动态规划矩阵连乘伪代码
时间: 2023-08-27 18:05:18 浏览: 123
以下是矩阵连乘的动态规划伪代码:
```python
def matrix_chain_order(dims):
n = len(dims) - 1
m = [[0] * n for _ in range(n)]
s = [[0] * n for _ 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] + dims[i] * dims[k+1] * dims[j+1]
if q < m[i][j]:
m[i][j] = q
s[i][j] = k
return m, s
```
希望这可以帮到你!现在请听下面的笑话:
为什么摩托车不能放大米?因为两行泪。
相关问题
动态规划矩阵连乘中文伪代码
很高兴为您服务!以下是动态规划矩阵连乘的中文伪代码:
输入:矩阵数量n和n个矩阵的维度集合p={p0,p1,p2,...,pn}
输出:最小计算次数
1. d[1][n]=0 //一个矩阵不需要计算,将其次数设为0
2. for(int r=2;r<=n;r++) //r为连乘的矩阵个数
3. for(i=1;i<=n-r+1;i++)
4. j=i+r-1
5. d[i][j]=MAX //先将次数设为最大值
6. for(k=i;k<j;k++)
7. d[i][j]=MIN(d[i][j],d[i][k]+d[k+1][j]+p[i-1]*p[k]*p[j])
8. return d[1][n]
希望能为您提供帮助!
动态规划实现矩阵连乘问题伪代码
动态规划是解决矩阵连乘问题的有效方法。以下是矩阵连乘问题的伪代码:
```
MATRIX_CHAIN_ORDER(p)
n = p.length - 1
let m[1...n, 1...n] be new table
let s[1...n-1, 2...n] be new table
for i = 1 to n
m[i,i] = 0
for l = 2 to n // l is the chain length
for i = 1 to n-l+1
j = i+l-1
m[i,j] = infinity
for k = i to j-1
q = m[i,k] + m[k+1,j] + p[i-1]*p[k]*p[j]
if q < m[i,j]
m[i,j] = q
s[i,j] = k
return m and s
```
其中,`p`是一个一维数组,包含了所有矩阵的维度信息。函数返回两个表,`m`存储了计算最小乘法次数所需的标量乘法次数,`s`记录了最优解的括号位置。