算法导论:矩阵链乘法问题代码实现(动态规划+途径)

本文介绍了一种使用动态规划解决矩阵链乘问题的方法,通过定义p类存储矩阵信息,m_s类存储结果,实现了MATRIX_CHAIN_ORDER函数来找到最优计算顺序,并通过MATRIX_CHAIN_MULTIPLY和MATRIX_MULTIPLY函数进行矩阵乘法运算。

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public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Main main = new Main();
        p[] p = {new p(30,35), new p(35, 15),new p(15,5),new p(5,10),new p(10,20),new p(20,25),};
        m_s  m_s=main.MATRIX_CHAIN_ORDER(p);
        System.out.println(m_s.m[1][6]);
        main.PRINT_OPTIMAL_PARTS_TO_STRING(m_s.s, 1, 6);
    }

    //定义p类,存储矩阵相关信息
    static class p{
        int p1;
        int p2;
        int P[][];
        public p(int p1, int p2) {
            this.p1 = p1;
            this.p2 = p2;
        }
        //练习15.2-2需要输入矩阵具体数值
        public p(int p1, int p2,int [][]P) {
            this.p1 = p1;
            this.p2 = p2;
            this.P = P;
        }
    }
    //定义m_s类,存储结果
    class m_s {
        int m[][];
        int s[][];
        public m_s(int m[][], int s[][]) {
            this.m = m;
            this.s = s;
        }
    }

    //练习15.2-2 最优计算多个矩阵(i和j在这里就是括号的位置)
    public int[][] MATRIX_CHAIN_MULTIPLY(p[] p, int s[][], int i, int j) {
        if (i==j) return p[i].P;
        else if (i==j-1) return MATRIX_MULTIPLY(p[i].P, p[j].P);
        int[][] A = MATRIX_CHAIN_MULTIPLY(p, s, i, s[i][j]);
        int[][] B = MATRIX_CHAIN_MULTIPLY(p, s, s[i][j] + 1, j);
        return MATRIX_MULTIPLY(A, B);
    }

    //两个矩阵的一般算法
    public int[][] MATRIX_MULTIPLY(int[][] A, int[][] B) {
        if (A[0].length!=B.length) {
            System.out.println("输入错误!");
            return null;
        }
        int p = A[0].length;
        int n = A.length;
        int m = B[0].length;
        int C[][] = new int[A.length][B[0].length];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < m; j++) {
                int curr = 0;
                for (int k = 0; k < p; k++) {
                    curr = curr + A[i][k] * B[k][j];
                }
                C[i][j] = curr;
            }
        }
        return C;
    }

    //动态规划找出最优计算方法
    public m_s MATRIX_CHAIN_ORDER(p[] p) {
        int[][] m = new int[p.length + 1][p.length + 1];//记录此时的代价
        int[][] s = new int[p.length][p.length + 1];//记录最优计算的括号位置
        for (int l = 2; l <= p.length; l++) {
            for (int i = 1; i <= p.length - l+1; i++) {
                int j = i + l - 1;
                m[i][j] = Integer.MAX_VALUE;
                for (int k = i; k < j; k++) {
                    int q = m[i][k] + m[k + 1][j] + p[i-1].p1 * p[k-1].p2 * p[j-1].p2;
                    if (q < m[i][j]) {
                        m[i][j] = q;
                        s[i][j] = k;
                    }
                }
            }
        }
        return new m_s(m, s);
    }

    //格式化输出括号位置
    public void PRINT_OPTIMAL_PARTS_TO_STRING(int[][] s, int i, int j) {
        if (i==j) System.out.print("A" + i);
        else {
            System.out.print("(");
            PRINT_OPTIMAL_PARTS_TO_STRING(s, i, s[i][j]);
            PRINT_OPTIMAL_PARTS_TO_STRING(s, s[i][j] + 1, j);
            System.out.print(")");
        }
    }
}

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