动态规划实现矩阵连乘

好的，关于动态规划实现矩阵连乘，可以采用以下步骤：

1. 定义状态：设 $m[i][j]$ 表示从第 $i$ 个矩阵到第 $j$ 个矩阵的最小乘法次数。
2. 状态转移方程：$m[i][j] = \min\limits_{i \leq k < j} \{m[i][k] + m[k+1][j] + p_{i-1}p_kp_j\}$，其中 $p_i$ 表示第 $i$ 个矩阵的行数。
3. 边界条件：当 $i=j$ 时，$m[i][j]=0$。

下面是具体的实现代码：

def matrix_chain_order(p):
    n = len(p) - 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] + p[i]*p[k+1]*p[j+1]
                if q < m[i][j]:
                    m[i][j] = q
                    s[i][j] = k
    return m, s

其中，$p$ 是一个列表，表示每个矩阵的行数和列数，例如 $p=[10, 100, 5, 50]$ 表示第一个矩阵的行数为 10，列数为 100，第二个矩阵的行数为 100，列数为 5，以此类推。