前言：
今天小伙伴们对“多矩阵乘法优化算法”大约比较注重，你们都需要剖析一些“多矩阵乘法优化算法”的相关内容。那么小编也在网络上网罗了一些关于“多矩阵乘法优化算法””的相关内容，希望同学们能喜欢，看官们一起来学习一下吧！简介： 大厂面试真题详解：稀疏矩阵乘法
给定两个 稀疏矩阵 A 和 B，返回AB的结果。
您可以假设A的列数等于B的行数。
样例1
Input: [[1,0,0],[-1,0,3]][[7,0,0],[0,0,0],[0,0,1]]Output:[[7,0,0],[-7,0,3]]Explanation:A = [ [ 1, 0, 0], [-1, 0, 3]]B = [ [ 7, 0, 0 ], [ 0, 0, 0 ], [ 0, 0, 1 ]] | 1 0 0 | | 7 0 0 | | 7 0 0 |AB = | -1 0 3 | x | 0 0 0 | = | -7 0 3 | | 0 0 1 |
样例2
Input:[[1,0],[0,1]][[0,1],[1,0]]Output:[[0,1],[1,0]]算法：模拟
思路
矩阵乘法的实现：一个m行n列的矩阵A，与一个n行p列的矩阵B可以相乘，得到的结果AB是一个m行p列的矩阵，其中的第i行第j列位置上的数AB(i,j)为，矩阵A第i行上的n个数与矩阵B第j列上的n个数一一对应相乘后，所得到的n个乘积之和。直接模拟即可。
复杂度分析
空间复杂度O(n^2)
时间复杂度O(n^3)
public class Solution { /** * @param A: a sparse matrix * @param B: a sparse matrix * @return: the result of A * B */ public int[][] multiply(int[][] A, int[][] B) { int rowA = A.length, columnA = A[0].length; int rowB = B.length, columnB = B[0].length; // AB为 rowA * columnB 大小的矩阵 int[][] AB = new int [rowA][columnB]; for (int i = 0; i < rowA; i++){ for (int j = 0; j < columnB; j++){ // 求出每一项 int sum = 0; for (int k = 0; k < columnA; k++){ sum += A[i][k] * B[k][j]; } AB[i][j] = sum; } } return AB; }}原文：
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标签： #多矩阵乘法优化算法
