实验三：动态规划法【实验目的】深入理解动态规划算法的算法思想，应用动态规划算法解决实际的算法问题。【实验性质】验证性实验。【实验要求】对于下列所描述的问题，给出相应的算法描述，并完成程序实现与时间复杂度的分析。该问题描述为：一般地，考虑矩阵A1，A2，⋯，An的连乘积，它们的维数分别为d0,d1,⋯,dn,即Ai的维数为di-1×di(1≤i≤n)。确定这n个矩阵的乘积结合次序，使所需的总乘法次数最少。对应于乘法次数最少的乘积结合次序为这n个矩阵的最优连乘积次序。按给定的一组测试数据对根据算法设计的程序进行调试：6个矩阵连乘积A=A1×A2×A3×A4×A5×A6，各矩阵的维数分别为：A1：10×20，A2：20×25，A3：25×15，A4：15×5，A5：5×10，A6：10×25。完成测试。【算法思想及处理过程】Main()函数:定义二维数组m用来存放最优解;定义二维数组s用来存放最优解的断开点;定义一维数组p用来存放矩阵维数.MatrixChain函数:首先通过for循环,给二维数组M和S的对角线赋值为0(表示只有一个矩阵,没有相乘的).然后通过for循环,求出最优解(这只是假定的最优解)和断开点(这只是假定的最完美的断开点),再通过双重for循环在后面找到了一个最优解,判断后一个最优解是不是比前一个最优解小(也就是更优,更好),如果小,则将前最优解改为后一个的最优解,并且将前断开点改为后一个的断开点,然后重复此操作.【程序代码】#includevoidMatrixChain(intp[],intm[][6],ints[][6],intn);//求最优解和断开点voidprint1(intm[][6],ints[][6],intp[]);//打印矩阵,最优解,断开点voidprint2(inti,intn,ints[][6]);//打印加括号的断开矩阵intmain(){intp[7]={10,20,25,15,5,10,25};intm[6][6],s[6][6];MatrixChain(p,m,s,6);print1(m,s,p);printf("\n\n矩阵连乘次数的最优值为:\n");printf("-----------------------------------------------\n");print2(0,6-1,s);printf("\n-----------------------------------------------\n\n");return0;}voidMatrixChain(intp[],intm[][6],ints[][6],intn){inti,j,k,z,t;for(i=0;i
