矩陣連乘(動態規劃演算法)

何智鵬發表於2020-10-10

問題提出:

定n個矩陣:A1,A2,…,An,其中Ai與Ai+1是可乘的(i=1,2…,n-1)。確定計算矩陣連乘積的計算次序,使得依此次序計算矩陣連乘積需要的數乘次數最少。輸出結果為計算矩陣連乘積的計算次序和最少數乘次數。

問題分析:

由於矩陣乘法滿足結合律,故計算矩陣的連乘積可以有許多不同的計算次序。這種計算次序可以用加括號的方式來確定。

例如,計算三個矩陣連乘{A1,A2,A3};維數分別為10×100 , 100×5 , 5×50 按此順序計算需要的次數((A1A2)A3):10X100X5+10X5X50=7500次,按此順序計算需要的次數(A1(A2A3)):10550+1010050=52500次。

所以問題是:如何確定運算順序,可以使計算量達到最小化。

演算法思路:

  • m[i][j] 表示A[i:j]的計算量 ;
  • A[i:k]的計算量為m[i][k];
  • A[k+1 : j]的計算量為m[k+1][j]

因此,m[i][j] = m[i][k] + m[k+1][j] + p[i-1] * p[i] * p[j];

(p[i-1] * p[i] * p[j]:最後兩個矩陣的計算量)

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動態規劃演算法程式碼:

#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;

const int L = 7;

int matrixMultiple(int n, vector< vector<int> > &m, vector< vector<int> > &s, int p[]){

    for(int i = 1; i < n; i++){  
        //對角線設為0,沒有自己和自己乘
        m[i][i] = 0;
    }

    for(int r = 2; r <= n; r++){ //r為規模

        for(int i = 1; i <= n-r+1; i++){  //i:首矩陣編號

            int j = i + r - 1;  //尾矩陣編號
            m[i][j] = m[i+1][j] + p[i-1]*p[i]*p[j];    //將鏈ij劃分為A(i) *(A[i+1 : j])
            s[i][j] = i;
            
            for(int k = i + 1; k < j; k++){  //k:斷開的位置
                //將鏈ij劃分為(A[i:k] + A[k+1 : j])
                int temp = m[i][k] + m[k + 1][j] + p[i-1]*p[k]*p[j];
                if(temp < m[i][j]){
                    m[i][j] = temp;
                    s[i][j] = k;
                }
            }
        }
    }
    return m[1][L-1];
}

void traceBack(int i, int j, vector< vector<int> > &s){

    if(i == j)
        return ;

    traceBack(i, s[i][j], s);
    traceBack(s[i][j] + 1, j, s);
    cout << "Multiple A[" << i << ", " << s[i][j] << "]";
    cout << " and A[" << (s[i][j] + 1) << ", " << j << "]" << endl;
}

int main(){
    
//A1:30*35 A2:35*15 A3:15*5 A4:5*10 A5:10*20 A6:20*25
//p[0-6]={30,35,15,5,10,20,25}

	int p[L]={30, 35, 15, 5, 10, 20, 25};
    
    vector< vector<int> > m(L, vector<int>(L));
    vector< vector<int> > s(L, vector<int>(L));
 
	cout<<"矩陣的最少計算次數為:"<<matrixMultiple(6,m,s,p)<<endl;
	cout<<"矩陣最優計算次序為:"<<endl;
	traceBack(1,6,s);  //輸出A[1:6]的最優計算此序 
	return 0;
}

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