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整数成绩最大化

[编程题]整数成绩最大化
  • 热度指数:2591 时间限制:C/C++ 1秒,其他语言2秒 空间限制:C/C++ 32M,其他语言64M
  • 算法知识视频讲解
给出一个整数n,将n分解为至少两个整数之和,使得这些整数的乘积最大化,输出能够获得的最大的乘积。
例如:
2=1+1,输出1;
10=3+3+4,输出36。

输入描述:
输入为1个整数


输出描述:
输出为1个整数
示例1

输入

10

输出

36
有两种方法解决该题:

解法一:动态规划

记数j的最大分解乘积为prod[j]。对于数k,我们可以依次遍历i = 1, ..., k - 1,计算i * prod[k - i]的最大值然后取max。当然了,这个过程当中可能存在k - i > prod[k - i]的情况(因为在统计prod[k - i]时,我们没有考虑k - i = 0 + (k - i)这种情况,不符合题目要求分解为两个正整数),这个时候我们要取的乘积就变成了i * (k - i)。也就是说,从数学上来说,有状态转移方程
根据这个方程遍历到n即可。

AC代码:
class MainActivity:

    def main(self):
        # Read the data
        n = int(input())
        # Initialization
        maxProd = [1]
        # Traverse
        for num in range(1, n):
            realNum = num + 1
            tmpResult = float('-inf')
            for subtractNum in range(1, realNum):
                subtractResult = realNum - subtractNum
                subtractResultIdx = subtractResult - 1
                tmpResult = max(tmpResult, subtractNum * maxProd[subtractResultIdx], subtractNum * subtractResult)
            maxProd.append(tmpResult)
        print(maxProd[-1])


if __name__ == '__main__':
    M = MainActivity()
    M.main()

这个时间复杂度应该在O(n²)的样子,AC运行时间是45ms。

解法二:数学(均值不等式)

我们假设可以把n分解为k个正整数a_1, a_2, ..., a_k,那么该问题就变成了已知的前提下求的最大值。根据均值不等式,我们很容易确定在且为实数的情况下有的最大值为,取得该最大值的条件是
然而,由于题目正整数的限制,我们只能让a_i周围取整(除非这个结果就是个整数,那直接取它就行)。我们记,则对于任意a_i均应为t。假设有p个元素取t,则会有k - p个元素取。根据题目限制,应有,很容易解得。因此,分解成k个数的最大乘积应为
我们遍历k = 1, ..., n,并每次取max,就可以得到最终结果,即最终结果为

AC代码:
class MainActivity:

    def main(self):
        # Read the data
        n = int(input())
        # Initialization
        result = float('-inf')
        # Traverse
        for k in range(1, n + 1):
            if n % k:
                lowNum = n // k
                highNum = lowNum + 1
                result = max(result, lowNum ** (k * lowNum + k - n) * highNum ** (n - k * lowNum))
            else:
                result = max(result, (n // k) ** k)
        print(result)


if __name__ == '__main__':
    M = MainActivity()
    M.main()
遍历的时间复杂度是O(n),但我感觉乘方也挺耗时间的,看乘方做快速幂优化才行吧。
发表于 2024-08-26 15:09:36 回复(0)