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:
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
思路分析:使用动态规划。
转移方程为dp[row][col] = 1 + min(dp[row-1][col-1], min(dp[row-1][col], dp[row][col-1]));
class Solution {
public:
int maximalSquare(vector<vector<char>>& matrix) {
int rowSize = matrix.size();
if (rowSize == 0){
return 0;
}
int colSize = matrix[0].size();
if (colSize == 0){
return 0;
}
int maxRes = 0;//最大的正方形边长
/**
dp[i][j]表示以第i行第j列为右下角所能构成的最大正方形边长, 则递推式为:
dp[i][j] = 1 + min(dp[i-1][j-1], dp[i-1][j], dp[i][j-1]);
**/
vector<vector<int>> dp(rowSize + 1, vector<int>(colSize + 1, 0));
for (int row = 1; row <= rowSize; ++row){
for (int col = 1; col <= colSize; ++col){
if (matrix[row - 1][col - 1] == '1'){
dp[row][col] = 1 + min(dp[row-1][col-1], min(dp[row-1][col], dp[row][col-1]));
maxRes = max(maxRes, dp[row][col]);//更新结果
}
}
}
return maxRes * maxRes;//返回面积
}
};