給定乙個正整數 n，將其拆分為至少兩個正整數的和，並使這些整數的乘積最大化。 返回你可以獲得的最大乘積。
動態規劃
1、對於的正整數 n，當 n≥2 時，可以拆分成至少兩個正整數的和。
2、令 kk是拆分出的第乙個正整數，則剩下的部分是 n-k，n-k 可以不繼續拆分，或者繼續拆分成至少兩個正整數的和。
3、由於每個正整數對應的最大乘積取決於比它小的正整數對應的最大乘積，因此可以使用動態規劃求解。
4、開陣列
建立陣列 dp，其中 dp[i] 表示將正整數 i 拆分成至少兩個正整數的和之後，這些正整數的最大乘積。
5、初始化
0 不是正整數，1 是最小的正整數，0 和 1 都不能拆分，因此dp[0]=dp[1]=0。
6、建立狀態轉移方程
當 i≥2 時，假設對正整數i 拆分出的第乙個正整數是 j（1≤j將 i 拆分成 j和 i−j 的和，且i−j不再拆分成多個正整數，此時的乘積是j×(i−j)；
將 i 拆分成 j和i−j 的和，且i−j繼續拆分成多個正整數，此時的乘積是j×dp[i−j]。
7、因此，當 j 固定時，有dp[i]=max(j×(i−j),j×dp[i−j])。由於 j 的取值範圍是 1 到 i−1，需要遍歷所有的 j得到 dp[i] 的最大值
狀態轉移方程為
8、最終得到 dp[n] 的值即為將正整數 n 拆分成至少兩個正整數的和之後，這些正整數的最大乘積。
**
class
solution
:def
integerbreak
(self, n:
int)
->
int:
#開陣列，初始化
dp =[0
]*(n +1)
#建立狀態轉移方程
for i in
range(2
, n +1)
:for j in
range
(i):
dp[i]
=max
(dp[i]
, j *
(i - j)
, j * dp[i - j]
)return dp[n]
空間複雜度：o(n)，其中 n 是給定的正整數。建立乙個陣列dp，其長度為 n+1。
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給定乙個正整數 n，將其拆分為至少兩個正整數的和，並使這些整數的乘積最大化。返回你可以獲得的最大乘積。示例 1 輸入 2 輸出 1 解釋 2 1 1,1 1 1。示例 2 輸入 10 輸出 36 解釋 10 3 3 4,3 3 4 36。說明 你可以假設 n 不小於 2 且不大於 58。第一種方法 ...
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