矩阵连乘动态规划思想
时间: 2023-11-15 11:02:07 浏览: 138
矩阵连乘问题是指给定n个矩阵{A1, A2, ..., An},其中Ai与Ai+1是可乘的,i=1,2,...,n-1。将它们相乘所需的标量乘法次数与矩阵相乘的顺序有关。矩阵连乘动态规划思想是通过保存已解决的子问题的答案,避免大量的重复计算,节省时间。具体来说,我们可以用一个表来记录所有已解的子问题的答案。不管该子问题以后是否被用到,只要它被计算过,就将其结果填入表中。这样,我们就可以通过填表的方式,逐步求解出原问题的解。在矩阵连乘问题中,我们可以通过填表的方式,逐步求解出最小的计算代价(最优的计算次序)。
相关问题
矩阵连乘动态规划算法
矩阵连乘动态规划算法是一种用于确定矩阵连乘积计算次序的算法,使得依此次序计算矩阵连乘积需要的相乘次数最少。该算法的核心思想是将原问题分解为若干个子问题,并且记录已计算子问题的解,避免重复计算。具体来说,该算法通过构建一个n*n的二维数组m,其中m[i][j]表示Ai到Aj的矩阵连乘积所需的最少乘法次数,同时构建一个n*n的二维数组s,其中s[i][j]表示Ai到Aj的矩阵连乘积所需的最优计算次序中,第一个加括号的位置k。然后,通过枚举所有可能的切分策略,计算m[i][j]和s[i][j]的值,最终得到矩阵连乘积的最少乘法次数和最优计算次序。该算法的时间复杂度为O(n^3)。
python矩阵连乘动态规划
矩阵连乘问题是指给定n个矩阵{A1, A2, ..., An},其中Ai与Ai+1是可乘的,i=1,2,...,n-1。将它们相乘所需的标量乘法次数与加法次数有关,求出一种最优的计算次序,使得计算所需的总标量乘法次数最少。
动态规划是解决矩阵连乘问题的有效方法。其基本思想是将原问题分解为若干个子问题,先求解子问题,再由子问题的解得到原问题的解。具体来说,对于矩阵连乘问题,可以定义一个二维数组m[i][j],表示从第i个矩阵到第j个矩阵的最小标量乘法次数。同时,还需要定义一个二维数组s[i][j],表示从第i个矩阵到第j个矩阵的最优计算次序。则有以下状态转移方程:
m[i][j] = min{m[i][k] + m[k+1][j] + p[i-1]*p[k]*p[j]},其中i<=k<j
s[i][j] = k,其中i<=k<j且m[i][j] = m[i][k] + m[k+1][j] + p[i-1]*p[k]*p[j]
其中p[i]表示第i个矩阵的行数,第i+1个矩阵的列数。
根据上述状态转移方程,可以使用动态规划算法求解矩阵连乘问题。具体实现过程如下:
```python
def matrix_chain_order(p):
n = len(p) - 1
m = [[0] * n for i in range(n)]
s = [[0] * n for i in range(n)]
for l in range(2, n+1):
for i in range(n-l+1):
j = i + l - 1
m[i][j] = float('inf')
for k in range(i, j):
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
return m, s
def print_optimal_parens(s, i, j):
if i == j:
print("A" + str(i), end="")
else:
print("(", end="")
print_optimal_parens(s, i, s[i][j])
print_optimal_parens(s, s[i][j]+1, j)
print(")", end="")
p = [30, 35, 15, 5, 10, 20, 25]
m, s = matrix_chain_order(p)
print_optimal_parens(s, 0, len(p)-2)
```
上述代码中,matrix_chain_order函数用于计算最小标量乘法次数和最优计算次序,print_optimal_parens函数用于输出最优计算次序。对于给定的矩阵大小p=[30, 35, 15, 5, 10, 20, 25],输出结果为((A0(A1A2))((A3A4)A5)),表示最优计算次序为(A1A2)、(A3A4)和((A1A2)(A3A4))先相乘,然后再与A0、A5相乘。