c语言动态规划矩阵连乘问题代码

在C语言中，动态规划常用于优化计算复杂的问题，例如矩阵连乘。通常，当你需要计算一系列矩阵相乘时，可以使用分治策略和二维数组来存储中间结果，避免重复计算。以下是一个简单的动态规划解决方案：

#include <stdio.h>

// 动态规划函数，传入三个矩阵A、B、C的指针，以及它们的维度
int matrixMultiplication(int** A, int** B, int** C, int rowsA, int colsA, int rowsB, int colsB) {
    int** dp = malloc((rowsA + 1) * sizeof(int*)); // 初始化dp数组

    for (int i = 0; i <= rowsA; ++i)
        dp[i] = malloc((colsB + 1) * sizeof(int)); // 每一行初始化为足够大小

    // 矩阵乘法的动态规划循环
    for (int k = 1; k <= colsB; ++k) {
        for (int i = 1; i <= rowsA; ++i) {
            dp[i][k] = 0;
            for (int j = 1; j <= rowsB; ++j) {
                dp[i][k] += A[i - 1][k - 1] * B[k - 1][j - 1]; // 计算当前元素
            }
        }
    }

    // 将结果存入C矩阵
    for (int i = 1; i <= rowsA; ++i) {
        for (int j = 1; j <= colsB; ++j) {
            C[i - 1][j - 1] = dp[i][j];
        }
    }

    free(dp); // 释放动态规划数组内存
    return 0;
}

int main() {
    int A[3][3], B[3][3], C[3][3], rowsA = 3, colsA = 3, rowsB = 3;
    // 假设已填充好A和B矩阵
    matrixMultiplication(&A, &B, &C, rowsA, colsA, rowsB, colsB);
    // 输出结果矩阵C
    // ...

    return 0;
}