动态规划案例-矩阵连乘(含表格填写过程、问题理解、实例分析)

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问题


给定n个矩阵{A1, A2, …,An},其中,Ai与Ai+1是可乘的,计算这n个矩阵的连乘积。从中找出一种乘次数最少的计算次序。

问题分析

 什么是矩阵连乘

  学过线性代数的肯定懂得什么是矩阵连乘,但是在这里我还是要说一下(因为我学过线代,但是当时看见题目还是懵逼的一批)。

  举个例子:
  一个A矩阵:2×2和一个B矩阵:2×1再和一个C矩阵:1×3的矩阵连乘:
2 2 1 3 × 1 2 × 3 2 1 \begin{vmatrix} 2 & 2 \\ 1 & 3\\ \end{vmatrix} × \begin{vmatrix} 1\\ 2\\ \end{vmatrix} × \begin{vmatrix} 3&2&1 \end{vmatrix}
  这就是矩阵连乘了。

 为什么会出现乘次数不一样的情况

  由于矩阵相乘满足乘法结合律,即A×B×C=(A×B)×C=A×(B×C),我们从实际例子上来看一下。

  1. 假如我们计算(A×B)×C,先算(A×B),此时乘法次数为2×2×1=4次
2 2 1 3 × 1 2 = 6 7 \begin{vmatrix} 2 & 2 \\ 1 & 3\\ \end{vmatrix} × \begin{vmatrix} 1\\ 2\\ \end{vmatrix}= \begin{vmatrix} 6\\ 7 \end{vmatrix}
  2.我们再乘C矩阵,乘法次数为4+2×1×3=10
6 7 × 3 2 1 = 18 12 6 21 14 7 \begin{vmatrix} 6\\ 7 \end{vmatrix} × \begin{vmatrix} 3&2&1 \end{vmatrix}= \begin{vmatrix} 18&12&6\\ 21&14&7 \end{vmatrix}
  1. 现在我们计算A×(B×C),先算(B×C),此时乘法次数为2×1×3=6次
1 2 × 3 2 1 = 3 2 1 6 4 2 \begin{vmatrix} 1\\ 2 \end{vmatrix} × \begin{vmatrix} 3&2&1 \end{vmatrix}= \begin{vmatrix} 3&2&1\\ 6&4&2 \end{vmatrix}
  2.我们再用A矩阵乘以刚才的结果,乘法次数为6+2×2×3=18
2 2 1 3 × 3 2 1 6 4 2 = 18 12 6 21 14 7 \begin{vmatrix} 2 & 2 \\ 1 & 3\\ \end{vmatrix} × \begin{vmatrix} 3&2&1\\ 6&4&2 \end{vmatrix}= \begin{vmatrix} 18&12&6\\ 21&14&7 \end{vmatrix}
  通过上面的两次运算,我们可以发现,在每次结合不同的矩阵,就能导致不同的乘法次数。

 为什么要用动态规划算法

  1.首先,这个问题符合最优子结构性质:问题的最优解包含子问题的最优解。举个简单的例子来理解这句话:一个国家里面最厉害的兵,
  肯定是他所在的军营里面最厉害的兵;各个军营里面最厉害的兵,经过选拔(武举考试?)就可以有人脱颖而出,成为这个国家最厉害的
  兵。
  2.其次就是,重叠子问题性质:子问题之间不独立的同时(这是区分分治算法的关键),少量子问题被重复解决了。说白了就是子问题之间有联系的同时有些计算重复了,我们可以在计算第一次的时候将结果记录下来,以后再用到的时候,直接取值,不用再去花时间计算了。
  记录下来,以后再用到的时候,直接取值,不用再去花时间计算了。

 如何用动态规划算法求解

  以A1:50×10 A2:10×40 A3:40×30 A4:30×5 为例,计算最少的乘法次数
  1.我们规定m[i,j]表示第i个矩阵到第j个矩阵之间的连乘(Ai×…×Aj)的最少乘法次数,那么我们的问题就变成了求解m[1,n]。
  2.我们数组p[i-1]×p[i]来表示维数矩阵的维数(也就是多少行,多少列),比如A矩阵是50行、10列,那么矩阵A就可以表示为:
  (p[0]=50)×(p[1]=10)。因此可以列出下表。

p[0] p[1] p[2] p[3] p[4]
50 10 40 30 5

  当我们准备好之后,就可以得到这么一个式子:
m [ i , j ] = { 0 i = = j m i n ( m [ i , k ] + m [ k , j ] + p [ i 1 ] p [ k ] p [ j ] ) i < j } m[i,j]= \begin {Bmatrix} 0 &&&&& i ==j\\ min(m[i,k]+m[k,j]+p[i-1]p[k]p[j])&&&&&i<j \end{Bmatrix}
  我们来理解这个式子:
  1.当i==j的时候,m[i,j]表示的就是一个矩阵的乘法次数,也就是0。
  2.当i<j的时候,此时的m[i,j]表示多个矩阵的连乘,将i~j个矩阵从第k个位置切开,也就
  是给第i ~ k个矩阵加括号,给k ~ j个矩阵加括号,那么 矩阵连乘的次数 = 第一个矩阵连乘的次数 + 第二个矩阵连乘的次数 + 这两个矩阵连乘的次数。

  接下来就是动态规划的重点环节了:填表。

i \ m[i,j] / j 1 2 3 4
1 0 20000 27000 10500
2 0 12000 8000
3 0 6000
4 0

由此我们可以知道最小的乘法次数为10500,那么这个表是怎么填,以及如何读的呢?

i j m[i,j]
1 1 0
2 2 0
3 3 0
4 4 0
1 2 min{m[1,1]+m[2,2]+p0p1p2}=20000
2 3 min{m[2,2]+m[3,3]+p1p2p3}=12000
3 4 min{m[3,3]+m[4,4]+p2p3p4}=6000
1 3 min{m[1,1]+m[2,3]+p0p1p3 =27000 ,m[1,2]+m[3,3]+p0p2p3 =80000}=27000
2 4 min{m[2,2]+m[3,4]+p1p2p3 =8000 ,m[1,2]+m[3,3]+p1p3p4=27000}=8000
1 4 min{m[1,1]+m[2,4]+p0p1p4 =10500 ,m[1,2]+m[3,4]+p0p2p4 =36000 ,m[1,3]+m[4,4]+p0p3p4=34500}=10500

  从这个表中我们看出填刚才那个表的顺序是按对角线进行填写.
  1.当i=1,j=4的时候最小乘法次数为10500,对应的划分为m[1,1]+m[2,4]+p0p1p4 =10500 ,也就是(A1(A2A3A4))
  2.我们继续往下找m[2,4]对应的划分m[2,2]+m[3,4]+p1p2p3 =8000 ,也就是(A2(A3A4))
  3.最后我们就得到了最终的答案:(A1(A2(A3A4)))

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