Matrix Chain Multiplication-geeksforgeeks

动态规划 (Dynamic Programming) 之 矩阵链乘法(Matrix Chain Multiplication) 这个问题是动态规划的基础的问题,也是算法导论中讨论过的问题。在这里先简单描述一下。假定有一组矩阵需要做乘法操作。但是我们知道首先矩阵乘法满足了结合律。所以可以按照不同的顺序做乘法。而且不同顺序做乘法最后的乘法次数是不同的。比如〈A1, A2, A3〉分别是10 × 100, 100 × 5, 和 5 × 50。如果按照((A1 A2) A3)的顺序来计算,就是7500次,但是如果(A1 (A2 阅读详情

(ABC)D = (AB)(CD) = A(BCD) calculate the least calculation.

第一种方法穷举发,willl take np time.

def matrixp(p,i,j):
    if i==j:
        return 0
    k=i
    minval=10000000
    while k<j:
        result=matrixp(p,i,k)+matrixp(p,k+1,j)+p[i-1]*p[k]*p[j]
        if minval>result:
            minval=result
        k+=1
    return minval

def main():
    p=[40,20,10,30,10]
    print matrixp(p,1,len(p)-1)
    

if __name__=="__main__":
    main()


另外一种方法是用动态规划,bottom up solution

需要用o(n^3) 空间o(n^2)

def matrixpp(p,n):
    minval=10000000
    m=[[0 for i in range(n)] for j in range(n)]
    for i in range(n):
        m[i][i]=0
        
    for L in range(2,n):
        for i in range(1,n-L+1):
            print j
            j=i+L-1
            m[i][j]=minval
            for k in range(i,j):
                q=m[i][k]+m[k+1][j]+p[i-1]*p[k]*p[j]
                if q<m[i][j]:
                    m[i][j]=q
    return m[1][n-1]
    
    




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