LeetCode 343. 整数拆分

本文详细介绍了LeetCode343题目的解题过程,即如何通过动态规划策略将一个正整数n拆分成多个正整数的和,以最大化这些整数的乘积。示例中展示了当n为2时,最大乘积为1。文章讲解了算法思路,时间复杂度,并提供了Java代码实现。

LeetCode 343. 整数拆分

题目描述

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。

LeetCode 343. 整数拆分
提示:

2 <= n <= 58

一、解题关键词


二、解题报告

1.思路分析

2.时间复杂度

3.代码示例

class Solution {
    public int integerBreak(int n) {
        if (n < 4) {
            return n - 1;
        }
        int[] dp = new int[n + 1];
        dp[2] = 1;

        for (int i = 3; i <= n; i++) {
            dp[i] = Math.max(Math.max(2 * (i - 2), 2 * dp[i - 2]), Math.max(3 * (i - 3), 3 * dp[i - 3]));
        }
        return dp[n];
    }
}

2.知识点



总结

相同题目

xxx

### 代码实现 #### Java 动态规划实现 ```java class Solution { public int integerBreak(int n) { if (n == 2) return 1; if (n == 3) return 2; int[] dp = new int[n + 1]; dp[2] = 2; dp[3] = 3; for (int i = 4; i <= n; i++) for (int j = 1; j <= i; j++) dp[i] = Math.max(dp[i], j * dp[i - j]); return dp[n]; } } ``` #### C++ 贪心算法实现 ```cpp class Solution { public: int integerBreak(int n) { vector<int> numvec; if(n==2) return 1; if(n==3) return 2; if(n==4) return 4; do { numvec.push_back(3); n=n-3; if(n<=3) { numvec.push_back(n); break; } if(n==4) { numvec.push_back(4); break; } }while(1); int sum=1; for(int i=0;i<numvec.size();i++) { sum*=numvec[i]; } return sum; } }; ``` #### Java 另一种动态规划实现 ```java class Solution { public int integerBreak(int n) { //定义dp数组 int[] dp = new int[n + 1]; //初始化dp数组 dp[2] = 1; for(int i = 3; i <= n; i++){ for(int j = 1; j < i - 1; j++){ //j*(i-j)代表把i拆分为j和i-j两个数相乘 //j*dp[i-j]代表把i拆分成j和继续把(i-j)这个数拆分,取(i-j)拆分结果中的最大乘积与j相乘 dp[i] = Math.max(dp[i], Math.max(j * (i - j), j * dp[i - j])); } } return dp[n]; } } ``` ### 分析总结 本题要求将一个正整数 `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。 #### 动态规划思路 - **确定 `dp` 数组含义**:`dp[i]` 表示分拆数字 `i` 可以得到的最大乘积 [^3]。 - **递推公式推导**:将 `i` 拆分成 `i - j` 和 `j` 的和,存在两种情况。一是 `i - j` 不再拆分,即 `j * (i - j)`;二是 `i - j` 继续拆分,即 `j * dp[i - j]`。所以递推公式为 `dp[i] = max({dp[i], (i - j) * j, dp[i - j] * j})` [^3]。 - **初始化**:根据 `dp[i]` 的定义,拆分数字 2 得到的最大乘积是 1,所以 `dp[2] = 1`。`dp[0]` 和 `dp[1]` 无意义,无需初始化 [^3]。 - **遍历顺序**:由于 `dp[i]` 依赖于 `dp[i - j]` 的状态,所以 `i` 从前向后遍历,先有 `dp[i - j]` 再有 `dp[i]` [^3]。 #### 贪心算法思路 当 `n >= 5` 时,尽可能多地拆分出 3。当剩下的数为 4 时,将其拆分为 4 而不是 2 和 2,因为 `4 > 2 * 2`。最后将拆分得到的数相乘,即可得到最大乘积 [^2]。 ###
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