给你一根长度为n的绳子，请把绳子剪成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]。请问k[0]xk[1]x...xk[m]可能的最大乘积是多少？例如

给你一根长度为n的绳子，请把绳子剪成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]。请问k[0]xk[1]x…xk[m]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。

思路：m > 1，即最少剪一刀。
我们定义长度为n的绳子剪切后的最大乘积为f(n),剪了一刀后,f(n)=max(f(i)*f(n-i));假设n为10，第一刀之后分为了4-6，而6也可能再分成2-4（6的最大是3-3，但过程中还是要比较2-4这种情况的），而上一步4-6中也需要求长度为4的问题的最大值，可见，各个子问题之间是有重叠的，所以可以先计算小问题，存储下每个小问题的结果，逐步往上，求得大问题的最优解。

也就是动态规划问题，考虑用一个数组保存以往的值，用来求解。

public class Solution {
    public int cutRope(int target) {
        if (target < 2) {
            return 0;
        }
        if (target == 2) {
            return 1;
        }
        if (target == 3) {
            return 2;
        }
        int[] dp = new int[target + 1];
        dp[1] = 1;
        dp[2] = 2;
        dp[3] = 3;
        for (int i = 4; i <= target; i++) {
            int max = 0;
            for (int j = 1; j <= i / 2; j++) {
                int temp = dp[j] * dp[i - j];
                if (temp > max) {
                    max = temp;
                }
            }
            dp[i] = max;
        }
        return dp[target];
    }
}