矩阵链乘法--【算法导论】

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的最小代价括号方案。通过计算不同长度的矩阵链,逐步构建最优解,并介绍了记录最优解的辅助函数Print。

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矩阵链乘:给定一个n个矩阵的序列(矩阵链)<A1, A2,...,An>,希望计算它们的乘积A1A2...An,当然乘积的顺序我们可以通过括号来改变,最后希望乘积最少;

如对A1A2A3A4:

方案1:(A1(A2(A3A4)))

方案2:(A1((A2A3)A4))

方案3:((A1A2)(A3A4))

方案4:((A1(A2A3))A4)

方案5:(((A1A2)A3)A4)

上述的运算过程皆不同,这时需要我们从中找到运算最少的算法;

很明显,穷举出所有可能的括号方案不是一个有效的算法,这时通过动态规划解决问题;

如在上述的计算过程中,A1A2的过程在放方案3和方案5中明显重新计算了,类似这种还有很多;

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