• 矩阵连乘 动态规划


      题目描述:给定n个矩阵{A1,A2,…,An},其中Ai与Ai+1是可乘的,i=1,2 ,…,n-1。如何确定计算矩阵连乘积的计算次序,使得依此次序计算矩阵连乘积需要的数乘次数最少。例如:

      A1={30x35} ; A2={35x15} ;A3={15x5} ;A4={5x10} ;A5={10x20} ;A6={20x25} ;

    最后的结果为:((A1(A2A3))((A4A5)A6))  最小的乘次为15125。

      解题思路:能用动态规划的一个性质就是最优子结构性质,也就是说计算A[i:j]的最优次序所包含的计算矩阵子琏A[i:k]和A[k+1:j]的次序也是最优的。动态规划算法解此问题,可依据其递归式以自底向上的方式进行计算(即先从最小的开始计算)。在计算过程中,保存已解决的子问题答案。每个子问题只计算一次,而在后面需要时只要简单查一下,从而避免大量的重复计算,最终得到多项式时间的算法。我们可以根据下面这个公式来计算结果。其中p[i-1]表示的是第i个矩阵的行数,p[k]表示i:k矩阵合起来后最后得到的列数,p[j]是k+1:j合起来后得到的列数。这个部分的计算方法其实就是计算两个矩阵相乘时总共的乘次数,自己琢磨琢磨就明白了。

    从连乘矩阵个数为2开始计算每次的最小乘次数m[i][j]: m[0][1] m[1][2] m[2][3] m[3][4] m[4][5]  //m[0][1]表示第一个矩阵与第二个矩阵的最小乘次数

    然后再计算再依次计算连乘矩阵个数为3:m[0][2] m[1][3] m[2][4] m[3][5]

                连乘矩阵个数为4:m[0][3] m[1][4] m[2][5]

              连乘矩阵个数为5:m[0][4] m[1][5]

              连乘矩阵个数为6:m[0][5]    //即最后我们要的结果

    代码:

    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    
    #define MAX 100
    
    
    int matrix_chain(int *p, int n, int **m, int **s)
    {
        //a[][]最小乘次数
        //s[][]最小乘数时的断开点
        int i,j,r,k;
        
        for (i = 0; i < n; i++)   //单一矩阵的最小乘次都置为0
        {
            m[i][i] = 0;
        }
        
        for (r = 2; r <= n; r++)  //r为连乘矩阵的个数
        {
            for (i = 0; i <= n-r; i++)   //i表示连乘矩阵中的第一个
            {
                j = i + r -1;         //j表示连乘矩阵中的最后一个
                m[i][j] = 99999;
                for (k = i; k <= j-1; k++)  //在第一个与最后一个之间寻找最合适的断开点,注意,这是从i开始,即要先计算两个单独矩阵相乘的乘次
                {
                    int tmp = m[i][k] + m[k+1][j] + p[i]*p[k+1]*p[j+1];
                    if (tmp < m[i][j])
                    {
                        m[i][j] = tmp;
                        s[i][j] = k;
                    }
                }
            }
        }
        return m[0][n-1];
    }
    
    void print_chain(int i, int j, char **a,int **s)
    {    //递归的方式来把最小乘数的表达式输出
    
        if (i == j)
        {
            printf("%s",a[i]);
        }
        else
        {
            printf("(");
            print_chain(i,s[i][j],a,s);
            print_chain(s[i][j]+1,j,a,s);
            printf(")");
        }
    }
    
    int main()
    {
        //min_part[i][j]存储的是i+1到j+1的最小乘次,因为是从0开始
        //min_point[i][j]存储的是i+1到j+1之间最小乘次时的分割点
        int *p, **min_part, **min_point;
        char **a;
        int n = 6,i;
        int ret;
        
        p = (int *)malloc((n+1)*sizeof(int));
        a = (char **)malloc(n*sizeof(char*));
        min_part = (int **)malloc(n*sizeof(int *));
        min_point = (int **)malloc(n*sizeof(int *));
        
        for (i = 0; i < n; i++)
        {
            min_part[i] = (int *)malloc(n*sizeof(int));  
            min_point[i] = (int *)malloc(n*sizeof(int));
            a[i] = (char *)malloc(n*sizeof(char));
        }
        
        p[0] = 30;   //第一个矩阵的行数
        p[1] = 35;     //第二个矩阵的行数
        p[2] = 15;     //……
        p[3] = 5;     //……    
        p[4] = 10;     //……
        p[5] = 20;     //第六个矩阵的行数
        p[6] = 25;     //第六个矩阵的列数
        
        a[0] = "A1";
        a[1] = "A2";
        a[2] = "A3";
        a[3] = "A4";
        a[4] = "A5";
        a[5] = "A6";
        
        ret = matrix_chain(p,n,min_part,min_point);
        printf("Minest times:%d.
    ",ret);
        print_chain(0,n-1,a,min_point);
        
        free(p);
        free(min_part);
        free(min_point);
        free(a);
    
        return 0;
    }

    2013/8/1 23:38
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