在编程的世界里，矩阵连乘问题是一个经典的优化问题，它涉及如何高效地计算多个矩阵相乘的结果。今天，我们用动态规划来搞定这个难题！🔍

首先，我们需要明确矩阵的维度信息。假设你有若干个矩阵 \(A_1, A_2, ..., A_n\)，每个矩阵的大小为 \(p_{i-1} \times p_i\)。动态规划的核心在于构建一个二维数组 `dp`，其中 `dp[i][j]` 表示从第 \(i\) 个矩阵到第 \(j\) 个矩阵连乘所需的最少标量乘法次数。🤔

接下来，我们通过填表的方式逐步求解。当 \(i = j\) 时，`dp[i][j] = 0`，因为单个矩阵不需要额外操作；当 \(i < j\) 时，我们需要枚举分割点 \(k\)（\(i \leq k < j\)），并更新 `dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k+1][j] + p_{i-1} p_k p_j)`。💡

最后，`dp[1][n]` 就是最终答案！这种方法的时间复杂度为 \(O(n^3)\)，虽然看起来复杂，但能有效避免暴力解法的冗长运算。🌟

掌握动态规划，让矩阵连乘不再是难题！💪

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