算法设计之矩阵连乘问题
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了算法设计之矩阵连乘问题相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1、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。
2、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个矩阵相乘的标准算法计算出矩阵连乘积。
完全加括号的矩阵连乘积可递归地定义为:
(1)单个矩阵是完全加括号的;
(2)矩阵连乘积A是完全加括号的,则A可表示为2个完全加括号的矩阵连乘积B和C的乘积并加括号,即A=(BC)
所以问题是:如何确定运算顺序,可以使计算量达到最小化。
3、算法思路:
例:设要计算矩阵连乘乘积A1A2A3A4A5A6,其中各矩阵的维数分别是:
A1:30*35; A2:35*15; A3:15*5; A4:5*10; A5:10*20; A6:20*25
4、递推关系:
设计算A[i:j],1≤i≤j≤n,所需要的最少数乘次数m[i,j],则原问题的最优值为m[1,n]。
当i=j时,A[i:j]=Ai,因此,m[i][i]=0,i=1,2,…,n
当i<j时,若A[i:j]的最优次序在Ak和Ak+1之间断开,i<=k<j,则:m[i][j]=m[i][k]+m[k+1][j]+pi-1*pk*pj。由于在计算是并不知道断开点k的位置,所以k还未定。不过k的位置只有j-i个可能。因此,k是这j-i个位置使计算量达到最小的那个位置。
综上,有递推关系如下:
4、计算最优值:
用动态规划算法解此问题时,可依据其递归式以自底向上的方式进行计算。在计算过程中,保存以解决的子问题的答案,每个子问题只计算一次,而在后面用到时只需要简单查一下,避免了大量的重复计算,最后得到了多项式时间的算法。
代码如下:
1 #include<stdio.h> 2 #include<iostream> 3 #include<algorithm> 4 #include<stdlib.h> 5 using namespace std; 6 const int MAX = 100; 7 int n; 8 int p[MAX+1],m[MAX][MAX],s[MAX][MAX]; 9 //p用来记录矩阵,m[i][j]表示第i个矩阵到第j个矩阵的最优解,s[][]记录从哪里断开可以得到最优解 10 void matrixChain() 11 12 for(int i=1; i<=n; i++)//初始化数组 13 m[i][i]=0; 14 for(int r=2; r<=n; r++)//对角线循环 15 16 for(int i=1; i<=n-r+1; i++) //行循环 17 18 int j=i+r-1;//列的控制 19 m[i][j]=m[i+1][j]+p[i-1]*p[i]*p[j];//找m[i][j]的最小值,初始化使k=i; 20 s[i][j]=i; 21 for(int k=i+1; k<j; k++) 22 23 int t=m[i][k]+m[k+1][j]+p[i-1]*p[k]*p[j]; 24 if(t<m[i][j]) 25 26 s[i][j]=k;//在k位置断开得到最优解 27 m[i][j]=t; 28 29 30 31 32 33 void traceback(int i,int j) 34 35 if(i==j) 36 return; 37 traceback(i,s[i][j]); 38 traceback(s[i][j]+1,j); 39 cout<<"Multiply A"<<i<<","<<s[i][j]<<"and A"<<s[i][j]+1<<","<<j<<endl; 40 41 int main() 42 43 cin>>n; 44 for(int i=0; i<=n; i++) 45 cin>>p[i]; 46 matrixChain(); 47 traceback(1,n); 48 cout<<m[1][n]<<endl; 49 return 0; 50
结果如图所示:
以上是关于算法设计之矩阵连乘问题的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章