这是一篇关于如何通过动态规划解决整数拆分问题的博客，目的是最大化拆分后整数的乘积。文章提供了解决此问题的两种方法：暴力递归和动态规划。解法一采用递归策略，分析了不拆分和继续拆分两种情况下的最大乘积。解法二则利用动态规划状态转移方程找到最优解。
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。
解法一：暴力递归
f( k ) = a * ( k - a )
可能性分析：
假设 f ( k ) 表示 n = k 时，获得的最大乘积
a = 1 尝试 ( k - a ) 是否再拆分
- 如果不查分：res1 = a * ( k - a )
- 如果查分：res2= i * f ( k - a )
- res = max(res1, res2)
在尝试 0 到 n 所有可能性后，去最大值。
def integer_break2(n):
if n <= 2
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