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    Aaron_Yang:LeetCode343: 整数拆分(动态规划超详解)

    作者:[db:作者] 时间:2021-07-17 15:47

    题目:

    给定一个正整数 n,将其拆分为至少两个正整数的和,并使这些整数的乘积最大化。 返回你可以获得的最大乘积。

    示例 1:

    输入: 2
    输出: 1
    解释: 2 = 1 + 1, 1 × 1 = 1

    示例 2:

    输入: 10
    输出: 36
    解释: 10 = 3 + 3 + 4, 3 × 3 × 4 = 36

    说明: 你可以假设 n 不小于 2 且不大于 58。

    来源:力扣(LeetCode)
    链接:https://leetcode-cn.com/problems/integer-break

    思路:

    这是一道动态规划的问题,根据题意,可以进行以下分析:

    1. 我们先确定dp数组的含义:dp【i】表示的是拆分数字i,可以得到的最大乘积为dp【i】。
    2. 如何实现递推?递归有两种:dp【i-j】*j 以及(i-j)*j,拆分数字和不拆分数字的两种。再在这两种之间取最大的。因此,可以得到这个公式:dp[i] = max(dp[i], max((i - j) * j, dp[i - j] * j)); 记得在外面还要套一个max,因为要和当前计算得到的dp进行比较,哪个大取哪个。
    3. 初始化dp。因为0和1都是无意义的,因此从2开始初始化,dp【2】=1,因此循环的时候,需要从3开始。
    4. 遍历(见代码)
    5. 可以举个栗子推导一下:i=8 时dp[8]=18( 3+3+2)

    代码:

    class Solution {
    public:
        int integerBreak(int n) {
            vector<int>dp(n+1);
            dp[2] = 1;  // 1*1
            for(int i =3;i<=n;i++)
            {
                for(int j=1;j<i-1;j++)
                {
                    dp[i] = max(dp[i],max(dp[i-j]*j,(i-j)*j));
                }
            }
            return dp[n];
        }
    };
    
    cs
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