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comments: true
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status: new
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# 15.4 最大切分乘积问题
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!!! question
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给定一个正整数 $n$ ,将其切分为至少两个正整数的和,求切分后所有整数的乘积最大是多少。
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![最大切分乘积的问题定义](max_product_cutting_problem.assets/max_product_cutting_definition.png)
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<p align="center"> 图:最大切分乘积的问题定义 </p>
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假设我们将 $n$ 切分为 $m$ 个整数因子,其中第 $i$ 个因子记为 $n_i$ ,即
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$$
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n = \sum_{i=1}^{m}n_i
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$$
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本题目标是求得所有整数因子的最大乘积,即
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$$
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\max(\prod_{i=1}^{m}n_i)
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$$
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我们需要思考的是:切分数量 $m$ 应该多大,每个 $n_i$ 应该是多少?
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### 1. 贪心策略确定
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根据经验,两个整数的乘积往往比它们的加和更大。假设从 $n$ 中分出一个因子 $2$ ,则它们的乘积为 $2(n-2)$ 。我们将该乘积与 $n$ 作比较:
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$$
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\begin{aligned}
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2(n-2) & \geq n \newline
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2n - n - 4 & \geq 0 \newline
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n & \geq 4
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\end{aligned}
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$$
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我们发现当 $n \geq 4$ 时,切分出一个 $2$ 后乘积会变大,**这说明大于等于 $4$ 的整数都应该被切分**。
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**贪心策略一**:如果切分方案中包含 $\geq 4$ 的因子,那么它就应该被继续切分。最终的切分方案只应出现 $1$ , $2$ , $3$ 这三种因子。
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![切分导致乘积变大](max_product_cutting_problem.assets/max_product_cutting_greedy_infer1.png)
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<p align="center"> 图:切分导致乘积变大 </p>
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接下来思考哪个因子是最优的。在 $1$ , $2$ , $3$ 这三个因子中,显然 $1$ 是最差的,因为 $1 \times (n-1) < n$ 恒成立,即切分出 $1$ 反而会导致乘积减小。
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我们发现,当 $n = 6$ 时,有 $3 \times 3 > 2 \times 2 \times 2$ 。**这意味着切分出 $3$ 比切分出 $2$ 更优**。
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**贪心策略二**:在切分方案中,最多只应存在两个 $2$ 。因为三个 $2$ 总是可以被替换为两个 $3$ ,从而获得更大乘积。
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![最优切分因子](max_product_cutting_problem.assets/max_product_cutting_greedy_infer3.png)
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<p align="center"> 图:最优切分因子 </p>
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总结以上,可推出贪心策略:
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1. 输入整数 $n$ ,从其不断地切分出因子 $3$ ,直至余数为 $0$ , $1$ , $2$ 。
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2. 当余数为 $0$ 时,代表 $n$ 是 $3$ 的倍数,因此不做任何处理。
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3. 当余数为 $2$ 时,不继续划分,保留之。
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4. 当余数为 $1$ 时,由于 $2 \times 2 > 1 \times 3$ ,因此应将最后一个 $3$ 替换为 $2$ 。
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### 2. 代码实现
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在代码中,我们无需通过循环来切分整数,而可以利用向下整除运算得到 $3$ 的个数 $a$ ,用取模运算得到余数 $b$ ,此时有:
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$$
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n = 3 a + b
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$$
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请注意,对于 $n \leq 3$ 的边界情况,必须拆分出一个 $1$ ,乘积为 $1 \times (n - 1)$ 。
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=== "Java"
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```java title="max_product_cutting.java"
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/* 最大切分乘积:贪心 */
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int maxProductCutting(int n) {
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// 当 n <= 3 时,必须切分出一个 1
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if (n <= 3) {
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return 1 * (n - 1);
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}
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// 贪心地切分出 3 ,a 为 3 的个数,b 为余数
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int a = n / 3;
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int b = n % 3;
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if (b == 1) {
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// 当余数为 1 时,将一对 1 * 3 转化为 2 * 2
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return (int) Math.pow(3, a - 1) * 2 * 2;
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|
}
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if (b == 2) {
|
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|
// 当余数为 2 时,不做处理
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|
|
return (int) Math.pow(3, a) * 2;
|
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|
}
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|
// 当余数为 0 时,不做处理
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return (int) Math.pow(3, a);
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|
}
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```
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=== "C++"
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```cpp title="max_product_cutting.cpp"
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/* 最大切分乘积:贪心 */
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int maxProductCutting(int n) {
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|
// 当 n <= 3 时,必须切分出一个 1
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if (n <= 3) {
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return 1 * (n - 1);
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}
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// 贪心地切分出 3 ,a 为 3 的个数,b 为余数
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int a = n / 3;
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|
int b = n % 3;
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if (b == 1) {
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// 当余数为 1 时,将一对 1 * 3 转化为 2 * 2
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|
return (int)pow(3, a - 1) * 2 * 2;
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|
}
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|
if (b == 2) {
|
|
|
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|
// 当余数为 2 时,不做处理
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|
|
|
|
return (int)pow(3, a) * 2;
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|
|
}
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|
// 当余数为 0 时,不做处理
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|
|
return (int)pow(3, a);
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|
}
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```
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=== "Python"
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```python title="max_product_cutting.py"
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def max_product_cutting(n: int) -> int:
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"""最大切分乘积:贪心"""
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|
# 当 n <= 3 时,必须切分出一个 1
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|
if n <= 3:
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return 1 * (n - 1)
|
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# 贪心地切分出 3 ,a 为 3 的个数,b 为余数
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a, b = n // 3, n % 3
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if b == 1:
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# 当余数为 1 时,将一对 1 * 3 转化为 2 * 2
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return int(math.pow(3, a - 1)) * 2 * 2
|
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|
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|
if b == 2:
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|
# 当余数为 2 时,不做处理
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return int(math.pow(3, a)) * 2
|
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|
# 当余数为 0 时,不做处理
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return int(math.pow(3, a))
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```
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=== "Go"
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```go title="max_product_cutting.go"
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/* 最大切分乘积:贪心 */
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func maxProductCutting(n int) int {
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// 当 n <= 3 时,必须切分出一个 1
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if n <= 3 {
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return 1 * (n - 1)
|
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|
}
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// 贪心地切分出 3 ,a 为 3 的个数,b 为余数
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a := n / 3
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|
b := n % 3
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if b == 1 {
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|
// 当余数为 1 时,将一对 1 * 3 转化为 2 * 2
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|
|
return int(math.Pow(3, float64(a-1))) * 2 * 2
|
|
|
|
|
}
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|
|
if b == 2 {
|
|
|
|
|
// 当余数为 2 时,不做处理
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|
|
|
|
return int(math.Pow(3, float64(a))) * 2
|
|
|
|
|
}
|
|
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|
// 当余数为 0 时,不做处理
|
|
|
|
|
return int(math.Pow(3, float64(a)))
|
|
|
|
|
}
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|
```
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=== "JS"
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|
```javascript title="max_product_cutting.js"
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|
[class]{}-[func]{maxProductCutting}
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|
```
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=== "TS"
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|
```typescript title="max_product_cutting.ts"
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|
[class]{}-[func]{maxProductCutting}
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|
```
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=== "C"
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```c title="max_product_cutting.c"
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|
[class]{}-[func]{maxProductCutting}
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|
```
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=== "C#"
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```csharp title="max_product_cutting.cs"
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|
/* 最大切分乘积:贪心 */
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|
int maxProductCutting(int n) {
|
|
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|
// 当 n <= 3 时,必须切分出一个 1
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|
if (n <= 3) {
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|
|
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|
return 1 * (n - 1);
|
|
|
|
|
}
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|
|
// 贪心地切分出 3 ,a 为 3 的个数,b 为余数
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int a = n / 3;
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|
int b = n % 3;
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|
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|
if (b == 1) {
|
|
|
|
|
// 当余数为 1 时,将一对 1 * 3 转化为 2 * 2
|
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|
|
return (int)Math.Pow(3, a - 1) * 2 * 2;
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
if (b == 2) {
|
|
|
|
|
// 当余数为 2 时,不做处理
|
|
|
|
|
return (int)Math.Pow(3, a) * 2;
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
// 当余数为 0 时,不做处理
|
|
|
|
|
return (int)Math.Pow(3, a);
|
|
|
|
|
}
|
|
|
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|
```
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=== "Swift"
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```swift title="max_product_cutting.swift"
|
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|
[class]{}-[func]{maxProductCutting}
|
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|
```
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=== "Zig"
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|
```zig title="max_product_cutting.zig"
|
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|
|
|
[class]{}-[func]{maxProductCutting}
|
|
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|
|
```
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|
=== "Dart"
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|
```dart title="max_product_cutting.dart"
|
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|
/* 最大切分乘积:贪心 */
|
|
|
|
|
int maxProductCutting(int n) {
|
|
|
|
|
// 当 n <= 3 时,必须切分出一个 1
|
|
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|
if (n <= 3) {
|
|
|
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|
return 1 * (n - 1);
|
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|
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|
}
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// 贪心地切分出 3 ,a 为 3 的个数,b 为余数
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int a = n ~/ 3;
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|
int b = n % 3;
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if (b == 1) {
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|
|
|
|
// 当余数为 1 时,将一对 1 * 3 转化为 2 * 2
|
|
|
|
|
return (pow(3, a - 1) * 2 * 2).toInt();
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
if (b == 2) {
|
|
|
|
|
// 当余数为 2 时,不做处理
|
|
|
|
|
return (pow(3, a) * 2).toInt();
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
// 当余数为 0 时,不做处理
|
|
|
|
|
return pow(3, a).toInt();
|
|
|
|
|
}
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|
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|
|
```
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=== "Rust"
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|
```rust title="max_product_cutting.rs"
|
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|
/* 最大切分乘积:贪心 */
|
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fn max_product_cutting(n: i32) -> i32 {
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|
// 当 n <= 3 时,必须切分出一个 1
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|
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|
if n <= 3 {
|
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|
return 1 * (n - 1);
|
|
|
|
|
}
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|
|
// 贪心地切分出 3 ,a 为 3 的个数,b 为余数
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let a = n / 3;
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|
|
let b = n % 3;
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|
if b == 1 {
|
|
|
|
|
// 当余数为 1 时,将一对 1 * 3 转化为 2 * 2
|
|
|
|
|
3_i32.pow(a as u32 - 1) * 2 * 2
|
|
|
|
|
} else if b == 2 {
|
|
|
|
|
// 当余数为 2 时,不做处理
|
|
|
|
|
3_i32.pow(a as u32) * 2
|
|
|
|
|
} else {
|
|
|
|
|
// 当余数为 0 时,不做处理
|
|
|
|
|
3_i32.pow(a as u32)
|
|
|
|
|
}
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|
|
}
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|
```
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![最大切分乘积的计算方法](max_product_cutting_problem.assets/max_product_cutting_greedy_calculation.png)
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<p align="center"> 图:最大切分乘积的计算方法 </p>
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**时间复杂度取决于编程语言的幂运算的实现方法**。以 Python 为例,常用的幂计算函数有三种:
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- 运算符 `**` 和函数 `pow()` 的时间复杂度均为 $O(\log a)$ 。
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- 函数 `math.pow()` 内部调用 C 语言库的 `pow()` 函数,其执行浮点取幂,时间复杂度为 $O(1)$ 。
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变量 $a$ , $b$ 使用常数大小的额外空间,**因此空间复杂度为 $O(1)$** 。
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### 3. 正确性证明
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使用反证法,只分析 $n \geq 3$ 的情况。
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1. **所有因子 $\leq 3$** :假设最优切分方案中存在 $\geq 4$ 的因子 $x$ ,那么一定可以将其继续划分为 $2(x-2)$ ,从而获得更大的乘积。这与假设矛盾。
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2. **切分方案不包含 $1$** :假设最优切分方案中存在一个因子 $1$ ,那么它一定可以合并入另外一个因子中,以获取更大乘积。这与假设矛盾。
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3. **切分方案最多包含两个 $2$** :假设最优切分方案中包含三个 $2$ ,那么一定可以替换为两个 $3$ ,乘积更大。这与假设矛盾。
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