动态规划之矩阵链乘法

这篇博客探讨了如何使用动态规划解决矩阵链乘法问题,以找到计算多个矩阵乘积所需的最小标量乘法次数。通过递归定义最优解的值,自底向上计算并构造最优解,详细阐述了动态规划的步骤,并提供了伪代码实现。

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  1. 问题描述
    给定一个n个矩阵的序列,如何调整运算次序使乘法次数最小。
    这里写图片描述
    矩阵乘法问题:给定n个矩阵的链(A1,A2,…,An),矩阵Ai的规模为
    这里写图片描述
    求完全括号方案,使得计算乘积所需标量乘法次数最少。
  2. 解决方案
    动态规划方法的基本步骤:
    • 刻画一个最优解的结构特征。
      -递归的定义最优解的值。
      -计算最优解的值,通常采用自底向上的方法。
      -利用计算出的信息构造一个最优解。
      令m[i,j]表示计算矩阵Ai..j所需标量次数的最小值。我们可以定义如下递归式:
      这里写图片描述
      这里i小于j,当i=j时,m[i,j]=0。
      伪代码实现如下
MATRIX-CHAIN_ORDER(p){
  //p为数组,记录的是矩阵的规模,Ai矩阵的规模为p[i-1] x p[i]
    n = p.length - 1;  //矩阵数量
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