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前言🌧️

算法，对前端人来说陌生又熟悉，很多时候我们都不会像后端工程师一样重视这项能力。但事实上，算法对每一个程序员来说，都有着不可撼动的地位。

因为开发的过程就是把实际问题转换成计算机可识别的指令，也就是《数据结构》里说的，「设计出数据结构，在施加以算法就行了」。

当然，学习也是有侧重点的，作为前端我们不需要像后端开发一样对算法全盘掌握，有些比较偏、不实用的类型和解法，只要稍做了解即可。

题目🦀

难度中等

给你一根长度为 n 的绳子，请把绳子剪成整数长度的 m 段（m、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-1] 。请问 k[0]*k[1]*...*k[m-1] 可能的最大乘积是多少？例如，当绳子的长度是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。

示例 1：

输入: 2
输出: 1
解释: 2 = 1 + 1, 1 × 1 = 1

示例 2:

输入: 10
输出: 36
解释: 10 = 3 + 3 + 4, 3 × 3 × 4 = 36

提示：

2 <= n <= 58

解题思路🌵

这道题说实话，我这个脑筋真的是想了好久，身而为人，我很悲哀（sad～）
这道题可以采用找规律和DP动态规划来求解，动归好理解一些
dp[i]含义：拆分数字i，可得到最大的乘积为dp[i]
递推公式：对于某一个i，用j从1遍历到i-1：
(i-j)*j表示拆分成2个数
dp[i-j]*j表示拆分成2个及以上的数
因为j在遍历的过程中，会算出很多dp[i]，取三者最大的
所以dp[i] = Math.max(dp[i], (i - j) * j, dp[i - j] * j)
dp[i]初始化:由于每次都需要比较dp[i]的值，防止第一次比较的时候为undifined，一开始就初始化dp数组长度为n+1并附上默认值
从前向后遍历

源码🔥

/**
 * @param {number} n
 * @return {number}
 */
var cuttingRope = function(n) {
    const dp=Array(n+1).fill(1)
    for(let i=2;i<=n;i++){
        for(let j=1;j<=i-1;j++){
            dp[i]=Math.max(dp[i],dp[i-j]*j,j*(i-j))
        }
    }
    return dp[n]
};

时间复杂度: O(N^2)

空间复杂度 : O(N)

结束语🌞

那么鱼鱼的LeetCode算法篇的「LeetCode」剑指Offer-14-I剪绳子⚡️就结束了，算法这个东西没有捷径，只能多写多练，多总结，文章的目的其实很简单，就是督促自己去完成算法练习并总结和输出，菜不菜不重要，但是热爱🔥，喜欢大家能够喜欢我的短文，也希望通过文章认识更多志同道合的朋友，如果你也喜欢折腾，欢迎加我好友，一起沙雕，一起进步。

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写在最后

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