Leetcode 221 最大正方形

Leetcode 221 最大正方形

问题重述
在一个由 ‘0’ 和 ‘1’ 组成的二维矩阵内,找到只包含 ‘1’ 的最大正方形,并返回其面积。

示例 1:

Leetcode 221 最大正方形_第1张图片

输入:matrix = [[“1”,“0”,“1”,“0”,“0”],[“1”,“0”,“1”,“1”,“1”],[“1”,“1”,“1”,“1”,“1”],[“1”,“0”,“0”,“1”,“0”]]
输出:4
示例 2:
Leetcode 221 最大正方形_第2张图片

输入:matrix = [[“0”,“1”],[“1”,“0”]]
输出:1
示例 3:

输入:matrix = [[“0”]]
输出:0

思路
用到动态规划的思想,用dp数组拿来重新存储。比如说 maritx[i][j] 为1.那么如果 maritx[i][j-1] 和 matrix[i-1][j] 也就是这个格子的左边和下边都为1.那么肯定可以以 maritx[i][j] 为右下角,画一个2 * 2的正方形;即我们只需要去上,左上,左三个方格的min最后加上一即可。我们用dp来存储这更新后的数组。(具体看代码,自行理解)。

最终代码

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


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