有一根长度为length的绳子,length为正整数,问怎样切分绳子才能使切分后每段绳子的乘积最大。比如当length为8时,最优切分为2,3,3,乘积为18。
测试用例:
功能测试:绳子长度大于5
边界测试:绳子长度为0,1,2,3,4
#include<iostream>
using namespace std;
int MaxProductAfterCut(int length)
{
if(length<2)return 0;
if(length==2)return 1;
if(length==3)return 2;
int* product=new int[length+1];
product[0]=0
product[1]=1;
product[2]=2;
product[3]=3;
int Max=0;
for(int i=4;i<=length;++i)
{
Max=0;
for(int j=1;j<=i/2;++j)
{
int tmp=product[j]*product[i-j];
if(Max<tmp)
Max=tmp;
product[i]=Max;
}
}
Max=product[length];
delete []product;
return Max;
}
int main()
{
cout<<MaxProductAfterCut(8)<<endl;
}
动态规划的四个特点:
- 大问题可以分解为多个小问题,且每个小问题存在最优解。
- 大问题的最优解依赖于小问题的最优解。
- 小问题之间有重叠的更小问题。
- 从上往下分析问题,从下往上解决问题。
先假设函数f(n)是各段乘积的最大值,在剪第一刀时会有n-1种方法,就是说第一段绳子的长度可能是1,2,3...n-1,所以f(n)=f(i)*f(n-i),其中0<i<n。在这个问题中0~3的长度要特殊处理,直接返回最优值。定义数组product存放每段的最优解,但是注意product[0],product[1],product[2],product[3]特殊处理。