矩阵连乘算法时间复杂度
时间: 2024-09-08 18:01:53 浏览: 51
矩阵连乘优化算法
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矩阵连乘问题通常指的是给定n个矩阵{A1, A2, ..., An},其中矩阵Ai的维度为pi-1 x pi(1 <= i <= n),要求计算这些矩阵的连乘积A1 * A2 * ... * An的最小计算次数,即确定计算顺序以最小化计算乘积所需的标量乘法次数。
这个问题可以通过动态规划算法来解决。动态规划算法的时间复杂度分析如下:
1. 状态定义:设m[i][j]表示计算矩阵Ai到Aj的连乘积所需的最小乘法次数。
2. 状态转移方程:m[i][j] = min(m[i][k] + m[k+1][j] + pi-1 * pk * pj),其中k从i到j-1遍历,i <= k < j。
3. 初始状态:单个矩阵的连乘不需要乘法,因此m[i][i] = 0。
4. 计算顺序:一般采用两重循环嵌套,外循环遍历所有可能的i,内循环遍历所有可能的j。
根据上述算法,我们可以得到矩阵连乘问题的时间复杂度。假设矩阵链的长度为n,那么状态转移方程中k的取值范围是[0, n),因此动态规划表的大小是n*n。每次计算m[i][j]需要O(n)的时间来遍历k,所以整个算法的总时间复杂度是O(n^3)。
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