题目来源:https://leetcode-cn.com/problems/maximal-squarepython
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。bash
示例:微信
输入: 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 输出: 4
思路:动态规划ide
本篇幅使用动态规划的原理来解决该问题。咱们用 dp(i, j) 表示以 (i, j) 为右下角,且只包含 1 的正方形的边长最大值。若是可以求出全部的 dp(i, j) 值,其中最大值就是最大正方形的边长,其平方就是咱们要求的面积。spa
根据题意要求,所给的二维矩阵内,只有包含 1 的才能构造正方形。若是 dp(i, j) =为 0 的状况下,讨论是否可以构成正方形并求出最长边就没有意义,由于这位置不能在构成由 1 组成的正方形中。code
那么若是该位置为 1 的状况下,就须要考虑三个位置的状况,以下图:blog
先看下构成正方形的状况,结合上面的图示,若是当前的值为 1,那么要找出最长的边,就须要考虑从当前位置出发,上面,左边,左上的值都必须是 1,只有这样,再加上当前位置才有可能构成正方形。leetcode
也就是说,这三个方向都不能是 0。可是若是当前位置为 1,但三个方向受限制的状况下,三个方向的边不必定都同样,那么构成的正方形的边长则须要取三者最短边,再加 1,表示加上当前的位置。rem
具体如上示图,上面的数字表示以此为正方形右下角的最大边长,其中 ? 表示做为右下角的正方形区域。get
其中左图,受左上角 0 的限制,这里可构成的正方形的最长边为 3。
中间的图例中,受上边 0 的限制,这里可构成的正方形的最长边为 2。
最后的图例中,受左边 0 的限制,这里可构成的正方形的最长边为 2。
能够看出,得出的最长边都是上,左,左上三个正方形中最小边长 + 1。
因此状态转移方程为:
dp(i, j) = min(dp(i-1, j), dp(i-1, j-1), dp(i, j-1)) + 1
那么具体的代码实现以下。
class Solution: def maximalSquare(self, matrix: List[List[str]]) -> int: if len(matrix) == 0: return 0 rows = len(matrix) cols = len(matrix[0]) max_side = 0 dp = [[0] * cols for _ in range(rows)] for i in range(rows): for j in range(cols): # 当前的值为 1 时,考虑求构成正方形的最长边 if matrix[i][j] == '1': # 当前值为 1,处于首行首列时,不考虑左,上,左上三个方向 if i == 0 or j == 0: dp[i][j] = 1 else: dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i-1][j-1], dp[i][j-1]) + 1 max_side = max(max_side, dp[i][j]) square = max_side ** 2 return square
以上就是使用动态规划,找出最长边,进而解决《221. 最大正方形》问题的主要内容。
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