vc编程连乘程序怎么写

在VC编程中，实现矩阵连乘的动态规划解法可以通过以下步骤完成：

定义状态

定义一个二维数组 `m`，其中 `m[i][j]` 表示从第 `i` 个矩阵乘到第 `j` 个矩阵的最小乘法次数。

定义一个二维数组 `s`，其中 `s[i][j]` 表示从第 `i` 个矩阵乘到第 `j` 个矩阵时，最优的分割点（也就是在哪里加括号）。

初始化

对于单个矩阵的情况，`m[i][i]` 初始化为 0，因为一个矩阵乘以自己不需要乘法操作。

状态转移

对于长度为 `l` 的子序列（即从第 `i` 个矩阵到第 `j` 个矩阵），遍历所有可能的分割点 `k`，计算 `m[i][j]` 的值。

`m[i][j] = min（m[i][j], m[i][k] + m[k+1][j] + d[i-1] * d[k] * d[j]）`，其中 `d[i-1]` 是第 `i` 个矩阵的维度，`d[k]` 是第 `k+1` 个矩阵的维度。

计算结果

最终，`m[n]` 就是所有矩阵连乘的最小乘法次数。

`s[n]` 可以用于构造最优的括号放置方案。

```cpp

include

include

include

using namespace std；

void matrix_chain_order（int* d, int n, vector>& m, vector>& s） {

for （int i = 1； i <= n； i++） {

m[i * n + i] = 0；

}

for （int l = 2； l <= n； l++） {

for （int i = 1； i <= n - l + 1； i++） {

int j = i + l - 1；

m[i * n + j] = INT_MAX；

for （int k = i； k < j； k++） {

int q = m[i * n + k] + m[（k + 1） * n + j] + d[i - 1] * d[k] * d[j]；

if （q < m[i * n + j]） {

m[i * n + j] = q；

s[i * n + j] = k；

}

}

}

}

}

int main（） {

int n = 3； // 矩阵数量

int d1 = 30, d2 = 35, d3 = 15, d4 = 5, d5 = 10, d6 = 20； // 各矩阵的维度

vector p = {d1, d2, d3, d4, d5, d6}；

vector> m（n * n, vector（n * n, INT_MAX））；

vector> s（n * n, vector（n * n, -1））；

matrix_chain_order（p.data（）, n, m, s）；

cout << "最小乘法次数： " << m[n] << endl；

// 输出最优分割点

for （int i = 1； i <= n； i++） {

for （int j = 1； j <= n； j++） {

cout << "m["<< i << "]["<< j << "] = " << m[i][j] << ", s["<< i << "]["<< j << "] = " << s[i][j] << endl；

}

}

return 0；

}

```

建议

确保输入的矩阵维度是有效的，并且满足乘法条件。

动态规划数组 `m` 和 `s` 的大小是 `n * n`，需要预先分配空间。

可以根据具体需求进一步优化代码，例如添加注释、检查边界条件等。