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描述
给定一个方阵，其中每个单元(像素)非黑即白。设计一个算法，找出 4 条边皆为黑色像素的最大子方阵。
返回一个数组 [r, c, size] ，其中 r, c 分别代表子方阵左上角的行号和列号，size 是子方阵的边长。若有多个满足条件的子方阵，返回 r 最小的，若 r 相同，返回 c 最小的子方阵。若无满足条件的子方阵，返回空数组。
- 示例 1:
输入:
[
[1,0,1],
[0,0,1],
[0,0,1]
]
输出: [1,0,2]
解释: 输入中 0 代表黑色，1 代表白色，标粗的元素即为满足条件的最大子方阵
复制代码- 示例 2:
输入:
[
[0,1,1],
[1,0,1],
[1,1,0]
]
输出: [0,0,1]
复制代码- 提示：
matrix.length == matrix[0].length <= 200
解析
- 创建两个二维数组，使用的是matrix的大小，分别表示该位置向左和向上可以延申的最大黑边长度
- 初始化这两个二维数组: left表示该位置向左延申的黑边长度， top表示该位置向上延申的黑边长度
- 从右下角开始往回遍历，取该位置的left和top中较小的值，作为可能达到的最大黑方阵边长，然后判断从该位置能否达到对应边长的左上角。
- 可以剪支，如果判断的边长已经小于现在知道的最大黑方阵的边长，那就可以直接退出不再判断。
示例
class Solution {
public int[] findSquare(int[][] matrix) {
int len = matrix.length;
int[][] left = new int[len][len];
int[][] top = new int[len][len];
for(int i = 0; i < len; i++) {
for(int j = 0; j < len; j++) {
if(matrix[i][j] == 1) {
} else {
left[i][j] = 1 + (j > 0 ? left[i][j - 1] : 0);
top[i][j] = 1 + (i > 0 ? top[i - 1][j] : 0);
}
}
}
int m = -1, n = -1, size = -1;
for(int i = len - 1; i >= 0; i--) {
for(int j = len - 1; j >= 0; j--) {
int min = Math.min(left[i][j], top[i][j]);
while(min > 0) {
if(min < size)break;
if(top[i][j - min + 1] >= min && left[i - min + 1][j] >= min) {
size = min;
m = i - min + 1;
n = j - min + 1;
break;
}
min--;
}
}
}
if(m == -1)return new int[0];
return new int[]{m, n, size};
}
}
复制代码运行结果：
执行结果：通过
执行用时：6 ms, 在所有 Java 提交中击败了92.00%的用户
内存消耗：46 MB, 在所有 Java 提交中击败了42.22%的用户