动态规划之矩阵连乘问题求解

动态规划求解矩阵连乘问题Java实现 动态规划求解矩阵连乘问题Java实现,并且使用备忘录方法对动态规划算法改进 阅读详情

在这里插入图片描述Input:输入两行标准输入,第一行表示矩阵的个数,第二行是这些矩阵的维数。
Output:输出两行标准输出,第一行为这些矩阵的最小数乘次数,第二行为这些矩阵加括号后的表达式。

输入样例1:

6
30 35 15 5 10 20 25

输出样例1:

15125
((A1(A2A3))((A4A5)A6))

在这里插入图片描述具体使用的数据结构:
输入n表示矩阵的个数
int *p = new int[n+1]用来表示矩阵的维数。例第一个矩阵的维数是(p[0],p[1]),第i个矩阵的维数是(p[i-1],p[i])
在这里插入图片描述
二维数组m[i][j]用来表示第i个矩阵到第j个矩阵所需要的最小数乘次数
二维数组s[i][j]=k用来表示第i个矩阵到第j个矩阵在第k的矩阵后断开。
在这里插入图片描述
子问题的递归关系:
在这里插入图片描述

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
using namespace std;
int m[101][101];//m[i][j]表示矩阵i到j需要的最小数乘次数
int s[101][101];//s[i][j]表示矩阵i到j从哪里断开
void MatrixChain(int n,int *p)
{
    for(int i=1;i<=n;i++){
        m[i][i] = 0;//第一次遍历,对角线元素全部置0
    }
    for(int r=1;r<n;r++)
        for(int i=1;i<=n-r;i++){
            int j=i+r;
            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 temp = m[i][k]+m[k+1][j]+p[i-1]*p[k]*p[j];
                if(temp<=m[i][j])
                    {m[i][j]=temp;s[i][j]=k;}
            }
        }
}
//递归打印出最优解表达式
void PrintAnswer(int i,int j)
{
    if(i==j) cout<<"A"<<i;
    else{
        cout<<"(";
        PrintAnswer(i,s[i][j]);
        PrintAnswer(s[i][j]+1,j);
        cout<<")";
    }
}
int main()
{
    int n;//表示有n个矩阵相乘
    cin>>n;
    int *p = new int[n+1];//数组下标从0开始,n个矩阵有n+1个维度参数
    for(int i=0;i<=n;i++){
        cin>>p[i];//依次输入矩阵维度
    }
    MatrixChain(n,p);
    cout<<m[1][n]<<endl;
    PrintAnswer(1,n);
    return 0;
}

在这里插入图片描述运行结果:
在这里插入图片描述
总结:
在这里插入图片描述

Oracle迁移至华为GaussDB SQL语法和存储过程转换 在将Oracle数据库迁移至GaussDB时,SQL语法和存储过程的转换是确保应用程序正常运行和数据完整性的关键环节。由于两者在数据类型、函数、过程语言等方面存在差异,必须系统化地进行转换和测试。正则表达式脚本:批量替换常见的语法差异。SQL解析工具:解析SQL脚本,生成GaussDB兼容的语法。代码审查工具:自动检查转换后的代码,确保语法和逻辑正确。将Oracle迁移至GaussDB涉及到SQL语法和存储过程的全面转换。通过系统化的转换步骤、使用合适的工具并结合手动调整,可以确保迁移过程的顺利进行。 阅读详情

相关推荐

Ollama模型路径迁移实战:Windows/Mac/Linux三平台保姆级教程(附常见问题排查)

本文提供了一份详细的Ollama模型路径迁移教程,涵盖Windows、macOS和Linux三大平台。通过设置OLLAMA_MODELS环境变量或创建符号链接,指导用户将模型从默认路径安全迁移至新位置,以释放系统盘空间或提升性能。教程包含迁移前的准备、分平台步骤、迁移后的验证以及常见问题排查,确保迁移过程平滑可靠。

js777的博客 1184

动态规划:矩阵链连乘问题

动态规划之矩阵连乘问题矩阵链乘问题简单而言,便是给定n个矩阵{A1,A2……An},其中Ai与Ai+1是可乘的,考察其连乘时进行计算的最小次数。在计算过程中,不同的加括号方式对于整个计算量有不一样的影响,举例说明:设有三个矩阵{A1,A1,A3}的维数分别为10*100,100*5和5*50,若是按照((A1,A2)A3)顺序计算,最终的计算量为10*100*5+10*5*50 = 7500,若是...

sunshine_critical的博客 2295

Transformers 中的 Softmax 可以并行加速么?

通过融合前两个计算步骤,降低执行Reduce_max和Reduce_sum等操作的通信开销。利用共享内存来存储临时数据,以减少对全局内存的访问成本。

stephen147的博客 1235

矩阵连乘 动态规划 详解

矩阵连乘问题----动态规划(转载): 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。 解答:我们按照动态规划的几个步骤来分析: (1)找出最优解的性质,刻画其特征结构 对于矩阵连乘问题,最优解就是找到一种计算顺序,使得计算次数最少。 令m[i][j]表示第i个矩阵至

tmljs1988的专栏 2万+

利用树莓派制作智能音箱

利用树莓派制作智能音箱

qq_61803022的博客 1777

pe卸载win10更新补丁_禁用Win10系统更新

众所周知,最近WIN10的强制更新导致了很多问题。如:(部分专业软件系统更新后无法使用,硬件中键盘、鼠标、指纹之类的硬件,更新补丁后失灵等问题)。而之前的禁用WindowsUpdate的方法已经失效。下面我们另辟蹊径,利用系统权限的方法使Win10无法更新,达到禁用更新的目的。1.计算机管理-服务中禁用Windows Update服务。2.打开C:\Windows\softwareDistribu...

weixin_39702479的博客 1万+

【算法设计与分析】矩阵连乘问题(动态规划)

一、背景介绍 1.题目 给定n个矩阵{A1,A2,…,An} , 其中Ai与Ai+1 是可乘的i=1,2,…n-1, 考察这n个矩阵的连乘积 : A1A2…An 矩阵连乘具有许多计算顺序 原因:矩阵乘法满足结合律; 这种计算次序可以用加括号的方式来确定。 完全加括号 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...

○( ^皿^)っHiahiahia…的博客 1万+

前拉后推计划逻辑适用于哪些行业和企业规模?

《前拉后推计划逻辑的行业适用性分析》摘要:前拉后推计划逻辑(需求端后推锚定交付、供应端前拉匹配资源)最适用于需求波动大且具规模效益的行业,包括家具制造(定制化需求+批量运输)、机械装备(非标设备+部件采购)、消费电子(短周期产品+核心部件备货)及汽车配套(交期绑定+批量生产)等领域。该模式要求企业具备:1)独立计划部门;2)ERP/MES等信息系统;3)资源冗余能力,故更适配中型(1-10亿营收)和大型企业(10亿+)。小型企业需简化应用,仅聚焦关键环节。不适配需求稳定(如快消品)、无规模效益或短周期生产的

追随内心 144

0010算法笔记——【动态规划】矩阵连乘问题

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

liufeng_king的专栏 10万+

探秘RK3588:OverlayFS挂载与固件升级全攻略

本文围绕RK3588芯片的OverlayFS文件系统挂载与固件升级技术展开详细阐述。首先介绍了RK3588芯片的卓越性能及其在嵌入式领域的广泛应用,重点分析了OverlayFS文件系统的分层架构原理及其在RK3588设备上的挂载方法,包括详细的挂载步骤、常见问题解决方案。随后详细阐述了RK3588设备在Windows和Linux环境下的固件升级方案,涵盖升级准备、具体操作流程及故障处理等内容。最后通过智能安防监控设备的实际案例,展示了OverlayFS挂载与固件升级技术的应用效果。文章为嵌入式开发者提供了全

远程部署调试 运行安装 项目调试 二次开发 项目技术新 持续迭代 部分源码免费分享 287

DeepSeek邮件管理全攻略

DeepSeek邮件助手是一款高效的邮件处理工具,提供智能分类、撰写、回复和任务自动化功能。通过API调用或多智能体系统,它能自动分类邮件意图、生成专业回复并优化邮件内容。核心功能包括智能过滤、会议安排和任务提醒,支持与主流邮箱服务集成。提供精准提示词模板,帮助用户快速生成得体邮件,提升工作效率。适合个人和企业使用,通过简单配置即可实现邮件处理自动化。

Genio_Wang的博客 181

动态规划——矩阵连乘问题

假设n为3,求矩阵(A1, A2, A3)相乘的最小相乘次数,并且假设(A1A2)A3 这个相乘的次序所用的乘法次数最少,则在目的转态n为3下的最少相乘次数为p[0] * p[1] * p[2] +p[0] * p[2] * p[3] (p数组存放的是矩阵的维数,例A1的行为p[0] 列为p[1]),Ak)与矩阵(Ak+1,Ak+2,…次数为dp[1] [3], 根据上面对n=3的推导,dp[1] [4] = dp[1] [3] +p[0] * p[3] * p[4] ②式。

qq_71450730的博客 1773

Python爬虫:爬取健身平台运动数据(跑步、骑行轨迹)

通过分析这些运动数据,用户能够了解自己的运动趋势、运动成绩,并作出相应的调整。通过使用Strava的API,我们成功地获取了用户的运动活动信息和运动轨迹数据,并进行了存储与可视化。Strava的API提供了丰富的数据接口,能够通过OAuth2认证获取用户的运动数据,包括历史数据、运动轨迹等信息。Strava的API还提供了获取活动轨迹数据的接口,返回的数据格式通常是GeoJSON格式,适用于地图可视化。随着大数据技术的发展,运动数据的分析和可视化为个人健康管理、运动训练计划的优化等提供了强大的支持。

2201_76125261的博客 1076

动态规划求解矩阵连乘问题

动态规划的基本特征是问题最优解由局部最优解组成,故可求解最小问腿最优解,寻找小问题和大问题之间的递归关系,求解问题的最优解。

m0_74970291的博客 359

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件,这是C++版本的破解文件

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

c语言矩阵连乘递归算法,动态规划求解矩阵连乘问题

题目给定n个矩阵{A1,A2,…,An}(其中,矩阵Ai的维数为pi-1*pi,i=1,2,3,…,n),如何确定计算矩阵的连乘积A1,A2,…,An的计算次序(完全加括号方式),使得此次序计算矩阵连乘积需要的数乘次数最少。步骤分析最优解的结构将矩阵连乘积AiAi+1…Aj简记为A[i:j],则原式记为A[1:n]。将矩阵链在Ak和Ak+1之间断开,1≤k我们只需要保证A[1:k]以及A[k+1:...

weixin_31616803的博客 2809

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

矩阵连乘动态规划Java_动态规划求解矩阵连乘问题JAVA实现.doc

动态规划求解矩阵连乘问题JAVA实现动态规划求解矩阵连乘问题JAVA实现import java.io.*;//输入类class Testio{ public static double readDouble() { try { return Double.valueOf(readString().trim()).doubleValue();} catch(Number...

weixin_39929723的博客 446

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

java实现动态规划求解矩阵连乘问题

首先我们来看看动态规划的四个步骤:   1. 找出最优解的性质,并且刻画其结构特性;   2. 递归的定义最优解;   3. 以自底向上的方式刻画最优值;   4. 根据计算最优值时候得到的信息,构造最优解 其中改进的动态规划算法:备忘录法,是以自顶向下的方式刻画最优值,对于动态规划方法和备忘录方法,两者的使用情况如下:     一般来讲,当一个问题的所有子问题

蓝星花 2370

运用动态规划方法求解矩阵连乘问题实验

动态规划法——矩阵连乘问题

qq_51657387的博客 702

矩阵连乘问题-动态规划求解

矩阵连乘问题 :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。 c++实现: #include using namespace std; int matrixMul(int i, int j, int p[]) { int **array;//arra

data_heng 596

动态规划——求解矩阵连乘问题

使用动态规划记录每个子矩阵连乘所需要的最小次数

m0_63067344的博客 243

动态规划之矩阵连乘问题C++版

动态规划矩阵连乘

于建章的博客 5590

超详细的动态规划解决矩阵连乘

动态规划解决矩阵连乘 问题描述:   给定NNN个矩阵 {A1,A2,A3……An}\{A_1,A_2,A_3……A_n\}{A1​,A2​,A3​……An​},其中 AiA_{i}Ai​ 和 Ai+1A_{i+1}Ai+1​ 和可以相乘的,即: AiA_iAi​ 的行数等于 Ai+1A_{i+1}Ai+1​ 的列数,如何。确定矩阵连乘的计算次序,使得安照此次序计算该矩阵连乘所需要的数乘次数最少...

专注技术 1万+

矩阵连乘——动态规划算法

矩阵连乘——动态规划算法 目录 矩阵连乘——动态规划算法 预备知识 前言 问题 应用动态规划方法的步骤 按照步骤分析问题 步骤1:最有括号化方案的结构特征 步骤2:一个递归求解方案 步骤3:计算最优代价 步骤4:构造最优解 算法的核心代码 举例验证算法 算法复杂度分析 算法的基本要素 1、最优子结构 2、重叠子问题 3、备忘录方法 闲聊时刻 预备知识 了解...

weixin_45416043的博客 1万+

python矩阵连乘_动态规划之矩阵连乘问题Python实现方法

本文实例讲述了动态规划之矩阵连乘问题Python实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下: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={20x...

weixin_39615419的博客 632
上一篇: 计算机网络原理笔记(三、数据链路层)
下一篇: 2019年9月CCF CSP 认证题解第一题
practical_sharp
博客等级 码龄8年 499粉丝 148原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值