题目内容 (请给出正确答案)
[主观题]

两个矩阵Am*n和Bn*p相乘,用基本的方法进行,则需要的乘法次数为m*n*p 多个矩阵相乘满足结合律,不

同的乘法顺序所需要的乘法次数不同。考虑采用动态规划方法确定Mi,M{i+i),…,Mj多个矩阵连乘的最优顺序,即所需要的乘法次数最少。最少乘法次数用m[i,j]表示,其递归式定义为:两个矩阵Am*n和Bn*p相乘,用基本的方法进行,则需要的乘法次数为m*n*p 多个矩阵相乘满足结合其中i、j和k为矩阵下标,矩阵序列中Mi的维度为(Pi-i.)*Pi采用自底向上的方法:实现该算法来确定n个矩阵相乘的顺序,其时间复杂度为(64 )。若四个矩阵M1. M2、M3.,M4相乘的维度序列为2、6、3、10.3,采用上述算法求解,则乘法次数为(65 )。

A.O(N2)

B.O(N2Lgn)

C.O(N3)

D.O(n3lgn)

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第1题

试题四(15分)阅读下列说明和C代码,回答问题1至问题3,将解答写在答题纸的对应栏内。【说明】某工程计

试题四(15分)

阅读下列说明和C代码,回答问题1至问题3,将解答写在答题纸的对应栏内。

【说明】

某工程计算中要完成多个矩阵相乘(链乘)的计算任务。

两个矩阵相乘要求第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数,计算量主要由进行乘法运算的次数决定。采用标准的矩阵相乘算法,计算Am*n*Bn*p,需要m*n*p次乘法运算。

矩阵相乘满足结合律,多个矩阵相乘,不同的计算顺序会产生不同的计算量。以矩阵A110*100,A2100*5,A35*50三个矩阵相乘为例,若按(A1*A2)*A3计算,则需要进行10*100*5+10*5*50=7500次乘法运算;若按A1*(A2*A3)计算,则需要进行100*5*50+10*100*50=75000次乘法运算。可见不同的计算顺序对计算量有很大的影响。

矩阵链乘问题可描述为:给定n个矩阵<A1,A2,….An>,矩阵Ai的维数为pi-1*Pi,其中i = 1,2,….n。确定一种乘法顺序,使得这n个矩阵相乘时进行乘法的运算次数最少。

由于可能的计算顺序数量非常庞大,对较大的n,用蛮力法确定计算顺序是不实际的。经过对问题进行分析,发现矩阵链乘问题具有最优子结构,即若A1*A2*…*An的一个最优计算顺序从第k个矩阵处断开,即分为A1*A2*….Ak和Ak+1*Ak+2*…*An两个子问题,则该最优解应该包含A1*A2*…*Ak的一个最优计算顺序和Ak+1*Ak+2*…An的一个最优计算顺序。据此构造递归式,

试题四(15分)阅读下列说明和C代码,回答问题1至问题3,将解答写在答题纸的对应栏内。【说明】某工程

其中,cost[i][j]表示Ai+1*Ai+2*...Aj+1的最优计算的计算代价。最终需要求解cost[0][n-1]。

【C代码】

算法实现采用自底向上的计算过程。首先计算两个矩阵相乘的计算量,然后依次计算3个矩阵、4个矩阵、…、n个矩阵相乘的最小计算量及最优计算顺序。下面是算法的C语言实现。

(1)主要变量说明

n:矩阵数

seq[]:矩阵维数序列

cost[][]:二维数组,长度为n*n,其中元素cost[i][j]表示Ai+1*Ai+2*…Aj+1的最优计算的计算代价

trace[][]:二维数组,长度为n*n,其中元素trace[i][j]表示Ai+1*Ai+2*Aj+1的最优计算对应的划分位置,即k

(2)函数cmm

define N 100

intcost[N][N];

inttrace[N][N];

int cmm(int n,int seq[]){

int tempCost;

int tempTrace;

int i,j,k,p;

int temp;

for(i=0;i<n;i++){ cost[i][i] =0;}

for(p=1;p<n;p++){

for(i=0; (1) ;i++){

(2);

tempCost = -1;

for(k = i;k<j;k++){

temp = (3) ;

if(tempCost==-1||tempCost>temp){

tempCost = temp;

(4) ;

}

}

cost[i][j] = tempCost;

trace[i][j] = tempTrace;

}

}

return cost[0][n-1];

}

【问题1】(8分)

根据以上说明和C代码,填充C代码中的空(1)~(4)。

【问题2】(4分)

根据以上说明和C代码,该问题采用了 (5) 算法设计策略,时间复杂度 (6) 。(用O符号表示)

【问题3】(3分)

考虑实例n=6,各个矩阵的维数:A1为5*10,A2为10*3,A3为3*12,A4为12*5,A5为5*50,A6为50*6,即维数序列为5,10,3,12,5,50,6。则根据上述C代码得到的一个最优计算顺序为 (7) (用加括号方式表示计算顺序),所需要的乘法运算次数为 (8) 。

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第2题

设矩阵Am×n,Bn×p满足AB=O.试证:r(A)+r(B)≤n.

设矩阵Am×n,Bn×p满足AB=O.试证:r(A)+r(B)≤n.

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第3题

设A为mxn矩阵,证明:rankA=1的充分必要条件是存在m维非零向量a=(a1,a2,..,am)与n维非零向量β=(b1,b2,...,bn),使A=aTβ.
设A为mxn矩阵,证明:rankA=1的充分必要条件是存在m维非零向量a=(a1,a2,..,am)与n维非零向量β=(b1,b2,...,bn),使A=aTβ.

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第4题

试用线程的方法编写两个10*10矩阵的相乘的计算程序,用10个线程完成结果矩阵每一行的计算。

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第5题

用16×4位ROM作成两个两位二进制数相乘(A1A0×B1B0)的运算器,列出真值表,画出存储矩阵的结点图。
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第6题

●试题四 阅读下列函数说明,将应填入(n)处的字句写在答卷纸的对应栏内。 【函数1说明】 函数compa

●试题四

阅读下列函数说明,将应填入(n)处的字句写在答卷纸的对应栏内。

【函数1说明】

函数compare(SqList A,SqList B)的功能是:设A=(al,…,am)和B=(bl,…,bn)均为顺序表,"比较",两个顺序表A和B的大小。设A'和B'分别为A和B中除去最大共同前缀后的子表(例如,A=(y,x,x,z,x,z),B=(y,x,x,z,y,x,x,z),则两者中最大的共同前缀为(y,x,x,z),在两表中除去最大共同前缀后的子表分别为A′=(x,z)和B′=(y,x,x,z))。若A′=B′=空表,则A=B;若A′=空表,而B′≠空表,或者两者均不为空表,且A′的首元小于B'的首元,则A<B:否则A>B。

提示:算法的基本思想为:若相等,则j+l,之后继续比较后继元素;否则即可得出比较结果。显然,j的初值应为0,循环的条件是j不超出其中任何一个表的范围。若在循环内不能得出比较结果,则循环结束时有3种可能出现的情况需要区分。

【函数1】

int compare(SqListA,SqList B)

{

//若A<B,则返回-1;若A=B,则返回0:若A>B,则返回1

j=0;

while(i< (1) &&j<

B.length)

if(A.elem[j]<

B.elem[j])return(-1);

else if(A.elem[j]>

B.elem[j])return (1) ;

else (2) ;

if(A.length==

B.length)return(0);

else if(A.length<

B.length)return(-1);

else return (1) ;

}//compare

//函数1的时间复杂度是 (3) 。

【函数2说明】

函数exchange_L(SLink&L,int m)的功能是:用尽可能少的辅助空间将单链表中前m个结点和后n个结点的互换。即将单链表(a1,a2…,am,b1,b2,…,bn)改变成(b1,b2,…,bn,a1,a2,…,am)。

【函数2】

void exchange_L(SLink &L,int m)

{

if((4) &&L->next)//链表不空且m!=0

{

P=L->next;k=1;

while(k<m&&p)//查找am所在结点

{

P= (5) ;++k;

}

if((6) &&p->next)//n!=0时才需要修改指针

{

ha=L->next;//以指针ha记a1结点的位置

L->next=p->next;//将b1结点链接在头结点之后

p->next=NULL;//设am的后继为空

q= (7) ;//令q指向b1结点

while(q->next)q= (8) ;//查找bn结点

q->next= (9) ;//将a1结点链接到bn结点之后

}

}

}

//函数2的时间复杂度是 (10) 。

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第7题

用相邻矩阵A表示图,判定任意两个顶点Vi和Vj之间是否有长度为m 的路径相连,则只要检查()的第i行第j列的元素是否为零即可。

A.mA

B.A

C.Am

D.Am-1

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第8题

用相邻矩阵A表示图,判定任意两个顶点Vi和Vj之间是否有长度为m 的路径相连,则只要检查()的第i行第j列的元素是否为零即可。

A.mA

B.A

C.Am

D.Am-1

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第9题

模型矩阵M,视图矩阵V和投影矩阵P相乘的次序正确的是

A.MVP

B.VMP

C.PVM

D.PMV

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第10题

两个n*n的矩阵相乘的时间复杂度是W(n^2)
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