2023.11.8
本题使用动态规划来做。dp[i][j]数组代表:以坐标[i][j]为左下角,只包含 1 的正方形的边长最大值 。
遍历二维数组matrix,如果当前元素为0,则dp数组直接赋值0;如果当前元素为1,那么当前的边长最大值的递推公式为:dp[i][j] = Math.min(Math.min(dp[i-1][j],dp[i][j-1]),dp[i-1][j-1]) + 1;
即当前元素左边、左上、上边元素的最小值+1。
此外,还需要考虑边界条件:如果当前元素的i或j为0的话,当前dp值就等于二维数组matrix对应位置的值,即:dp[i][j] = matrix[i][j],我选择直接初始化所有i或j为0的情况,也就是dp数组的第一行和第一列。
java代码如下:
java
class Solution {
public int maximalSquare(char[][] matrix) {
int max_edge = 0;//全局变量维护最大边长的值
int[][] dp = new int[matrix.length][matrix[0].length];
//初始化dp数组的第一行和第一列
for(int i=0; i<matrix.length; i++){
dp[i][0] = matrix[i][0]-'0';
max_edge = Math.max(max_edge,dp[i][0]);
}
for(int i=1; i<matrix[0].length; i++){
dp[0][i] = matrix[0][i]-'0';
max_edge = Math.max(max_edge,dp[0][i]);
}
//遍历赋值dp数组
for(int i=1; i<matrix.length; i++){
for(int j=1; j<matrix[0].length; j++){
if(matrix[i][j] == '0'){
dp[i][j] = 0;
}
else{
dp[i][j] = Math.min(Math.min(dp[i-1][j],dp[i][j-1]),dp[i-1][j-1]) + 1;
max_edge = Math.max(max_edge,dp[i][j]);
}
}
}
return max_edge*max_edge;
}
}