有两个N*N的矩阵A和B，想要在微机（PC机）上按矩阵乘法基本算法编程。实现计算A*B。假设N较大，本机内存也足够大，可以存下A、B和结果矩阵。那么，为了加快计算速度，A和B在内存中的存储方式应选择（）。A.A按行存储，B按行存储B.A按行存储，B按列存储C.A按列存储，B按行存储D.A按列存储，B按列存储
有两个N*N的矩阵A和B，想要在微机（PC机）上按矩阵乘法基本算法编程。实现计算A*B。假设N较大，本机内存也足够大，可以存下A、B和结果矩阵。那么，为了加快计算速度，A和B在内存中的存储方式应选择（）。
A.A按行存储，B按行存储
B.A按行存储，B按列存储
C.A按列存储，B按行存储
D.A按列存储，B按列存储
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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，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cmmdefine N 100intcost[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;in;i++){ cost[i][i] =0;}for(p=1;pn;p++){for(i=0; （1） ;i++){（2）;tempCost = -1;for(k = i;kj;k++){temp = （3） ;if(tempCost==-1||tempCosttemp){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） 。
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：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)
有两个N*N的矩阵A和B，想要在微机（PC机）上按矩阵乘法基本算法编程实现计算A*B。假设N较大，本机内存也足够大，可以存下A、B和结果矩阵。那么，为了加快计算速度，A和B在内存中的存储方式应选择（ ）。A.A按行存储，B按行存储B.A按行存储，B按列存储C.A按列存储，B按行存储D.A按列存储，B按列存储
阅读下列说明和C代码，回答问题1至问题3【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
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+1），…，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：其中i、j和k为矩阵下标，矩阵序列中Mi的维度为（pi-1）*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（ ）A.O（n2）B.O（n2lgn）C.O（n3）D.O（n3lgn）
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+1），…，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：其中i、j和k为矩阵下标，矩阵序列中Mi的维度为（pi-1）*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，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（ ）。A.156B.144C.180D.360
【单选题】在下列集合中，对指定的运算不能构成实数域R上的一个线性空间的是 （)．A．所有m×n的实矩阵，对矩阵的加法及数与矩阵的乘法B．所有n阶实对称矩阵，对矩阵的加法及数与矩阵的乘法C．所有n阶实反对称矩阵，对矩阵的加法及数与矩阵的乘法D．所有n阶可逆矩阵，对矩阵的加法及数与矩阵的乘法