题目描述
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
解题思路
- 令dp[ i i i]表示整数 i i i拆分成若干正整数之后乘积的最大值。则dp[ i i i]= m a x max max(dp[ i − j i-j i−j]* j j j) ,( j ∈ [ 1 , i − 1 ] j\in[1,i-1] j∈[1,i−1]),对动态规划的“感觉不错”的话,这个状态转移方程应该能想出来。
- 对于边界条件,我们把dp[ i i i]初始化为 i i i,因为这样就可以用上面的状态转移方程得到整数 m m m的“(m-1)*1”这样的一个拆分。
- 另外我们发现当 2 < = x < = 3 2<=x<=3 2<=x<=3时,上面的状态转移方程不能递推出正确的结果。因为我们发现这两个较小的数其实满足dp[ i i i]= m i n min min(dp[ i − j i-j i−j]* j j j) ,( j ∈ [ 1 , i − 1 ] j\in[1,i-1] j∈[1,i−1])。也可以直接看出 2 < = x < = 3 2<=x<=3 2<=x<=3时, d p [ x ] = x − 1 dp[x]=x-1 dp[x]=x−1,直接特判一下输出就行了。
AC代码
class Solution {
public:
int Max(int a,int b){
return a>b ? a : b;
}
int integerBreak(int n) {
vector<int>dp(n+1,0);
if(n<=3) return n-1;
for(int i=1;i<=n;i++) dp[i]=i;
for(int i=2;i<=n;i++){
for(int j=1;j<i;j++){
dp[i]=Max(dp[i],dp[i-j]*j);
}
}
return dp[n];
}
};