本文实例讲述了Java矩阵连乘问题(动态规划)算法。分享给大家供大家参考,具体如下:
问题描述:给定n个矩阵:A1,A2,...,An,其中Ai与Ai+1是可乘的,i=1,2...,n-1。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。输入数据为矩阵个数和每个矩阵规模,输出结果为计算矩阵连乘积的计算次序和最少数乘次数。
问题解析:由于矩阵乘法满足结合律,故计算矩阵的连乘积可以有许多不同的计算次序。这种计算次序可以用加括号的方式来确定。若一个矩阵连乘积的计算次序完全确定,也就是说该连乘积已完全加括号,则可以依此次序反复调用2个矩阵相乘的标准算法计算出矩阵连乘积。
完全加括号的矩阵连乘积可递归地定义为:
(1)单个矩阵是完全加括号的;
(2)矩阵连乘积A是完全加括号的,则A可表示为2个完全加括号的矩阵连乘积B和C的乘积并加括号,即A=(BC)
例如,矩阵连乘积A1A2A3A4有5种不同的完全加括号的方式:(A1(A2(A3A4))),(A1((A2A3)A4)),((A1A2)(A3A4)),((A1(A2A3))A4),(((A1A2)A3)A4)。每一种完全加括号的方式对应于一个矩阵连乘积的计算次序,这决定着作乘积所需要的计算量。
看下面一个例子,计算三个矩阵连乘{A1,A2,A3};维数分别为10*100 , 100*5 , 5*50 按此顺序计算需要的次数((A1*A2)*A3):10X100X5+10X5X50=7500次,按此顺序计算需要的次数(A1*(A2*A3)):10*5*50+10*100*50=75000次
所以问题是:如何确定运算顺序,可以使计算量达到最小化。
算法思路:
例:设要计算矩阵连乘乘积A1A2A3A4A5A6,其中各矩阵的维数分别是:
A1:30*35; A2:35*15; A3:15*5; A4:5*10; A5:10*20; A6:20*25
递推关系:
设计算A[i:j],1≤i≤j≤n,所需要的最少数乘次数m[i,j],则原问题的最优值为m[1,n]。
当i=j时,A[i:j]=Ai,因此,m[i][i]=0,i=1,2,…,n
当i<j时,若A[i:j]的最优次序在Ak和Ak+1之间断开,i<=k<j,则:m[i][j]=m[i][k]+m[k+1][j]+pi-1pkpj。由于在计算是并不知道断开点k的位置,所以k还未定。不过k的位置只有j-i个可能。因此,k是这j-i个位置使计算量达到最小的那个位置。
综上,有递推关系如下:
构造最优解:
若将对应m[i][j]的断开位置k记为s[i][j],在计算出最优值m[i][j]后,可递归地由s[i][j]构造出相应的最优解。s[i][j]中的数表明,计算矩阵链A[i:j]的最佳方式应在矩阵Ak和Ak+1之间断开,即最优的加括号方式应为(A[i:k])(A[k+1:j)。因此,从s[1][n]记录的信息可知计算A[1:n]的最优加括号方式为(A[1:s[1][n]])(A[s[1][n]+1:n]),进一步递推,A[1:s[1][n]]的最优加括号方式为(A[1:s[1][s[1][n]]])(A[s[1][s[1][n]]+1:s[1][s[1][n]]])。同理可以确定A[s[1][n]+1:n]的最优加括号方式在s[s[1][n]+1][n]处断开...照此递推下去,最终可以确定A[1:n]的最优完全加括号方式,及构造出问题的一个最优解。
package Matrix; public class Matrix { public static void MatrixChain(int[] p,int n, int[][] m, int[][] s) { 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 Traceback(int i, int j, int[][] s) { if(i == j) return; Traceback(i,s[i][j],s); Traceback(s[i][j] + 1,j,s); System.out.println("Multiply A" + i + "," + s[i][j] + "and A" + (s[i][j] + 1) + "," + j); } public static void main(String[] args) { System.out.println("小牛知识库测试结果:"); Matrix mc = new Matrix(); int n = 7; int p[] = { 30, 35, 15, 5, 10, 20, 25 }; int m[][] = new int[n][n]; int s[][] = new int[n][n]; int l = p.length-1; mc.MatrixChain(p, l,m, s); for (int i = 1; i < n; i++) { for (int j = 1; j < n; j++) { System.out.print(m[i][j] + "\t"); } System.out.println(); } System.out.println(); for (int i = 1; i < n; i++) { for (int j = 1; j < n; j++) { System.out.print(s[i][j]+" "); } System.out.println(); } mc.Traceback( 1, 6, s); } }
运行结果:
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希望本文所述对大家java程序设计有所帮助。
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请,我想找到每行只有一个值的最大和。我已经用暴力做出了决议,它是O(N^5)。现在我想找到一种使用动态规划的方法或另一种降低复杂性的方法。 例如: 矩阵: 5套解决方案: > 100 90 70 60 50 = 370 100 90 69 60 50 = 369 100 90 70 60 45 = 365 100 90 65 60 50 = 365 100 90 69 60 45 = 364 总数
给定一个矩阵。您需要打印矩形中左上角和右下角的所有数字的总和。 我使用自顶向下的动态规划方法来解决这个问题。查看我的代码。 输入 输出 预期产出 但当输入查询时,这会抛出非常随机的数字。我没有得到我在这里缺少的东西。有人能帮忙吗? 谢谢✌️
主要内容:动态规划算法的实际应用动态规划算法解决问题的过程和分治算法类似,也是先将问题拆分成多个简单的小问题,通过逐一解决这些小问题找到整个问题的答案。不同之处在于,分治算法拆分出的小问题之间是相互独立的,而动态规划算法拆分出的小问题之间相互关联,例如要想解决问题 A,必须先解决问题 B 和 C。 《贪心算法》一节中,给大家举过一个例子,假设有 1、7、10 这 3 种面值的纸币,每种纸币使用的数量不限,要求用尽可能少的纸币拼凑