最大切分乘积问题

question

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,如下图所示。

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=1mnin = \sum_{i=1}^{m}n_i

本题的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(n2)2(n-2) 。我们将该乘积与 nn 作比较:

2(n2)n2nn40n4\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 n4n \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 112233 这三种因子。

切分导致乘积变大

接下来思考哪个因子是最优的。在 112233 这三个因子中,显然 11 是最差的,因为 1×(n1)<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 总是可以替换为两个 33 ,从而获得更大的乘积。

最优切分因子

综上所述,可推理出以下贪心策略。

  1. 输入整数 nn ,从其不断地切分出因子 33 ,直至余数为 001122
  2. 当余数为 00 时,代表 nn33 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。
  4. 当余数为 11 时(2+2=1+32+2=1+3),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+bn = 3 a + b

请注意,对于 n3n \leq 3 的边界情况,必须拆分出一个 11 ,乘积为 1×(n1)1 \times (n - 1)

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def max_product_cutting(n: int) -> int:
"""最大切分乘积:贪心"""
# 当 n <= 3 时,必须切分出一个 1
if n <= 3:
return 1 * (n - 1)
# 贪心地切分出 3 ,a 为 3 的个数,b 为余数
a, b = n // 3, n % 3
if b == 1:
# 当余数为 1 时,将一对 1 * 3 转化为 2 * 2
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))

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(loga)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 aabb 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 n3n \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(x2)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,以获得更大的乘积。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。