使用多维数组的 Java 矩阵乘法程序

在本文中，我们将了解如何使用 Java 中的多维数组来乘以两个矩阵。矩阵的元素具有行和列的排列。具有 m 行和 n 列的矩阵可以称为m × n 矩阵。

矩阵中的单个条目称为元素，可以用a[i][j]表示，表示元素 a 位于第 i 行和第 j 列。

问题陈述

编写一个 Java 程序，使用多维数组乘以两个矩阵。以下是相同的演示 -

输入

First matrix:
2 3 4
5 2 3
4 6 9

Second matrix:
1 5 3
5 6 3
8 1 5

输出

The product of two matrices is:
49 32 35
39 40 36
106 65 75

不同的方法

以下是使用多维数组乘以两个矩阵的不同方法 -

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使用 main() 方法

以下是使用多维数组乘以两个矩阵的步骤 -

  • 在main() 方法中定义矩阵的大小并初始化两个矩阵。
  • 使用嵌套循环打印第一个和第二个矩阵。
  • 创建一个第三个矩阵来存储两个矩阵的乘积。
  • 使用嵌套循环通过迭代矩阵的行和列来计算乘积。
  • 将计算出的乘积存储在结果矩阵中。
  • 打印包含两个矩阵乘积的结果矩阵。

示例

在这里，我们将所有操作绑定到main() 方法下 -

Open Compiler
public class MultiplyMatrices {
   public static void main(String[] args) {
      int matrix_size = 3;
      int[][] input_matrix_1 = {
         {2, 3, 4},
         {5, 2, 3},
         {4, 6, 9}
      };
      System.out.println("The first matrix is defined as: ");
      for (int i = 0; i < matrix_size; i++) {
         for (int j = 0; j < matrix_size; j++) {
            System.out.print(input_matrix_1[i][j] + " ");
         }
         System.out.println();
      }
      int[][] input_matrix_2 = {
         {1, 5, 3},
         {5, 6, 3},
         {8, 1, 5}
      };
      System.out.println("The second matrix is defined as: ");
      for (int i = 0; i < matrix_size; i++) {
         for (int j = 0; j < matrix_size; j++) {
            System.out.print(input_matrix_2[i][j] + " ");
         }
      System.out.println();
   }
   int[][] resultant_matrix = new int[matrix_size][matrix_size];
   for(int i = 0; i < matrix_size; i++) {
      for (int j = 0; j < matrix_size; j++) {
         for (int k = 0; k < matrix_size; k++) {
            resultant_matrix[i][j] += input_matrix_1[i][k] * input_matrix_2[k][j];
         }
      }
   }
   System.out.println("\n The product of two matrices is: ");
   for(int[] row : resultant_matrix) {
      for (int column : row) {
         System.out.print(column + " ");
      }
      System.out.println();
      }
   }
}

输出

The first matrix is defined as:
2 3 4
5 2 3
4 6 9

The second matrix is defined as:
1 5 3
5 6 3
8 1 5

The product of two matrices is:
49 32 35
39 40 36
106 65 75

使用封装

以下是使用 封装 使用多维数组乘以两个矩阵的步骤 -

  • 定义一个静态multiply() 方法来执行矩阵乘法。
  • 在 multiply() 方法内部，我们将创建一个矩阵来存储结果。
  • 使用嵌套循环将输入矩阵的对应行和列相乘并存储乘积。
  • 在 multiply() 方法内部打印结果矩阵。
  • 在main() 方法中，定义并初始化两个矩阵。
  • 打印第一个和第二个矩阵。
  • 使用输入矩阵调用 multiply() 方法来计算和显示乘积。

示例

在这里，我们将操作封装到函数中，展示了 面向对象编程 -

Open Compiler
public class MultiplyMatrices {
   static int matrix_size = 3;
   static void multiply(int input_matrix_1[][], int input_matrix_2[][]){
      int[][] resultant_matrix = new int[matrix_size][matrix_size];
      for(int i = 0; i < matrix_size; i++) {
         for (int j = 0; j < matrix_size; j++) {
            for (int k = 0; k < matrix_size; k++) {
               resultant_matrix[i][j] += input_matrix_1[i][k] * input_matrix_2[k][j];
            }
         }
      }
      System.out.println("\n The product of two matrices is: ");
      for(int[] row : resultant_matrix) {
         for (int column : row) {
            System.out.print(column + " ");
         }
         System.out.println();
      }
   }
   public static void main(String[] args) {
      int matrix_size = 3;
      int[][] input_matrix_1 = {
         {2, 3, 4},
         {5, 2, 3},
         {4, 6, 9}
      };
      System.out.println("The first matrix is defined as: ");
      for (int i = 0; i < matrix_size; i++) {
         for (int j = 0; j < matrix_size; j++) {
            System.out.print(input_matrix_1[i][j] + " ");
         }
      System.out.println();
      }
      int[][] input_matrix_2 = { {1, 5, 3},
         {5, 6, 3},
         {8, 1, 5}
      };
      System.out.println("The second matrix is defined as: ");
      for (int i = 0; i < matrix_size; i++) {
         for (int j = 0; j < matrix_size; j++) {
            System.out.print(input_matrix_2[i][j] + " ");
         }
         System.out.println();
      }
      multiply(input_matrix_1, input_matrix_2);
   }
}

输出

The first matrix is defined as:
2 3 4
5 2 3
4 6 9
The second matrix is defined as:
1 5 3
5 6 3
8 1 5

The product of two matrices is:
49 32 35
39 40 36
106 65 75

更新于: 2024-11-15

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