s[i][j]);
            printOptimalParens(s, s[i][j] + 1, j);
            System.out.print(")");
        }
    }
}

这里假设我们有 $6$ 个矩阵，维度分别为 $30 \times 35, 35 \times 15, 15 \times 5, 5 \times 10, 10 \times 20, 20 \times 25$，并将它们存储在数组 $p$ 中。可以根据需要修改这个数组。

在主函数中，首先定义两个二维数组 $m$ 和 $s$，分别存储最小的数乘次数和最优的计算次序。然后计算这两个数组的值，并输出最小数乘次数和最优的加括号方式。

其中 `printOptimalParens` 函数根据 $s$ 数组的值递归输出加括号方式。

希望这段代码能够帮助到你！