在计算机科学中，矩阵连乘问题是经典优化问题之一。通过动态规划方法，我们可以高效地解决这一难题。🔍假设我们有一系列矩阵需要相乘，如A₁ × A₂ × A₃……不同的排列方式会导致计算量的巨大差异。动态规划的核心在于利用子问题最优解来构建全局最优解。💻

例如，给定三个矩阵A₁（30×35）、A₂（35×15）和A₃（15×5），若按顺序(A₁ × A₂) × A₃计算，则总运算次数为15125次；而先计算A₂ × A₃再与A₁结合，运算次数仅为7875次！💡动态规划通过存储中间结果避免重复计算，显著提升了效率。

运行结果显示，在处理大规模矩阵时，动态规划算法展现了卓越性能。不仅减少了不必要的计算，还极大缩短了运行时间，成为解决此类问题的最佳选择。💪🎉

算法优化 动态规划 矩阵连乘