343. 整数拆分

简介: **简介:**题目《343. 整数拆分》要求将正整数 `n` 拆分为至少两个正整数的和,并使这些整数的乘积最大化。通过动态规划(DP)解决此问题,定义 `dp[i]` 表示拆分数字 `i` 的最大乘积。递推公式为 `dp[i] = max(dp[i], max((i - j) * j, dp[i - j] * j))`,其中 `j` 遍历从 1 到 `i/2` 的范围以优化计算。初始化 `dp[2] = 1`,最终返回 `dp[n]` 即为答案。此方法利用了 DP 的状态转移思想,确保高效求解最大乘积。

题目:343. 整数拆分

给定一个正整数 n ,将其拆分为 k 个 正整数 的和( k >= 2 ),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: n = 2

输出: 1

解释: 2 = 1 + 1, 1 × 1 = 1。

示例 2:

输入: n = 10

输出: 36

解释: 10 = 3 + 3 + 4, 3 × 3 × 4 = 36。

提示:

2 <= n <= 58

思考历程与知识点:  

看到这道题目,都会想拆成两个呢,还是三个呢,还是四个....

我们来看一下如何使用动规来解决。

动规五部曲,分析如下:

确定dp数组(dp table)以及下标的含义

dp[i]:分拆数字i,可以得到的最大乘积为dp[i]。

dp[i]的定义将贯彻整个解题过程,下面哪一步想不懂了,就想想dp[i]究竟表示的是啥!

    2.确定递推公式

可以想 dp[i]最大乘积是怎么得到的呢?

其实可以从1遍历j,然后有两种渠道得到dp[i].

一个是j * (i - j) 直接相乘。

一个是j * dp[i - j],相当于是拆分(i - j),对这个拆分不理解的话,可以回想dp数组的定义。

那有同学问了,j怎么就不拆分呢?

j是从1开始遍历,拆分j的情况,在遍历j的过程中其实都计算过了。那么从1遍历j,比较(i - j) * j和dp[i - j] * j 取最大的。递推公式:dp[i] = max(dp[i], max((i - j) * j, dp[i - j] * j));

也可以这么理解,j * (i - j) 是单纯的把整数拆分为两个数相乘,而j * dp[i - j]是拆分成两个以及两个以上的个数相乘。

如果定义dp[i - j] * dp[j] 也是默认将一个数强制拆成4份以及4份以上了。

所以递推公式:dp[i] = max({dp[i], (i - j) * j, dp[i - j] * j});

那么在取最大值的时候,为什么还要比较dp[i]呢?

因为在递推公式推导的过程中,每次计算dp[i],取最大的而已。

       3.dp的初始化

不少同学应该疑惑,dp[0] dp[1]应该初始化多少呢?

有的题解里会给出dp[0] = 1,dp[1] = 1的初始化,但解释比较牵强,主要还是因为这么初始化可以把题目过了。

严格从dp[i]的定义来说,dp[0] dp[1] 就不应该初始化,也就是没有意义的数值。

拆分0和拆分1的最大乘积是多少?

这是无解的。

这里我只初始化dp[2] = 1,从dp[i]的定义来说,拆分数字2,得到的最大乘积是1,这个没有任何异议!

       4.确定遍历顺序

确定遍历顺序,先来看看递归公式:dp[i] = max(dp[i], max((i - j) * j, dp[i - j] * j));

dp[i] 是依靠 dp[i - j]的状态,所以遍历i一定是从前向后遍历,先有dp[i - j]再有dp[i]。

所以遍历顺序为:

for (int i = 3; i <= n ; i++) {

   for (int j = 1; j < i - 1; j++) {

       dp[i] = max(dp[i], max((i - j) * j, dp[i - j] * j));

   }

}

注意 枚举j的时候,是从1开始的。从0开始的话,那么让拆分一个数拆个0,求最大乘积就没有意义了。

j的结束条件是 j < i - 1 ,其实 j < i 也是可以的,不过可以节省一步,例如让j = i - 1,的话,其实在 j = 1的时候,这一步就已经拆出来了,重复计算,所以 j < i - 1

至于 i是从3开始,这样dp[i - j]就是dp[2]正好可以通过我们初始化的数值求出来。

更优化一步,可以这样:

for (int i = 3; i <= n ; i++) {

   for (int j = 1; j <= i / 2; j++) {

       dp[i] = max(dp[i], max((i - j) * j, dp[i - j] * j));

   }

}

因为拆分一个数n 使之乘积最大,那么一定是拆分成m个近似相同的子数相乘才是最大的。

例如 6 拆成 3 * 3, 10 拆成 3 * 3 * 4。 100的话 也是拆成m个近似数组的子数 相乘才是最大的。

只不过我们不知道m究竟是多少而已,但可以明确的是m一定大于等于2,既然m大于等于2,也就是 最差也应该是拆成两个相同的 可能是最大值。

那么 j 遍历,只需要遍历到 n/2 就可以,后面就没有必要遍历了,一定不是最大值。

至于 “拆分一个数n 使之乘积最大,那么一定是拆分成m个近似相同的子数相乘才是最大的” 这个我就不去做数学证明了,感兴趣的同学,可以自己证明。

之后举例推导dp数组就可以了

题解:

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

 


                         

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