使用python实现分治法中的矩阵乘法

时间: 2023-11-02 09:16:10 浏览: 60
PY

用python实现矩阵乘法

以下是使用Python实现分治法中的矩阵乘法的代码: ```python def matrix_multiply(A, B): n = len(A) C = [[0 for j in range(n)] for i in range(n)] if n == 1: C[0][0] = A[0][0] * B[0][0] else: # 分割矩阵 A11, A12, A21, A22 = sub_matrix(A) B11, B12, B21, B22 = sub_matrix(B) # 递归计算 C11 = matrix_add(matrix_multiply(A11, B11), matrix_multiply(A12, B21)) C12 = matrix_add(matrix_multiply(A11, B12), matrix_multiply(A12, B22)) C21 = matrix_add(matrix_multiply(A21, B11), matrix_multiply(A22, B21)) C22 = matrix_add(matrix_multiply(A21, B12), matrix_multiply(A22, B22)) # 合并子矩阵 merge_matrix(C, C11, C12, C21, C22) return C def sub_matrix(A): n = len(A) m = n//2 A11 = [[0 for j in range(m)] for i in range(m)] A12 = [[0 for j in range(m)] for i in range(m)] A21 = [[0 for j in range(m)] for i in range(m)] A22 = [[0 for j in range(m)] for i in range(m)] for i in range(m): for j in range(m): A11[i][j] = A[i][j] A12[i][j] = A[i][j+m] A21[i][j] = A[i+m][j] A22[i][j] = A[i+m][j+m] return A11, A12, A21, A22 def matrix_add(A, B): n = len(A) C = [[0 for j in range(n)] for i in range(n)] for i in range(n): for j in range(n): C[i][j] = A[i][j] + B[i][j] return C def merge_matrix(C, C11, C12, C21, C22): n = len(C) m = n//2 for i in range(m): for j in range(m): C[i][j] = C11[i][j] C[i][j+m] = C12[i][j] C[i+m][j] = C21[i][j] C[i+m][j+m] = C22[i][j] ``` 在上面的代码中,我们定义了四个函数:`matrix_multiply`、`sub_matrix`、`matrix_add`和`merge_matrix`。 `sub_matrix`函数用于将一个矩阵分成四个子矩阵,即A11、A12、A21和A22。 `matrix_add`函数用于将两个矩阵相加。 `merge_matrix`函数用于将四个子矩阵合并成一个矩阵。 `matrix_multiply`函数是我们的主函数,它用于计算两个矩阵的乘积。如果矩阵的大小为1x1,则直接计算乘积。否则,我们将矩阵分成四个子矩阵,并递归地计算它们的乘积。最后,我们将四个子矩阵的乘积合并成一个矩阵。 下面是一个示例,演示如何使用上面的代码计算两个矩阵的乘积: ```python A = [[1, 2], [3, 4]] B = [[5, 6], [7, 8]] C = matrix_multiply(A, B) print(C) ``` 输出结果为: ``` [[19, 22], [43, 50]] ``` 这个结果与直接计算AB的结果相同。
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