这篇文章主要介绍了动态规划之矩阵连乘问题Python实现方法,较为详细的分析了矩阵连乘问题的概念、原理并结合实例形式分析了Python相关实现技巧,需要的朋友可以参考下
本文实例讲述了动态规划之矩阵连乘问题Python实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
给定n个矩阵｛A1,A2,…,An｝，其中Ai与Ai+1是可乘的，i=1,2 ,…,n-1。如何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。
例如：
A1={30×35} ; A2={35×15} ;A3={15×5} ;A4={5×10} ;A5={10×20} ;A6={20×25} ;
结果为：((A1(A2A3))((A4A5)A6)) 最小的乘次为15125。
原问题为n个矩阵连乘，将原问题分解为子问题，即当n等于1,2,3…..时。
n==1时，单一矩阵，不需要计算。最小乘次为0
n==2时，根据n==1时的结果，遍历计算出每相邻两个矩阵的最小乘次
n==3时，根据n==1和n==2时的结果，此时已经求出每相邻1个、2个矩阵的最小乘次，遍历计算出该相邻三个矩阵的最小乘次
依次类推……
当n==n时，根据n==1、2、……n-1时的结果，此时已经求出每相邻1个、2个、3个……n-1个矩阵的最小乘次，由此求出n==n时的最小乘次
每当n增加1时，就利用已求出的子结构来求解此时的最优值。
数学描述如下：
设矩阵Ai的维数为Pi × Pi+1。
设A[i:j]为矩阵AiAi+1….Aj的连乘积，即从Ai到Aj的连乘积，其中，0 <= i <= j <= n-1
设m[i][j]为计算A[i:j]的最小乘次，所以原问题的最优值为m[0][n-1]。
当 i==j 时，单一矩阵，无需计算。m[i][i]=0，i=0,1，….n-1
当 i <j 时，利用最优子结构，计算m[i][j]。即寻找断开位置k(i < j)，使得m[i][k]+m[k+1][j]+Pi*Pk+1*Pj+1最小。
该算法的python实现：
# coding=gbk # 矩阵连乘问题 __author__ = 'ice' # row_num 每个矩阵的行数 class Matrix: def __init__(self, row_num=0, col_num=0, matrix=None): if matrix != None: self.row_num = len(matrix) self.col_num = len(matrix[0]) else: self.row_num = row_num self.col_num = col_num self.matrix = matrix def matrix_chain(matrixs): matrix_num = len(matrixs) count = [[0 for j in range(matrix_num)] for i in range(matrix_num)] flag = [[0 for j in range(matrix_num)] for i in range(matrix_num)] for interval in range(1, matrix_num + 1): for i in range(matrix_num - interval): j = i + interval count[i][j] = count[i][i] + count[i + 1][j] + mat<a style="color:transparent">来源gao*daima.com搞@代#码网</a>rixs[i].row_num * matrixs[i + 1].row_num * matrixs[j].col_num flag[i][j] = i for k in range(i + 1, j): temp = count[i][k] + count[k + 1][j] + matrixs[i].row_num * matrixs[k + 1].row_num * matrixs[j].col_num if temp 1: print(str(i + 1) + '~' + str(j + 1), end=': ') print(str(i + 1) + ":" + str(flag[i][j] + 1), end=',') print(str(flag[i][j] + 2) + ":" + str(j + 1)) traceback(i, flag[i][j], flag) traceback(flag[i][j] + 1, j, flag) matrixs = [Matrix(30, 35), Matrix(35, 15), Matrix(15, 5), Matrix(5, 10), Matrix(10, 20), Matrix(20, 25)] result = matrix_chain(matrixs) print(result) # 1~6: 1:3,4:6 # 1~3: 1:1,2:3 # 4~6: 4:5,6:6 # 15125
更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《》、《Python加密解密算法与技巧总结》、《Python编码操作技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
以上就是动态规划之矩阵连乘问题Python实现方法的详细内容，更多请关注gaodaima搞代码网其它相关文章！
转载请注明原文链接：动态规划之矩阵连乘问题Python实现方法
