DP之矩阵连乘问题
最优二叉查找树的一道思考习题
同最优二叉查找树一样，矩阵连乘问题也是一个卡特兰数问题（其动态规划的构造过程都很像）
分析解答：
a，铺垫的数学知识首先要搞清楚矩阵相乘是怎么乘的：
1）对于连续的n个矩阵相乘 A1 * A2 *A3.........An，其乘法顺序可以是任意的，可以在上面加括号，改变做乘法的顺序，例如 A*B*C三个矩阵相乘可以A*(B*C)
也可以直接按从左到右的顺序。连续的两个矩阵的位数必须满足m*p，p*n才能相乘，且相乘后的结果是个m*n的矩阵。（线性代数的知识）
2）对于2个m*p，p*n的矩阵相乘，共做乘法次数为 m*n*p 次。这是预备知识，知道矩阵连续的乘法的运算次数跟运算顺序有关后，就很容易举出例子了，略。
b，卡特兰数个，证明很麻烦，有时间看了组合数学再来看
c，重点是要解决这个问题。
设M[i , j]表示从第 i 个矩阵到第 j 个矩阵连乘的最少乘法次数，（i 从 0 编号），我们最终的目标是求 M[0 , n-1]。
Ai *.......Ak * Ak+1.....Aj
假设要得到这个式子的值（即从矩阵
i 连乘到矩阵 j），所作的最后一个矩阵乘法是在矩阵 k 后(注意准确的描述位置)断开的（即左右都已乘运算好），那么容易得到
其递推式：
M[i ,
j] = min{ M[i , k] + M[k+1 , j] + p[i - 1] * p[ k ] * p[ j ]
} i <=
k <= j-1
其中 di 是矩阵 Ai 的第一维，dk+1是断开处矩阵 Ak 的第二维（即Ak+1的第一维，是一样的），dj+1是最后一个矩阵 Aj 的第二维。
得到这个式子也是一个逆向思维的过程。
可以用矩阵连乘的动态规划构造过程与最优二叉查找树比较下，发现其构造非常相似（在前面一篇dp之什么叫做professional中提到过，不再详述）
实现：
初始条件：M[i , i]
= 0
填表顺序：鉴于其递推式与最优二叉查找树相似，填表顺序也是按对角线的，自己画画就知道了。
代码也跟最优二叉查找树的控制逻辑相似：
package Section8;
/*第八章 动态规划 课后习题：矩阵连乘*/
public class MatEven {
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
int[] Dim = {30,35,35,15,15,5,5,10,10,20,20,25};
int
result = MatEven(Dim);
System.out.println("\n动态规划求的的最优策略相乘顺序导致的最少乘法数为：" +
result);
}
public static int MatEven(int[]
Dim){
//接受n个矩阵的维度数组Dim大小为2n
int n =
Dim.length / 2; //有n个矩阵，编号0...n-1,编号为k的矩阵的维数是Dim[2k] * Dim[2k+1]
int[][]
Result = new int[n][n];
//最小代价矩阵
//初始化
for(int i = 0;i < n;i++)
Result[i][i] = 0;
//沿对角线填矩阵
for(int d = 1;d <= n-1;d++) //共n-1条对角线需要填
{
for(int i = 0;i <= n-d-1;i++) //第d条对角线的第一个点横坐标为d
{
//int j = i - d;
int j = i
+ d; //在第d条对角线上的点，横纵坐标的关系是j = i + d
//这样就确定了一个位置（i,j）的坐标，然后来填（i,j）
int Min =
1000000000;
for(int k = i;k <= j-1;k++) //从第k个矩阵后面断开
{
//动态规划状态转移方程
int temp
= Result[i][k] + Result[k+1][j] + (Dim[2*i] * Dim[2*k + 1] * Dim[2*j+1]);
if( temp < Min)
Min = temp;
}
Result[i][j] = Min;
}
}
return
Result[0][n-1];
}
}
上面用一个数组接受一个连乘的矩阵的维数，
例如连乘的矩阵维数是：30*35 35*15 15*5 5*10 10*20 20*25
用动态规划求解得到的最佳乘法次数是：
动态规划求的的最优策略相乘顺序导致的最少乘法数为：15125
直接返回矩阵的话就可以得到整个M[i
, j]的值
如果按照从左到右的顺序做乘法，是远远不止这个次数的。
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当然，再做一些处理，就还可以得到具体的次序，类似于最优二叉查找树，就是要记录动态规划产生的过程，略
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总结：
矩阵连乘问题是个卡特兰数问题
其动态规划的构造过程非常类似于最优二叉查找树
矩阵连乘的最有子结构是什么？
