动态规划表格法矩阵连乘问题(含填表详细过程及说明)

3.7 矩阵连乘(Matrix chain multiplication)

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3.7.1 问题描述

求多个矩阵连乘的最优次序,使得所需的乘法次数最少,并求出所需的乘法次数。

3.7.2 算法思路

跟以往的动态规划解题思路相同,要求A1~A5的连乘,就先求A1A2的,再求A1A2A3的…
我们需要填写下列这张表,它记录了每个子问题的值
动态规划表格法矩阵连乘问题(含填表详细过程及说明)_第1张图片
按照上图的填写思路,我们最终填完所有的表,即下图的左表。
而下图的右侧表格代表的是括号的位置,比如我们在填(A1,A3)这格时,发现橙色的,也就是A1(A2A3)的乘法次数最少,所以我们把这个方案填入了下图的左表,此时括号是在A2前面,因此在右表填入2。

动态规划表格法矩阵连乘问题(含填表详细过程及说明)_第2张图片

左表的(A1,A5)格就是我们要求的最少乘法次数,而根据右表,我们可以看出对应的连乘顺序。
最终我们得出,最少乘法次数为174,顺序为:(A1(A2A3))(A4A5)
注意:不要死记硬背填表方式,应该理解表格填法所代表的矩阵连乘的含义。

3.7.3 代码实现

public static int getMinMultiplicationNum(int[] dims) {//若有n个矩阵,则数组维数设置为n+1
	int n = dims.length-1;
	int[][] tab_num = new int[n][n];//建表,存乘法次数
	int[][] tab_split = new int[n][n];//建表,存括号位置
	/*核心*/
	for(int j=1;j<n;j++){//列,一列一列走,且从下往上
		for(int i=j-1;i>=0;i--){//行
			tab_num[i][j] = tab_num[i][j-1] + dims[i]*dims[j]*dims[j+1];//赋初值
			tab_split[i][j] = j;
			for(int k=i+1;k<j;k++){
				if(tab_num[k][j] + tab_num[i][k-1] + dims[i]*dims[k]*dims[j+1] < tab_num[i][j]){
					tab_num[i][j] = tab_num[k][j] + tab_num[i][k-1] + dims[i]*dims[k]*dims[j+1];
					tab_split[i][j] = k;
				}
			}
		}
	}
	trackback(tab_split,0,n-1);
	System.out.println();
	return tab_num[0][n-1];
}
//
//输出连乘顺序
private static void trackback(int[][] tab_split, int i, int j) {
	if(i == j) {
		System.out.print("A" + (i+1));
	}
	else{
		System.out.print("(");
		trackback(tab_split,i,tab_split[i][j]-1);
		trackback(tab_split,tab_split[i][j],j);
		System.out.print(")");
	}
}   

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