算法:矩阵连乘(Java)动态规划

    科技2023-10-28  104

    Description

    给你2个矩阵A、B,我们使用标准的矩阵相乘定义C=AB如下: A数组中栏(column)的数目一定要等于B数组中列(row)的数目才可以做此2数组的相乘。若我们以rows(A),columns(A)分 别代表A数组中列及栏的数目,要计算C数组共需要的乘法的数目为:rows(A)columns(B)columns(A)。例如:A数组是一个 10x20的矩阵,B数组是个20x15的矩阵,那么要算出C数组需要做101520,也就是3000次乘法。 要计算超过2个以上的矩阵相乘就得决定要用怎样的顺序来做。

    例如:X、Y、Z都是矩阵,要计算XYZ的话可以有2种选择:(XY)Z 或者 X(YZ)。

    假设X是5x10的数组,Y是10x20的数组,Z是20x35的数组,那个不同的运算顺序所需的乘法数会有不同:

    (XY)Z

    5 * 20 * 10 = 1000次乘法完成(XY),并得到一5x20的数组。5 * 35 * 20 = 3500次乘法得到最后的结果。总共需要的乘法的次数:1000+3500=4500。

    X(YZ)

    10 * 35 * 20 = 7000次乘法完成(YZ),并得到一10x35的数组。5 * 35 * 10 = 1750次乘法得到最后的结果。总共需要的乘法的次数:7000 +1750 = 8750。

    很明显的,我们可以知道计算(XY)Z会使用较少次的乘法。 这个问题是:给你一些矩阵,你要写一个程序来决定该如何相乘的顺序,使得用到乘法的次数会最少。

    Input

    含有多组测试数据,每组测试数据的第一列,含有1个整数N(N <= 10)代表有多少个数组要相乘。接下来有N对整数,代表一数组的列数及栏数。这N个数组的顺序与要你相乘的数组顺序是一样的。N=0代表输入结束。请参考Sample Input。

    Output

    每组测试数据输出一列,内容为矩阵相乘的顺序(以刮号来表示)使得所用的乘法次数最小。如果有不只一组答案,输出任一组均可。请参考Sample Output。

    Sample Input

    3 1 5 5 20 20 1 3 5 10 10 20 20 35 6 30 35 35 15 15 5 5 10 10 20 20 25 0

    Sample Output

    Case 1: (A1 x (A2 x A3)) Case 2: ((A1 x A2) x A3) Case 3: ((A1 x (A2 x A3)) x ((A4 x A5) x A6))

    递归关系: m [ i ] [ j ] = { 0   i = = j min ⁡ i ≤ k < j { m [ i ] [ k ] + m [ k + 1 ] [ j ] + p i − 1 ∗ p k ∗ p j }   i < j m[i][j] = \begin{cases} 0 &\ i == j \\ \min_{i \le k \lt j} \{ m[i][k] + m[k+1][j] + p_{i-1}*p_k*p_j \} &\ i<j \end{cases} m[i][j]={0minik<j{m[i][k]+m[k+1][j]+pi1pkpj} i==j i<j 数组m[n][n]存储最优值

    数组s[n][n]存储最优时分割的位置

    import java.util.Scanner; public class Main { static int count = 0; public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); int p[], m[][], s[][]; while (sc.hasNextInt()) { int n = sc.nextInt(); if (n == 0) break; p = new int[n + 1]; m = new int[n + 1][n + 1]; s = new int[n + 1][n + 1]; for (int i = 0; i < n; i++) { p[i] = sc.nextInt(); p[i + 1] = sc.nextInt(); } matrixChain(p, m, s); System.out.printf("Case %d: ", ++count); print(1, n, s); System.out.print('\n'); // printmAnds(n, m, s); } sc.close(); } public static void matrixChain(int p[], int m[][], int s[][]) { int n = p.length - 1; for (int i = 1; i <= n; i++) m[i][i] = 0; for (int r = 2; r <= n; r++) { for (int i = 1; i <= n - r + 1; i++) { int j = i + r - 1; m[i][j] = m[i + 1][j] + p[i - 1] * p[i] * p[j]; s[i][j] = i; for (int k = i + 1; k < j; k++) { int t = m[i][k] + m[k + 1][j] + p[i - 1] * p[k] * p[j]; if (t < m[i][j]) { m[i][j] = t; s[i][j] = k; } } } } } public static void print(int i, int j, int s[][]) { if (i == j) { System.out.print("A" + i); return; } else { System.out.print("("); print(i, s[i][j], s); System.out.print(" x "); print(s[i][j] + 1, j, s); System.out.print(")"); } } // public static void printmAnds(int n, int m[][], int s[][]){ // System.out.printf("m[%d][%d]: \n", n, n); // for (int i = 1; i <= n; i++) { // System.out.print(m[i][1]); // for (int j = 2; j <= n; j++) { // System.out.print("\t" + m[i][j]); // } // System.out.print('\n'); // } // // System.out.printf("s[%d][%d]: \n", n, n); // for (int i = 1; i <= n; i++) { // System.out.print(s[i][1]); // for (int j = 2; j <= n; j++) { // System.out.print("\t" + s[i][j]); // } // System.out.print('\n'); // } // } }
    Processed: 0.010, SQL: 8