矩阵连乘c语言实验报告,矩阵连乘实验报告.docx
矩阵连乘实验报告
华北电力大学科技学院
实 验 报 告
实验名称 矩阵连乘问题
课程名称 计算机算法设计与分析
专业班级:软件12K1 学生姓名:吴旭
学 号:121909020124 成 绩:
指导老师:刘老师 实验日期:2014.11.14
实验内容
矩阵连乘问题,给定n个矩阵{A1,A2,…,An},其中Ai与Ai+1是可乘的,i=1,2,3…,n-1。考察这n个矩阵的连乘A1,A2,…,An。
主要思想
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经完全加括号,则可依此次序反复调用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的定义为:
单个矩阵是完全加括号的;
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)。
运用动态规划法解矩阵连乘积的最优计算次序问题。按以下几个步骤进行
分析最优解的结构
设计求解具体问题的动态规划算法的第1步是刻画该问题的最优解的结构特征。为方便起见,将矩阵连乘积简记为A[i:j]。考察计算A[1:n]的最优计算次序。设这个计算次序矩阵在Ak和Ak+1之间将矩阵链断开,1≤k≤n,则其相应的完全加括号方式为((A1…Ak)(Ak+1…An))。依此次序,先计算A[1:k]和
建立递归关系
设计动态规划算法的第二步是递归定义最优值。对于矩阵连乘积的最优计算次序问题,设计算A[i:j],1≤i≤j≤n,所需的最少数乘次数为
当i=j时,A[i:j]=Ai为单一矩阵,无需计算,因此m[i][i]=0,i=1,2,…n。
当i
计算最优值
根据计算m[i][j]的递归式,容易写一个递归算法计算m[1][n]。动态规划法解决此问题,可依据递归式以自底向上的方式进行计算,在计算过程中保存已解决的子问题答案。每个子问题只计算一次,而在后面需要时只要简单查一下,从而避免大量的重复计算,最终得到多项式时间的算法matrixChain。(见实验代码部分)
构造最优解
算法matrixChain只计算出最优值,并没有给出最优解。但是matrixChain已经记录了构造最优解所需的全部信息。S[i][j]中的数表明,计算矩阵链A[i:j]的最佳方式应在矩阵Ak和Ak+1之间断开,最优加括号方式为(A[i:k])(A[k+1:j])。依次构造最优解。(算法见实验代码部分)
实验结果
结果验证
对实验结果进行验证,4个矩阵分别是A1[35*15],A2[15*5],A3[5*10],A4[10*20]。依递归式有:
M[1][4]=min0+2500+35
=7125
且k=3。
计算结果正确,证明所编写的程序可正确算出最优解。
实验代码
#include
#define N 100//定义最大连乘的矩阵个数是100
void matrixChain(int p[],int m[N+1][N+1],int s[N+1][N+1])/*用m[i][j]二维数组来存储Ai*.....Aj的最少数乘次数,
用s[i][j]来存储使Ai.....Aj获得最少数乘次数对应的断开位置k,需要注意的是此处的N+1非常关键,虽然只用到的行列下标只从1到N,
但是下标0对应的元素默认也属于该数组,所以数组的长度就应该为N+1*/
{
int n=N;//定义m,s数组的都是n*n的,不用行列下标为0的元素,但包括在该数组中
for(int i=1;i<=n;i++)
m[i][i]=0;/*将矩阵m的对角线位置上元素全部置0,此时应是r=1的情况,表示先计算第一层对角线上个元素的值*/
for(int r=2;r<=n;r++)//r表示斜对角线的层数,从2取到n
{
for(int i=1;i<=n-r+1;i++)//i表示计算第r层斜对角线上第i行元素的值
{
int j=i+r-1;//j表示当斜对角线层数为r,行下标为i时的列下标
m[i][j]=m[i+1][j]+p[i-1]*p[i]*p[j];//计算当断开位置为i时对应的数乘次数
s[i][j]=i;//断开位置为i
for (int k=i
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