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网站制作公司徐州,下载电商平台app,10条重大新闻,网站建设费 项目经费目录 一、动态数组 1、创建动态数组 2、添加元素 3、删除修改元素 4、访问元素 5、返回数组长度 6、for each遍历数组 二、输入多个数字 1、正则表达式 2、has.next()方法 三、矩阵连乘 1、什么是矩阵连乘? 2、动态规划思路 3、手推m和s矩阵 4、完…

目录

一、动态数组

1、创建动态数组

2、添加元素

3、删除修改元素

4、访问元素 

5、返回数组长度

6、for each遍历数组 

二、输入多个数字 

1、正则表达式

2、has.next()方法

三、矩阵连乘

1、什么是矩阵连乘?

2、动态规划思路

3、手推m和s矩阵

4、完整代码

5、备忘录方法

四、凸多边形剖分

1、凸多边形形三角剖分原理

2、完整代码 


一、动态数组

1、创建动态数组

        创建动态数组ArrayList,先调用ArrayList库,之后动态创建语句如下,括号内填写数组元素个数,不知道可以不填。

    import java.util.ArrayList;ArrayList<Integer> num = new ArrayList<>();

2、添加元素

        使用函数add添加元素。如:添加元素1。

    num.add(1);

        如果创建一个ArrayList num与list1相同(num和list1同为ArrayList类型)

    ArrayList<Integer> num = new ArrayList<>(list1);

3、删除修改元素

       使用函数remove删除特定索引的元素。如:删除索引为1的元素。

    num.remove(1);

        使用函数set修改特定索引的元素。如:将索引为1的元素修改为"java"。

    num.set(1,"java");

4、访问元素 

        使用函数get返回特定索引的元素。如:返回索引1的元素并打印。

    system.out.println(num.get(1));

5、返回数组长度

        使用函数size()返回数组长度。如:返回数组num长度并打印

    system.out.println(num.size())

6、for each遍历数组 

        i是遍历的数组每一个值,num是数组名。

    for(int i:num){System.out.println(i);}

二、输入多个数字 

1、正则表达式

        不需要import其他的东西。输入一串以空格为间隔的数字,字符串形式,经过正则表达式拆解,存入num动态数组中。

        如果数字之间以逗号为间隔,则需要将匹配改为",\\s+"。

    import java.util.ArrayList;ArrayList<Integer> num = new ArrayList<>();String input= new Scanner(System.in).nextLine();String[] numbers=input.split("\\s+");for (String number : numbers) {num.add(Integer.parseInt(number));}

2、has.next()方法

        该方法存在弊端,不能退出循环。

    import java.util.ArrayList;ArrayList<Integer> num = new ArrayList<>();Scanner scanner=new Scanner(System.in);int n;int[] num;while(scanner.hasNext()) {n=scanner.nextInt();num.add(n);}

三、矩阵连乘

1、什么是矩阵连乘?

        不同的结合方式,可以导致不同的数乘次数,因为乘法远大于加法量级,所以加法可以忽视。那什么样的括号选择是可以获得最少的数乘次数呢?

        如果一味的进行枚举,寻找最优的数乘次数需要指数级复杂度。显然这种方式,在较大的个数面前利用计算机是不能解决的。

2、动态规划思路

(1)首先定义几个结构,以便后续进行理解。

        A[1:n],代表1到n个矩阵的连乘积。

        A[i:j]的最少数乘次数记为m[i][j]。

        p数组为矩阵链的值。比如30*35和35*15两个矩阵的矩阵链为30,35,15。

        s数组记录断开位置。

(2)矩阵连乘遵循最优子结构,也就是说矩阵连乘的各子结构都是最优的。

        假设A[1:4]的最优子结构是 (A_1A_2)(A_3A_4) ,那么A[1:2]的最优子结构一定是(A_1A_2)

        根据上面两条,我们能得出A[i:j]的最少数乘次数记为m[i][j],

3、手推m和s矩阵

        m矩阵和s矩阵几乎同步计算,仅保留上三角形,主对角线均为全0,依次按对角线进行计算,每计算完一条对角线向右上平移一条对角线。

        下面给出m[1][3]和s[1][3]的计算,可以看到从1断开(A_1(A_2A_3))小于从2分割((A_1A_2)A_3)的值,所以m[1][3]选择较小者7875,s[1][3]=1。

        如果求解A[1:6]的最优解的匹配方式,倒序执行上面s步骤。

4、完整代码

import java.util.Scanner;
import java.util.ArrayList;
public class matrixplusnew {public static void main(String[] args){ArrayList<Integer> num = new ArrayList<>();String input= new Scanner(System.in).nextLine();String[] numbers=input.split("\\s+");for (String number : numbers) {num.add(Integer.parseInt(number));}int size=num.size()-1;//6*6int [][] m=new int[size+1][size+1];int [][] s=new int[size+1][size+1];MatrixChain(num,m,s);//输出m数组for(int i=1;i<size+1;i++){for(int j=1;j<size+1;j++){System.out.print(m[i][j]);System.out.print("\t");}System.out.println("");}//输出s数组for(int i=1;i<size+1;i++){for(int j=1;j<size+1;j++){System.out.print(s[i][j]);System.out.print("\t");}System.out.println("");}//输出A[1:6]的匹配方式Traceback(1, 6, s);}//m数组和s数组生成public static void MatrixChain(ArrayList<Integer>p,int [][]m,int [][]s) {int n = p.size() - 1;for (int i = 1; i <= n; i++) {m[i][i] = 0;}for (int r = 2; r <= n; r++) {for (int i = 1; i <= n - r + 1; i++) {int j = i + r - 1;    //这个位置非常巧妙,可以确保对角线依次执行m[i][j] = m[i + 1][j] + p.get(i - 1) * p.get(i) * p.get(j);//由于第二条对角线,依赖于第一条对角线计算m[i][i],m[i][i]值为0,故省略。s[i][j] = i;for (int k = i + 1; k < j; k++){int t = m[i][k] + m[k + 1][j] + p.get(i - 1) * p.get(k) * p.get(j);if (t < m[i][j]) {m[i][j] = t;s[i][j] = k;}}}}}//获得括号匹配方式private static void Traceback(int i,int j,int[][]s){if(i==j)return;Traceback(i, s[i][j],s);    //单独写每两个子结构的最优解,可以供读者合成匹配方式Traceback(s[i][j]+1,j,s);System.out.print("A"+i+", "+s[i][j]);System.out.println(" and A"+(s[i][j]+1)+", "+j);}
}

5、备忘录方法

        备忘录算法自顶向下计算,但他不够灵活,每次计算完整矩阵链的最优次序。其中p,m数组都为类外数组,所有函数均可使用。通过减少重复计算,减少时间复杂度。

public static int memoizedmatrixChain(int n){for (int i=0;i<=n;i++){for(int j=0;j<=n;j++){m[i][j]=0;}}//初始化备忘录数组return lookupChain(1,n);
}
public static lookupChain(int i,int j){if(m[i][j]>0)return m[i][j];//如果该项子问题有记录,返回该记录if(i==j)return 0;//如果相乘的两个矩阵相等,则返回0int u=lookupChain(i+1,j)+p[i-1]*p[i]p[j];//递归调用s[i][j]=i;//存储最佳断点for(int k=i+1;k<j;k++){//这里面将断点从i+1开始,可以断链的点直到j-1为止int t=lookupChain(i,k)+lookupChain(k+1,j)+p[i-1]*p[k]*p[j];if(t<u){u=t;s[i][j]=k;}}m[i][j]=u;return u;
}

四、凸多边形剖分

        凸多边形三角剖分问题类似于矩阵连乘,都是利用动态规划分成子问题,对子问题递归求解。

1、凸多边形形三角剖分原理

        通过不同的拆分方法,假设不同边有不同的权值,那么或者不同的组合方式有不同的函数映射,那么不同的三角剖分方式就会存在不同的解,那么最优解怎么求呢?

        类比于矩阵连乘的规律,我们也对不同的组合方式加括号表示。最后凸多边形剖分问题也表示为多个子问题叠加的解。

        那么根据矩阵连乘,有下面这种最优解的产生形式,可以根据不同的加权的关系写出函数关系,变成矩阵连乘问题。

2、完整代码 

public class MinWeightTriangulation {public static void main(String [] args){int size=5;int m[][]=new int[size+1][size+1];int s[][]=new int[size+1][size+1];//定义权值int num[][]= {{0,2,2,3,1,4},{2,0,1,5,2,3},{2,1,0,2,1,4},{3,5,2,0,6,2},{1,2,1,6,0,1},{4,3,4,2,1,0}};Triangle(num,m,s);for(int i=1;i<size+1;i++){for(int j=1;j<size+1;j++){System.out.print(m[i][j]);System.out.print("\t");}System.out.println("");}Traceback(1, 5, s);}//计算最优值public static void Triangle(int[][]num,int[][]m,int[][]s){int n=5;for(int i=1;i<=n;i++)m[i][i]=0;for(int r=2;r<=n;r++){for(int i=1;i<=n-r+1;i++){int j=i+r-1;m[i][j]=m[i+1][j]+Weight(i-1, i, j, num);s[i][j]=i;for(int k=i+1;k<j;k++){int t=m[i][k]+m[k+1][j]+Weight(i-1, k, j, num);if(t<m[i][j]){m[i][j]=t;s[i][j]=k;}}}}}//权重计算public static int Weight(int i,int j,int k,int[][]num){return num[i][j]+num[j][k]+num[i][k];}//返回匹配方式public static void Traceback(int i,int j,int[][]s){if(i==j)return;Traceback(i, s[i][j],s);Traceback(s[i][j]+1,j,s);System.out.print("A"+i+", "+s[i][j]);System.out.println(" and A"+(s[i][j]+1)+", "+j);}
}

http://www.yayakq.cn/news/925367/

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