• 矩阵连乘


     

      

    动态规划解矩阵连乘

    动态规划的基本要素

    1:最有子结构
    2:重叠子问题

    动态规划适用于解最优化问题,通常有四个步骤

    (1) 找出最优解的性质,并刻画其结构性质。

    (2) 递归的定义最优质

    (3) 以自底向上的方式计算出最优质

    (4) 根据计算最优质时得到的信息,构造最优解

    我们以矩阵连乘为例。

    {A1,A2,...An}Ai与Ai+1是可乘的。

    矩阵乘法满足结合律,所以可以有很多不同的计算次序,可以用加括号的方式确定每一种计算次序,我们的目的是找出最有计算次序。

    很明显所有的计算次序是一个Catalan数呈指数增长,穷举算法不是一个有效算法

    下面用动态规划解矩阵连乘的最有计算次序问题

    我们用A[i:j]表示Ai到Aj的计算次许,则我们的目的是求A[1:n]

    设矩阵在Ak和Ak+1处断开,则先计算Ak和Ak+1然后将计算结果相乘得到A[1:n]用反证法可是证明当A[1:n]的计算次序是最优的其所包含的矩阵子链的计算次序也是最优的。

    (2)建立递归关系

    A[i:j],1<=i<=j<=n,所需要的最少数乘次数为m[i][j]我们可以得出一下递归关系

    m[i][j] = 0 when i= j;

    m[i][j] = m[i][k] + m[k+1][j] + pi-1*pk*pj; when i<j;

    (3)计算最优值

    根据m[i][j]的递归式我们很容易写一个递归算法m[1][n]这里不再赘述。

    (4)下面是书上的计算次序图

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    下面是我实现这个算法的代码

    package martixchain;
    import java.io.Reader;
    import java.util.Scanner;
    
    import javax.security.auth.kerberos.KerberosKey;
    
    import org.omg.CORBA.PUBLIC_MEMBER;
    
    /*--------------------------------------------------------------
     * Author:     DingWenchao
     * Writtern:   Dec 3,2014
     * 
     * martixchain
     *to produce the optimal array->the optimal computing orders
     *example:matrix[30,35,15,5,10,20,25]-> matrix 30 35 5 10 20 25
     *to produce: 15125 ((A1(A2A3))((A4A5)A6))
     *
     *Tests: matrix[30,35,15,5,10,20,25]
     *expected is : 15125 ((A1(A2A3))((A4A5)A6))
     * -------------------------------------------------------------*/
    
    public class Martix_chain{
    	public static void main(String args[]){
    		System.out.println("Enter the number of martix");
    	    Scanner reader = new Scanner(System.in);
    		int n          = reader.nextInt();
    		int []p        = new int[n+1];
    		System.out.println("Enter ther a array of number "
    				+ "for eample 30 35 15 5 10 20 25 stand for six martixs 30*35,35*15,15*5,5*10,10*20,20*25 ");
    		for(int i = 0;i <= n;i++){
    			p[i] = reader.nextInt();
    		}
    		reader.close();
    		martix mx = new martix(n, p);
    		int[][]s = mx.martixChain();
    		for(int i = 1;i<=n;i++){
    			  for(int j = 1;j<=n;j++){
    				  System.out.println(s[i][j]);
    			  }
    			
    		}
    		mx.traceback(1, n);
    	}
    }
    class martix{
    	int n;      //the number of martix.
    	int[]p;    //the array of martix.
    	int[][]m; //to save each of 
    	int[][]s;//to save k
    	martix(int n,int[]p){//construct function
    		this.n = n;
    		this.p = p;
    		this.m = new int[n+1][n+1];
    		this.s = new int[n+1][n+1];
    	}
    	int[][] martixChain(){
    		for(int i = 1;i <= n;i++)m[i][i] = 0;
    		for(int r = 2;r <= n;r++)//diagonal cycle
    			for(int i = 1;i <= n-r+1;i++){//
    				int j = i + r - 1;
    				m[i][j] = m[i][i] + 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;
    					}
    				}
    			}
    		return s;
    	}
    	void traceback(int i,int j){
    		if(i == j) return;
    		traceback(i,s[i][j]);
    		traceback(s[i][j]+1,j );
    		System.out.println("Multiplay A" + i + "," + s[i][j] + "and A" + (s[i][j]+1)+"," + j);
    	}
    }
    

      

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/code-changeworld/p/4147998.html
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