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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
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
参考答案
参考解析
解析：本题考查数据结构中矩阵的基础知识。矩阵相乘最重要的方法是一般矩阵乘积。它只有在第一个矩阵的列数（column）和第二个矩阵的行数（row）相同时才有意义。当矩阵A的列数等于矩阵B的行数时，A与B可以相乘。乘积C的第m行第n列的元素等于矩阵A的第m行的元素与矩阵B的第n列对应元素乘积之和。故正确答案为：B
更多 “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” 相关考题
考题
关于主对角线(从左上角到右下角)对称的矩阵为对称矩阵;如果一个矩阵中的各个元素取值为0或1，那么该矩阵为01矩阵，求大小为N*N的01对称矩阵的个数?()A.power(2,n);B.power(2,n*n/2);C.power(2,(n*n+n)/2);D.power(2,(n*n-n)/2);
考题
简单无向图的邻接矩阵是对称的，可以对其进行压缩存储。若无向图G有n个节点，其邻接矩阵为A[1..n, 1..n]，且压缩存储在B[1..k]中，则k的值至少为(30)。若按行压缩存储对称矩阵的上三角元素，则当n等于10时，边(V6，V3)的信息存储在B[(31)]中。A．n(n+1)/2B．n2/2C．(n-1)(n+1)/2D．n(n-1)/2
考题
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
考题
●设下三角矩阵（上三角部分的元素值都为 0）A[0．．n，0．．n]如下所示，将该三角矩阵的所有非零元素（即行下标不小于列下标的元素）按行优先压缩存储在容量足够大的数组M[ ]中（下标从1 开始），则元素 A[I,j](O≤i≤n，j≤i)存储在数组M 的 (57) 中。
考题
简单无向图的邻接矩阵是对称的，可以对其进行压缩存储。若无向图G有n个结点，其邻接矩阵为A[1..n,1..n]，且压缩存储在B[1..k]中，则k的值至少为(40)。若按行压缩存储对称矩阵的上三角元素，则当n等于10时，边(V6,V3)的信息存储在 B[(41)]中。A．B．C．D．
考题
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） 。
考题
某大型整数矩阵用二维整数组 G[1：2M ，l：2N]表示，其中M和N是较大的整数，而且每行从左到右都己是递增排序，每到从上到下也都己是递增排序。元素G[M，N]将该矩阵划分为四个子矩阵A[1：M，1：N]，B[1:M，(N+1):2N]，C[(M+1）:2M，1:N ]，D[(M+1）:2M，(N+1):2N]。如果某个整数E大于A[M，N]，则E（ ）。A.只可能在子矩阵A中B.只可能在子矩阵B或C中C.只可能在子矩阵B、C或D中D.只可能在子矩阵D中
考题
简单无向图的邻接矩阵是对称的，可以对其进行压缩存储。若无向图G有n个节点，其邻接矩阵为 A[1..n, 1..n]，且压缩存储在B[1..A]中，则k的值至少为(43)。A．B．C．D．
考题
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：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)
考题
简单无向图的邻接矩阵是对称的，可以对其进行压缩存储。若无向图G有n个结点，其邻接矩阵为A[1.n，1.n]，且压缩存储在B[1.n(n-1)/2]。若按行压缩存储对称矩阵的上三角元素，则当n等于10时，边(V6，V3)的信息存储在()。A.B[18]
B.B[19]
C.B[20]
D.B[21]
考题
已知矩阵 Am*n和 Bn*p 相乘的时间复杂度为 O（mnp）矩阵相乘满足结合律,如三个矩阵A、B、C 相乘的顺序可以是（A*B）*C）,也可以是A*（B*C）.不同的相乘序所需进行的乘法次数可能有很大的差别,因此确定n 个矩阵相乘的最优计算顺序是一个非常重要的问题。已知确定n 个短阵 A,A2........An 相乘的计算顺序具有最优子结构,即 A1A2..........An 的最优计算顺序包含其子问题A1A2.......Ak和 Ak+1Ak+2.......An（可以列出其递归式为
其中,A 的维度为 pi-1*pim【i,j】,表示 AiAi+1…A j最优计算顺字的相乘次数,
先釆用自底向上的方法求n 个矩阵相乘的最优计算顺序。则该问题的算法设计策略为（ ）,算法的时间复杂度为（ ）,空间复杂度为（请作答此空）
给定一个实例,（POPi........P5）=（20.15.4.10.20.25）最优计算顺序为（ ）A.O（n^2）
B.O（n*2lgn）
C.O（n^3）
D.O（2n）
考题
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
考题
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+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）
考题
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+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.156
B.144
C.180
D.360
考题
填空题求两个n阶矩阵的乘积，算法的基本操作和时间复杂度分别为（）和（）
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