整数拆分
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:
示例 2:
思路
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。
动态规划
动规五部曲,分析如下:
1.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]的定义讲贯彻整个解题过程,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));
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!
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]。
枚举j的时候,是从1开始的。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。
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));
- }
- }
举例推导dp数组
举例当n为10 的时候,dp数组里的数值,如下:
343.整数拆分
以上动规五部曲分析完毕,C++代码如下:
- 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 - 1; j++) {
- dp[i] = max(dp[i], max((i - j) * j, dp[i - j] * j));
- }
- }
- return dp[n];
- }
- };
贪心
本题也可以用贪心,每次拆成n个3,如果剩下是4,则保留4,然后相乘,但是这个结论需要数学证明其合理性!
我没有证明,而是直接用了结论。感兴趣的同学可以自己再去研究研究数学证明哈。
给出我的C++代码如下:
- class Solution {
- public:
- int integerBreak(int n) {
- if (n == 2) return 1;
- if (n == 3) return 2;
- if (n == 4) return 4;
- int result = 1;
- while (n > 4) {
- result *= 3;
- n -= 3;
- }
- result *= n;
- return result;
- }
- };
总结
本题掌握其动规的方法,就可以了,贪心的解法确实简单,但需要有数学证明,如果能自圆其说也是可以的。
其实这道题目的递推公式并不好想,而且初始化的地方也很有讲究,我在写本题的时候一开始写的代码是这样的:
- class Solution {
- public:
- int integerBreak(int n) {
- if (n <= 3) return 1 * (n - 1);
- vector<int> dp(n + 1, 0);
- dp[1] = 1;
- dp[2] = 2;
- dp[3] = 3;
- for (int i = 4; i <= n ; i++) {
- for (int j = 1; j < i - 1; j++) {
- dp[i] = max(dp[i], dp[i - j] * dp[j]);
- }
- }
- return dp[n];
- }
- };
这个代码也是可以过的!
在解释递推公式的时候,也可以解释通,dp[i] 就等于 拆解i - j的最大乘积 * 拆解j的最大乘积。看起来没毛病!
但是在解释初始化的时候,就发现自相矛盾了,dp[1]为什么一定是1呢?根据dp[i]的定义,dp[2]也不应该是2啊。
但如果递归公式是 dp[i] = max(dp[i], dp[i - j] * dp[j]);,就一定要这么初始化。递推公式没毛病,但初始化解释不通!
虽然代码在初始位置有一个判断if (n <= 3) return 1 * (n - 1);,保证n<=3 结果是正确的,但代码后面又要给dp[1]赋值1 和 dp[2] 赋值 2,这其实就是自相矛盾的代码,违背了dp[i]的定义!
我举这个例子,其实就说做题的严谨性,上面这个代码也可以AC,大体上一看好像也没有毛病,递推公式也说得过去,但是仅仅是恰巧过了而已。
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