代码完成Android矩阵前乘和后乘

感谢您的提问！关于 Android 矩阵前乘和后乘的实现，通常可以使用 Android 提供的 Matrix 类来完成。Matrix 的 preTranslate() 方法可以用于矩阵前乘平移操作，而 postTranslate() 方法可以用于矩阵后乘平移操作。同理，preRotate() 和 postRotate() 方法可以用于矩阵前乘和后乘旋转操作，preScale() 和 postScale() 方法可以用于矩阵前乘和后乘缩放操作。除此之外，还可以使用 preConcat() 和 postConcat() 方法来将一个 Matrix 对象与另一个 Matrix 对象进行组合操作。希望我的回答能够帮助到您！

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矩阵连乘C++完整代码

当然，下面是一个用C++实现的矩阵连乘的完整代码示例：

#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

// 计算矩阵连乘的最小代价
int matrixChainOrder(vector<int>& dimensions) {
    int n = dimensions.size() - 1;
    vector<vector<int>> dp(n, vector<int>(n, 0));

    for (int len = 2; len <= n; ++len) {
        for (int i = 0; i < n - len + 1; ++i) {
            int j = i + len - 1;
            dp[i][j] = INT_MAX;
            for (int k = i; k < j; ++k) {
                int cost = dp[i][k] + dp[k + 1][j] + dimensions[i] * dimensions[k + 1] * dimensions[j + 1];
                if (cost < dp[i][j]) {
                    dp[i][j] = cost;
                }
            }
        }
    }

    return dp[n - 1];
}

int main() {
    vector<int> dimensions = {10, 30, 5, 60};
    int minCost = matrixChainOrder(dimensions);
    cout << "矩阵连乘的最小代价为：" << minCost << endl;

    return 0;
}

这段代码使用动态规划的思想，通过填充一个二维数组`dp`来计算矩阵连乘的最小代价。其中，`dimensions`是一个存储矩阵维度的向量，例如`{10, 30, 5, 60}`表示有三个矩阵，维度分别为10x30、30x5和5x60。最后输出的`minCost`即为矩阵连乘的最小代价。

python矩阵连乘代码

以下是Python中实现矩阵连乘的代码示例：

def matrix_chain_order(p):
    n = len(p) - 1
    m = [[0] * (n + 1) for i in range(n + 1)]
    s = [[0] * (n + 1) for i in range(n + 1)]
    for l in range(2, n + 1):
        for i in range(1, n - l + 2):
            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 - 1] * p[k] * p[j]
                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, 1, len(p) - 1)

该代码使用动态规划算法来计算矩阵连乘的最小代价，并输出最优的括号化方案。其中，`p`是一个包含矩阵维度的列表，`m`和`s`分别是存储最小代价和最优括号化方案的两个二维列表。`print_optimal_parens`函数用于输出最优括号化方案。