动态规划矩阵相乘迭代法c语言代码

动态规划是一种解决问题的算法策略，通常用于优化涉及子问题重叠的问题，如计算两个矩阵的乘积。对于大矩阵的乘法，传统的递归或嵌套循环方法效率较低，而动态规划通过存储中间结果可以显著减少重复计算。

在C语言中，我们可以使用动态规划迭代的方式来计算矩阵乘法，利用一个二维数组来保存中间结果。以下是一个简单的示例：

#include <stdio.h>
#define SIZE 4

// 动态规划函数
void matrixMultiply(int A[SIZE][SIZE], int B[SIZE][SIZE], int C[SIZE][SIZE]) {
    for (int i = 0; i < SIZE; ++i) {
        for (int k = 0; k < SIZE; ++k) {
            // 初始化C矩阵的第i行
            C[i][0] += A[i][k] * B[k][0];
            for (int j = 1; j < SIZE; ++j) {
                // 使用已经计算过的值更新当前元素
                C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];
            }
        }
    }
}

// 测试用法
int main() {
    int A[SIZE][SIZE] = { {1, 2}, {3, 4} };
    int B[SIZE][SIZE] = { {5, 6}, {7, 8} };
    int C[SIZE][SIZE] = { {0, 0}, {0, 0} };

    matrixMultiply(A, B, C);

    // 打印结果矩阵
    printf("Matrix C (result of multiplication): \n");
    for (int i = 0; i < SIZE; ++i) {
        for (int j = 0; j < SIZE; ++j) {
            printf("%d ", C[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }

    return 0;
}

在这个例子中，`matrixMultiply` 函数接收三个矩阵作为输入并使用动态规划的思想逐个计算出每个位置的乘积。注意，这个例子假设输入矩阵A、B的列数相同，才能进行矩阵乘法。