新增1 剪绳子
给你一根长度为n的绳子,请把绳子剪成m段 (m和n都是整数,n>1并且m>1)每段绳子的长度记为k[0],k[1],...,k[m].请问k[0]*k[1]*...*k[m]可能的最大乘积是多少?
例如,当绳子的长度为8时,我们把它剪成长度分别为2,3,3的三段,此时得到的最大乘积是18.
解题思路:
本题有动态规划算法的几个明显特征:
(1)是求最优解问题,如最大值,最小值;
(2)该问题能够分解成若干个子问题,并且子问题之间有重叠的更小子问题。
通常按照如下4个步骤来设计一个动态规划算法:
(1)刻画一个最优解的结构特征;
(2)递归地定义最优解的值;
(3)计算最优解的值,通常采用自底向上的方法;
(4)利用计算出的信息构造一个最优解。
以此题为例,我们定义长度为n的绳子剪切后的最大乘积为f(n),剪了一刀后,f(n)=max(f(i)*f(n-i));假设n为10,第一刀之后分为了4-6,而6也可能再分成2-4(6的最大是3-3,但过程中还是要比较2-4这种情况的),而上一步4-6中也需要求长度为4的问题的最大值,可见,各个子问题之间是有重叠的,所以可以先计算小问题,存储下每个小问题的结果,逐步往上,求得大问题的最优解。
本题有动态规划算法的几个明显特征:
(1)是求最优解问题,如最大值,最小值;
(2)该问题能够分解成若干个子问题,并且子问题之间有重叠的更小子问题。
通常按照如下4个步骤来设计一个动态规划算法:
(1)刻画一个最优解的结构特征;
(2)递归地定义最优解的值;
(3)计算最优解的值,通常采用自底向上的方法;
(4)利用计算出的信息构造一个最优解。
以此题为例,我们定义长度为n的绳子剪切后的最大乘积为f(n),剪了一刀后,f(n)=max(f(i)*f(n-i));假设n为10,第一刀之后分为了4-6,而6也可能再分成2-4(6的最大是3-3,但过程中还是要比较2-4这种情况的),而上一步4-6中也需要求长度为4的问题的最大值,可见,各个子问题之间是有重叠的,所以可以先计算小问题,存储下每个小问题的结果,逐步往上,求得大问题的最优解。
int maxCutting(int length){ if(length<2) return 0; if(length==2) return 1; if(length==3) return 2; vector<int> dp(length + 1,0); dp[0]=0; dp[1]=1; dp[2]=2; dp[3]=3; int Max= 0; int temp = 0; for(int i=4;i<=length;i++){ Max = 0; for(int j=1;j<=i/2;j++){ temp = dp[j]*dp[i-j];
Max = max(temp,Max); } dp[i] = Max; } return dp[length]; }