2）思路
3）補充知識
4）**與測試
要求：給你一根長度為n的繩子，請把繩子剪成m段（m，n都是整數，n > 1 並且m > 1），每段繩子的長度記為k[0], k[1], …k[m]。請問k[0] x k[1] x … x k[m]可能的最大乘積是多少？
例如，當繩子的長度是8時，我們把它剪成長度分別為2、3、3的三段，此時得到的最大乘積是18。
總體來分兩種
動態規劃和貪婪演算法的區別與聯絡：
動態規劃具有兩個性質：
1）重疊子問題
2）最優子結構
貪心演算法具有兩個性質：
1）貪心選擇性質
2）最優子結構
最優子結構性質是指問題的最優解包含其子問題的最優解時，就稱該問題具有最優子結構性質，重疊子問題指的是子問題可能被多次用到，多次計算，動態規劃就是為了消除其重疊子問題而設計的，可以採用自下而上的解決思路。其實貪心演算法是一種特殊的動態規劃，由於其具有貪心選擇性質，保證了子問題只會被計算一次，不會被多次計算，因此貪心演算法其實是最簡單的動態規劃。
（1）**
#pragma once
#include
using
namespace std;
//動態規劃
intmaxproductaftercutting
(int length)
} max = product[length]
;delete
product;
return max;
}//貪婪演算法
intmaxproductaftercutting_solution2
(int length)
//測試**
//#pragma once
//#include
//#include
//#include "offer_14.h"
////int main()
//
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