【题目】
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Given a 2D binary matrix filled with 0’s and 1’s, find the largest square containing only 1’s and return its area.
For example, given the following matrix:
1 0 1 0 0
1 0 1 1 1
1 1 1 1 1
1 0 0 1 0
Return 4.
【分析】
dp
刚开始想的是
matrix[i-1][j-1]–>matrix[i][j]
vec[i][j]表示以该坐标为右下角的正方形的边长
比如:
1 1 0
1 1 1
vec[0][0] = 1
vec[0][1] = 1
vec[0][2] = 0
vec[1][0] = 1
vec[1][1] = 2
vec[1][2] = 1
对于matrix[i][j]:
每次判断matrix[i-1][j-1]后还需要从判断matrix[i][ j- (1–>matrix[i-1][j-1]) ]是否有为’0’的情况,有的话终止循环,得到matrix[i][j]的值
举例:
(红色代表’1’,黄色代表’0’)
当我们遍历matrix[i][j]时,matrix[i][j]=’1’,为红色
(1)找[i-1][j-1],假设我们已经计算的vec[i-1][j-1]=3(即边长为3,蓝色方框中)
(2)就开始遍历matrix[i][ j- (1–>matrix[i-1][j-1]) ]==’0’?,一旦等于’0’,就终止,从而得到vec[i][j]的边长
(3)上面的例子中我们看到matrix[i-3][j] == ‘0’(为黄色),则得到以[i][j]为右下角的方形边长顶多为3,即下面的黑框中的区域
所以这种做法的复杂度最坏O(n**3)
但是leetcode上的样例比较小,所以这种做法也能跑得很好
runtime:
好了,下面我们来看O(n**2)的解法:
其实就是:
matrix[i-1][j-1],matrix[i-1][j],matrix[i][j-1]–>matrix[i][j] 很强
跑出来也是9ms
代码:
class Solution {
public:
int maximalSquare(vector<vector<char>>& matrix)
{
int rowSize = matrix.size();
if(!rowSize) return ;
int colSize = matrix[].size();
if(!colSize) return ;
int square[rowSize+][colSize+];
memset(square, , sizeof(int)*(rowSize+)*(colSize+));
int maxWidth = ;
for(int r = ; r <= rowSize; ++r)
{
for(int c = ; c <= colSize; ++c)
{
if(matrix[r-][c-] == '1')
square[r][c] = min(min(square[r-][c], square[r][c-]), square[r-][c-]) + ;
maxWidth = max(maxWidth, square[r][c]);
}
}
return maxWidth*maxWidth;
}
};
当然可以这样写:
int maximalSquare2(vector<vector<char>>& matrix) {
int row = matrix.size();
if( row == ) return ;
int col = matrix[].size() , max_dis = ;
vector<vector<int>> square( row+ , vector<int>( col + , ) );
for(int i = ; i <= row; ++i){
for(int j = ; j <= col; ++j){
if(matrix[i-][j-] == '1')
square[i][j] = min(min(square[i-][j], square[i][j-]), square[i-][j-]) + ;
max_dis = max(max_dis, square[i][j]);
}
}
return max_dis*max_dis;
}