【多维动态规划】Leetcode 221. 最大正方形【中等】

最大正方形

  • 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:

在这里插入图片描述
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

解题思路

  • 使用一个二维数组 dp,其中 dp[i][j] 表示以矩阵位置 (i, j) 为右下角的最大正方形的边长。
  • 为了计算 dp[i][j] 的值,需要考虑 matrix[i][j] 是否为 ‘1’,如果是 ‘0’,
    则 dp[i][j] = 0
  • 否则 dp[i][j] 的值由其上方、左方和左上方的 dp 值决定:
    dp[i][j]=min(dp[i−1][j],dp[i][j−1],dp[i−1][j−1])+1

Java实现

public class MaximalSquare {public int maximalSquare(char[][] matrix) {if (matrix == null || matrix.length == 0 || matrix[0].length == 0) {return 0;}int rows = matrix.length;int cols = matrix[0].length;int[][] dp = new int[rows + 1][cols + 1];int maxSide = 0;for (int i = 1; i <= rows; i++) {for (int j = 1; j <= cols; j++) {if (matrix[i - 1][j - 1] == '1') {dp[i][j] = Math.min(Math.min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]), dp[i - 1][j - 1]) + 1;maxSide = Math.max(maxSide, dp[i][j]);}}}return maxSide * maxSide;}// 测试用例public static void main(String[] args) {MaximalSquare solution = new MaximalSquare();char[][] matrix1 = {{'1', '0', '1', '0', '0'},{'1', '0', '1', '1', '1'},{'1', '1', '1', '1', '1'},{'1', '0', '0', '1', '0'}};System.out.println(solution.maximalSquare(matrix1));  // 期望输出: 4char[][] matrix2 = {{'0', '1'},{'1', '0'}};System.out.println(solution.maximalSquare(matrix2));  // 期望输出: 1char[][] matrix3 = {{'0'}};System.out.println(solution.maximalSquare(matrix3));  // 期望输出: 0}
}

时间空间复杂度

  • 时间复杂度:O(m * n),其中 m 是矩阵的行数,n 是矩阵的列数,需要遍历矩阵中的每一个元素。

  • 空间复杂度:O(m * n),使用了一个大小为 m * n 的 dp 数组。

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