跳至主要內容

最大切分乘积问题

最大切分乘积问题

注意

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。
最大切分乘积的问题定义
最大切分乘积的问题定义

假设我们将 nn 切分为 mm 个整数因子，其中第 ii 个因子记为 nin_i ，即

n=∑i=1mni n = \sum_{i=1}^{m}n_i

本题目标是求得所有整数因子的最大乘积，即

max⁡(∏i=1mni) \max(\prod_{i=1}^{m}n_i)

我们需要思考的是：切分数量 mm 应该多大，每个 nin_i 应该是多少？

贪心策略确定

根据经验，两个整数的乘积往往比它们的加和更大。假设从 nn 中分出一个因子 22 ，则它们的乘积为 2(n−2)2(n-2) 。我们将该乘积与 nn 作比较：

2(n−2)≥n2n−n−4≥0n≥4 \begin{aligned} 2(n-2) & \geq n \newline 2n - n - 4 & \geq 0 \newline n & \geq 4 \end{aligned}

如下图所示，当 n≥4n \geq 4 时，切分出一个 22 后乘积会变大，这说明大于等于 44 的整数都应该被切分。

贪心策略一：如果切分方案中包含 ≥4\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 11、22、33 这三种因子。

切分导致乘积变大
切分导致乘积变大

接下来思考哪个因子是最优的。在 11、22、33 这三个因子中，显然 11 是最差的，因为 1×(n−1)<n1 \times (n-1) < n 恒成立，即切分出 11 反而会导致乘积减小。

如下图所示，当 n=6n = 6 时，有 3×3>2×2×23 \times 3 > 2 \times 2 \times 2 。这意味着切分出 33 比切分出 22 更优。

贪心策略二：在切分方案中，最多只应存在两个 22 。因为三个 22 总是可以被替换为两个 33 ，从而获得更大乘积。

最优切分因子
最优切分因子

总结以上，可推出以下贪心策略。

  1. 输入整数 nn ，从其不断地切分出因子 33 ，直至余数为 00、11、22 。
  2. 当余数为 00 时，代表 nn 是 33 的倍数，因此不做任何处理。
  3. 当余数为 22 时，不继续划分，保留之。
  4. 当余数为 11 时，由于 2×2>1×32 \times 2 > 1 \times 3 ，因此应将最后一个 33 替换为 22 。

代码实现

如下图所示，我们无须通过循环来切分整数，而可以利用向下整除运算得到 33 的个数 aa ，用取模运算得到余数 bb ，此时有：

n=3a+b n = 3 a + b

请注意，对于 n≤3n \leq 3 的边界情况，必须拆分出一个 11 ，乘积为 1×(n−1)1 \times (n - 1) 。

[file]{max_product_cutting}-[class]{}-[func]{max_product_cutting}
最大切分乘积的计算方法
最大切分乘积的计算方法

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。

  • 运算符 ** 和函数 pow() 的时间复杂度均为 O(log⁡⁡a)O(\log⁡ a) 。
  • 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)O(1) 。

变量 aa 和 bb 使用常数大小的额外空间，因此空间复杂度为 O(1)O(1) 。

正确性证明

使用反证法，只分析 n≥3n \geq 3 的情况。

  1. 所有因子 ≤3\leq 3 ：假设最优切分方案中存在 ≥4\geq 4 的因子 xx ，那么一定可以将其继续划分为 2(x−2)2(x-2) ，从而获得更大的乘积。这与假设矛盾。
  2. 切分方案不包含 11 ：假设最优切分方案中存在一个因子 11 ，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。
  3. 切分方案最多包含两个 22 ：假设最优切分方案中包含三个 22 ，那么一定可以替换为两个 33 ，乘积更大。这与假设矛盾。