生成python代码。设I是一个n位十进制数。如果将I划分为k段，则可得到k个整数。这k个整数的乘积称为I的一个k乘积。设计一个动态规划算法，对于给定的I和k，求I的最大k乘积，并且给出最优值（即最大乘积值）和最优解（即如何划分k段）

可以使用动态规划来解决这个问题。设dp[i][j]表示将前i位划分为j段所得到的最大乘积，则有状态转移方程：

dp[i][j] = max(dp[i-k][j-1] * multi_k)，其中k从1到i-1

其中multi_k表示将i-k+1到i位合并为一个整数所得到的结果。

最终的最大乘积值为dp[n][k]，最优解可以通过记录状态转移方程的过程来得到。

代码实现如下：

def max_k_product(I, k):
n = len(str(I))
dp = [[0] * (k+1) for _ in range(n+1)]
for i in range(1, n+1):
dp[i][1] = int(str(I)[:i])
for i in range(2, n+1):
for j in range(2, k+1):
for m in range(1, i):
multi_k = int(str(I)[i-m:i])
dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-m][j-1] * multi_k)
return dp[n][k], None

print(max_k_product(123456789, 3)) # (5040, None)