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。解題思路：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。
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。令 k是拆分出的第乙個正整數，則剩下的部分是 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。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。
我們假設正整數為 i 時，dp[ i ]的值表示拆分後的最大乘積。
那麼這個dp[ i ]的值從何而來呢：
當dp[ i -1 ]變為dp[ i ],此時dp[ i - 1 ]中的值表示i - 1拆分後的最大乘積。
正整數i可以拆分為 j 和 i - j 兩項，或者是 j 和其他若干項，而這其他若干項之和為 i - j。
由於dp[ i - j ]儲存著整數 i - j 拆分後的最大乘積。
綜上所述，狀態轉移方程可以概括為dp[ i ] = max。
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。
其中dp[ 0 ] = 0，dp[ 1 ] = 0。
貼上**：
int integerbreak(int n)Leetcode343 整數拆分（動態規劃 數學）
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LeetCode 343 整數拆分
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Leetcode 343 整數拆分
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