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# 343. 整数拆分

[力扣题目链接](https://leetcode-cn.com/problems/integer-break/)

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。
* 说明: 你可以假设 n 不小于 2 且不大于 58。

## 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));

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]。

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));
    }
}
```

5. 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](https://img-blog.csdnimg.cn/20210104173021581.png)

以上动规五部曲分析完毕，C++代码如下：

```CPP
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];
    }
};
```

* 时间复杂度：O(n^2)
* 空间复杂度：O(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：

```CPP
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;
    }
};
```

* 时间复杂度：O(n)
* 空间复杂度：O(1)

## 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：

```CPP
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。



## 其他语言版本


### Java 
```Java
class Solution {
    public int integerBreak(int n) {
        //dp[i] 为正整数 i 拆分后的结果的最大乘积
        int[]dp=new int[n+1];
        dp[2]=1;
        for(int i=3;i<=n;i++){
            for(int j=1;j<=i-j;j++){
                // 这里的 j 其实最大值为 i-j,再大只不过是重复而已，
                //并且，在本题中，我们分析 dp[0], dp[1]都是无意义的，
                //j 最大到 i-j,就不会用到 dp[0]与dp[1]
                dp[i]=Math.max(dp[i],Math.max(j*(i-j),j*dp[i-j]));
                // j * (i - j) 是单纯的把整数 i 拆分为两个数 也就是 i,i-j ，再相乘
                //而j * dp[i - j]是将 i 拆分成两个以及两个以上的个数,再相乘。
            }
        }
        return dp[n];
    }
}
```

### Python
```python
class Solution:
    def integerBreak(self, n: int) -> int:
        dp = [0] * (n + 1)
        dp[2] = 1
        for i in range(3, n + 1):
            # 假设对正整数 i 拆分出的第一个正整数是 j（1 <= j < i），则有以下两种方案：
            # 1) 将 i 拆分成 j 和 i−j 的和，且 i−j 不再拆分成多个正整数，此时的乘积是 j * (i-j)
            # 2) 将 i 拆分成 j 和 i−j 的和，且 i−j 继续拆分成多个正整数，此时的乘积是 j * dp[i-j]
            for j in range(1, i - 1):
                dp[i] = max(dp[i], max(j * (i - j), j * dp[i - j]))
        return dp[n]
```

### Go
```golang
func integerBreak(n int) int {
    /**
    动态五部曲
    1.确定dp下标及其含义
    2.确定递推公式
    3.确定dp初始化
    4.确定遍历顺序
    5.打印dp
    **/
    dp:=make([]int,n+1)
    dp[1]=1
    dp[2]=1
    for i:=3;i<n+1;i++{
        for j:=1;j<i-1;j++{
// i可以差分为i-j和j。由于需要最大值，故需要通过j遍历所有存在的值，取其中最大的值作为当前i的最大值，在求最大值的时候，一个是j与i-j相乘，一个是j与dp[i-j].
            dp[i]=max(dp[i],max(j*(i-j),j*dp[i-j]))
        }
    }
    return dp[n]
}
func max(a,b int) int{
    if a>b{
        return a
    }
    return b
}
```

### Javascript
```Javascript
var integerBreak = function(n) {
    let dp = new Array(n + 1).fill(0)
    dp[2] = 1

    for(let i = 3; i <= n; i++) {
        for(let j = 1; j < i; j++) {
            dp[i] = Math.max(dp[i], dp[i - j] * j, (i - j) * j)
        }
    }
    return dp[n]
};
```

C:
```c
//初始化DP数组
int *initDP(int num) {
    int* dp = (int*)malloc(sizeof(int) * (num + 1));
    int i;
    for(i = 0; i < num + 1; ++i) {
        dp[i] = 0;
    }
    return dp;
}

//取三数最大值
int max(int num1, int num2, int num3) {
    int tempMax = num1 > num2 ? num1 : num2;
    return tempMax > num3 ? tempMax : num3;
}

int integerBreak(int n){
    int *dp = initDP(n);
    //初始化dp[2]为1
    dp[2] = 1;

    int i;
    for(i = 3; i <= n; ++i) {
        int j;
        for(j = 1; j < i - 1; ++j) {
            //取得上次循环:dp[i]，原数相乘，或j*dp[]i-j] 三数中的最大值
            dp[i] = max(dp[i], j * (i - j), j * dp[i - j]);
        }
    }
    return dp[n];
}
```

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<div align="center"><img src=https://code-thinking.cdn.bcebos.com/pics/01二维码一.jpg width=500> </img></div>
