在一个由0和1组成的二维矩阵内,寻找只包含1的最大正方形,并返回其面积。
例如,给出如下矩阵:
1 0 1 0 0
1 0 1 1 1
1 1 1 1 1
1 0 0 1 0
返回 4.

详见:https://leetcode.com/problems/maximal-square/description/

Java实现:

建立一个二维dp数组,其中dp[i][j]表示到达(i, j)位置所能组成的最大正方形的边长。首先考虑边界情况,也就是当i或j为0的情况,那么在首行或者首列中,必定有一个方向长度为1,那么就无法组成长度超过1的正方形,最多能组成长度为1的正方形,条件是当前位置为1。一般情况的递推公式:对于任意一点dp[i][j],由于该点是正方形的右下角,所以该点的右边,下边,右下边都不用考虑,关心的是左边,上边,和左上边。只有当前(i, j)位置为1,dp[i][j]才有可能大于0,否则dp[i][j]一定为0。当(i, j)位置为1,此时要看dp[i-1][j-1], dp[i][j-1],和dp[i-1][j]这三个位置,找其中最小的值,并加上1,就是dp[i][j]的当前值了,最后用dp[i][j]的值来更新结果res的值即可。

class Solution {
public int maximalSquare(char[][] matrix) {
if(matrix==null||matrix.length==0){
return 0;
} int res=0;
int[][] dp = new int[matrix.length][matrix[0].length]; for(int i=0; i<matrix.length; i++){
dp[i][0]=matrix[i][0]-'0';
res=Math.max(res, dp[i][0]);
} for(int j=0; j<matrix[0].length; j++){
dp[0][j]=matrix[0][j]-'0';
res=Math.max(res, dp[0][j]);
} for(int i=1; i<matrix.length; i++){
for(int j=1; j<matrix[0].length; j++){
if(matrix[i][j]=='1'){
int min = Math.min(dp[i-1][j], dp[i][j-1]);
min = Math.min(min, dp[i-1][j-1]);
dp[i][j]=min+1; res = Math.max(res, min+1);
}else{
dp[i][j]=0;
}
}
} return res*res;
}
}

C++实现:

class Solution {
public:
int maximalSquare(vector<vector<char>>& matrix) {
if (matrix.empty() || matrix[0].empty())
{
return 0;
}
int row = matrix.size(), col = matrix[0].size();
int res = 0;
vector<vector<int>> dp(row, vector<int>(col, 0));
for (int i = 0; i < row; ++i)
{
for (int j = 0; j < col; ++j)
{
if (i == 0 || j == 0)
{
dp[i][j] = matrix[i][j] - '0';
}
else if (matrix[i][j] == '1')
{
dp[i][j] = min(dp[i - 1][j - 1], min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j])) + 1;
}
res = max(res, dp[i][j]);
}
}
return res * res;
}
};

参考:https://www.cnblogs.com/grandyang/p/4550604.html

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