使用动态规划算法求解矩阵连乘问题,输出最少乘法次数。
时间: 2025-05-22 21:37:31 浏览: 12
### 动态规划解决矩阵连乘问题
动态规划是一种通过分解复杂问题并存储中间结果来优化整体性能的方法。对于矩阵链相乘问题,目标是最小化所需乘法次数。以下是基于动态规划的解决方案。
#### 1. 定义状态
定义 `m[i][j]` 表示从第 i 到第 j 的矩阵序列所需的最小乘法次数。假设给定 n 个矩阵 A₁, A₂, ..., An,则最终的目标是找到 m[1][n]。
#### 2. 转移方程
转移方程可以表示为:
\[ m[i][j] = \min_{i\leq k<j} (m[i][k]+m[k+1][j]+p[i-1]*p[k]*p[j]) \]
其中 \( p[] \) 是一个数组,用于记录每个矩阵的维度。具体来说,如果矩阵 Ai 的大小为 \( p[i-1]\times p[i] \),那么两个矩阵 Ai 和 Aj 相乘所需要的乘法次数就是 \( p[i-1]*p[k]*p[j] \)[^1]。
#### 3. 初始化条件
当只有一个矩阵时(即 i=j),不需要任何乘法操作,因此初始化为零:
\[ m[i][i]=0 \]
#### 4. Java 实现代码
下面是完整的 Java 实现:
```java
public class MatrixChainMultiplication {
public static void matrixChainOrder(int[] p, int n) {
// 创建表格以保存结果
int[][] m = new int[n][n];
// s[i][j] 将会保存最优断开位置
int[][] s = new int[n][n];
// 当 l=1 时表示单个矩阵的情况,无需计算
for (int i = 1; i < n; ++i)
m[i][i] = 0;
// 链长度由短至长逐步增加
for (int L = 2; L < n; ++L) {
for (int i = 1; i < n - L + 1; ++i) {
int j = i + L - 1;
m[i][j] = Integer.MAX_VALUE;
for (int k = i; k <= j - 1; ++k) {
int q = m[i][k] + m[k + 1][j] + p[i - 1] * p[k] * p[j];
if (q < m[i][j]) {
m[i][j] = q; // 更新最小值
s[i][j] = k; // 记录分割点
}
}
}
}
System.out.println("Minimum number of multiplications is " + m[1][n - 1]);
}
public static void main(String args[]) {
int arr[] = {1, 2, 3, 4}; // 这里代表三个矩阵分别为 1×2, 2×3, 3×4
int size = arr.length;
matrixChainOrder(arr, size);
}
}
```
该程序实现了动态规划的核心逻辑,并打印出了最少乘法次数的结果[^1]。
#### 复杂度分析
时间复杂度主要来源于三重循环结构,最坏情况下为 O(n³)。空间复杂度则取决于二维表的大小,为 O(n²)。
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