给定n个矩阵{A1,A2,…,An}(n<=40),其中Ai与Ai+1是可乘的,i=1,2…,n。第i个矩阵的维数用p i−1 ,p i 来表示。如何确 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。
时间: 2024-03-18 10:43:52 浏览: 23
这个问题可以使用动态规划来解决。
我们可以定义 $m[i][j]$ 表示计算矩阵 $A_i \times A_{i+1}times \cdots \times A_j$ 所需的最少数乘次数。显然,当 $i=j$ 时,$m[i][j]=0$;当 $i<j$ 时,$m[i][j]$ 可以通过以下方式计算:
$$
m[i][j] = \min_{i\leq k<j} \{m[i][k]+m[k+1][j]+p_{i-1}\cdot p_k \cdot p_j\}
$$
其中,$p_i$ 表示矩阵 $A_i$ 的行数,$p_{i-1}$ 表示矩阵 $A_i$ 的列数。
具体地,我们可以使用一个二维数组 $m$ 来存储所有的 $m[i][j]$ 值。我们可以先将所有的 $m[i][i]$ 初始化为 $0$,然后按照从小到大的顺序依次计算 $m[i][j]$,最后返回 $m[1][n]$,即为所求的最少数乘次数。
下面是使用 C 语言实现的代码:
相关问题
请使用C语言完成:给定n个矩阵{A1,A2,…,An}(n<=40),其中Ai与Ai+1是可乘的,i=1,2…,n。第i个矩阵的维数用p i−1 ,p i 来表示。如何确 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。
以下是使用C语言实现矩阵连乘积问题的动态规划算法的代码示例:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define MAX_N 40
int main() {
// 读取数据
int n, p[MAX_N+1];
scanf("%d", &n);
for (int i = 0; i <= n; i++) {
scanf("%d", &p[i]);
}
// 动态规划求解
int m[MAX_N+1][MAX_N+1] = {0};
for (int len = 2; len <= n; len++) {
for (int i = 1; i <= n-len+1; i++) {
int j = i + len - 1;
m[i][j] = 1e9;
for (int k = i; k < j; k++) {
int q = m[i][k] + m[k+1][j] + p[i-1] * p[k] * p[j];
if (q < m[i][j]) {
m[i][j] = q;
}
}
}
}
printf("%d\n", m[1][n]);
return 0;
}
```
其中,输入的第一行是矩阵的个数n,第二行到第n+1行是每个矩阵的维数pi-1和pi。使用二维数组m[i][j]存储计算第i个矩阵到第j个矩阵的最少数乘次数。使用长度为len的子序列来更新m[i][j],枚举子序列的中间点k,计算当前子问题的最优解q,然后更新m[i][j]为最小值。最终输出m[1][n]为矩阵连乘积所需的最少数乘次数。
1.给定n个矩阵{A1, A2, …,An},其中,Ai与Ai+1是可乘的,计算这n个矩阵的连乘积。从中找出一种乘次数最少的计算次序java。
这道问题可以使用动态规划来解决。具体的思路如下:
首先,我们定义一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示从第i个矩阵到第j个矩阵的最少乘法次数。我们需要求解的就是dp[1][n]。
接着,我们考虑如何填充dp数组。对于dp[i][j],它可以由dp[i][k]和dp[k+1][j]转移而来,其中k的范围是[i, j-1]。具体地,我们可以枚举k,然后计算dp[i][k] + dp[k+1][j] + mi * mj * mk,其中mi、mj、mk分别表示第i个、第j个、第k个矩阵的行数和列数。最后,我们可以取所有可能的dp[i][j]中的最小值作为dp[i][j]的值。
最后,dp[1][n]就是我们要求的结果。
下面是Java代码实现:
```java
public static int matrixChainOrder(int[] p) {
int n = p.length - 1;
int[][] dp = new int[n+1][n+1];
for (int i = 1; i <= n; i++) {
dp[i][i] = 0;
}
for (int len = 2; len <= n; len++) {
for (int i = 1; i <= n-len+1; i++) {
int j = i+len-1;
dp[i][j] = Integer.MAX_VALUE;
for (int k = i; k <= j-1; k++) {
dp[i][j] = Math.min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k+1][j] + p[i-1] * p[k] * p[j]);
}
}
}
return dp[1][n];
}
```
其中,p数组表示每个矩阵的行数和列数,例如,p[0]表示第一个矩阵的行数,p[1]表示第一个矩阵的列数,p[1]表示第二个矩阵的行数,以此类推。