题目：
给定一个正整数 n ，将其拆分为 k 个 正整数 的和（ k >= 2 ），并使这些整数的乘积最大化。
返回 你可以获得的最大乘积 。
示例 1:
输入: n = 2
输出: 1
解释: 2 = 1 + 1, 1 × 1 = 1。示例 2:
输入: n = 10
输出: 36
解释: 10 = 3 + 3 + 4, 3 × 3 × 4 = 36。提示:
2 <= n <= 58
思考历程与知识点：
看到这道题目，都会想拆成两个呢，还是三个呢，还是四个....
我们来看一下如何使用动规来解决。
动规五部曲，分析如下：
- 确定dp数组（dp table）以及下标的含义
dpi：分拆数字i，可以得到的最大乘积为dpi。
dpi的定义将贯彻整个解题过程，下面哪一步想不懂了，就想想dpi究竟表示的是啥！
2.确定递推公式
可以想 dpi最大乘积是怎么得到的呢？
其实可以从1遍历j，然后有两种渠道得到dpi.
一个是j * (i - j) 直接相乘。
一个是j * dpi - j，相当于是拆分(i - j)，对这个拆分不理解的话，可以回想dp数组的定义。
那有同学问了，j怎么就不拆分呢？
j是从1开始遍历，拆分j的情况，在遍历j的过程中其实都计算过了。那么从1遍历j，比较(i - j) * j和dpi - j * j 取最大的。递推公式：dpi = max(dpi, max((i - j) * j, dpi - j * j));
也可以这么理解，j * (i - j) 是单纯的把整数拆分为两个数相乘，而j * dpi - j是拆分成两个以及两个以上的个数相乘。
如果定义dpi - j * dpj 也是默认将一个数强制拆成4份以及4份以上了。
所以递推公式：dpi = max({dpi, (i - j) * j, dpi - j * j});
那么在取最大值的时候，为什么还要比较dpi呢？
因为在递推公式推导的过程中，每次计算dpi，取最大的而已。
3.dp的初始化
不少同学应该疑惑，dp0 dp1应该初始化多少呢？
有的题解里会给出dp0 = 1，dp1 = 1的初始化，但解释比较牵强，主要还是因为这么初始化可以把题目过了。
严格从dpi的定义来说，dp0 dp1 就不应该初始化，也就是没有意义的数值。
拆分0和拆分1的最大乘积是多少？
这是无解的。
这里我只初始化dp2 = 1，从dpi的定义来说，拆分数字2，得到的最大乘积是1，这个没有任何异议！
4.确定遍历顺序
确定遍历顺序，先来看看递归公式：dpi = max(dpi, max((i - j) * j, dpi - j * j));
dpi 是依靠 dpi - j的状态，所以遍历i一定是从前向后遍历，先有dpi - j再有dpi。
所以遍历顺序为：
cpp
for (int i = 3; i <= n ; i++) {
for (int j = 1; j < i - 1; j++) {
dp[i] = max(dp[i], max((i - j) * j, dp[i - j] * j));
}
}注意 枚举j的时候，是从1开始的。从0开始的话，那么让拆分一个数拆个0，求最大乘积就没有意义了。
j的结束条件是 j < i - 1 ，其实 j < i 也是可以的，不过可以节省一步，例如让j = i - 1，的话，其实在 j = 1的时候，这一步就已经拆出来了，重复计算，所以 j < i - 1
至于 i是从3开始，这样dpi - j就是dp2正好可以通过我们初始化的数值求出来。
更优化一步，可以这样：
cpp
for (int i = 3; i <= n ; i++) {
for (int j = 1; j <= i / 2; j++) {
dp[i] = max(dp[i], max((i - j) * j, dp[i - j] * j));
}
}因为拆分一个数n 使之乘积最大，那么一定是拆分成m个近似相同的子数相乘才是最大的。
例如 6 拆成 3 * 3， 10 拆成 3 * 3 * 4。 100的话 也是拆成m个近似数组的子数 相乘才是最大的。
只不过我们不知道m究竟是多少而已，但可以明确的是m一定大于等于2，既然m大于等于2，也就是 最差也应该是拆成两个相同的 可能是最大值。
那么 j 遍历，只需要遍历到 n/2 就可以，后面就没有必要遍历了，一定不是最大值。
至于 "拆分一个数n 使之乘积最大，那么一定是拆分成m个近似相同的子数相乘才是最大的" 这个我就不去做数学证明了，感兴趣的同学，可以自己证明。
之后举例推导dp数组就可以了
题解：
cpp
class Solution {
public:
int integerBreak(int n) {
vector<int> dp(n + 1);
dp[2] = 1;
for (int i = 3; i <= n ; i++) {
for (int j = 1; j <= i / 2; j++) {
dp[i] = max(dp[i], max((i - j) * j, dp[i - j] * j));
}
}
return dp[n];
}
};欢迎点赞，收藏，评论，你的鼓励就是我创作的最大动力！(๑╹◡╹)ﾉ"""
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