221. Maximal Square


July-29-2019

以i j为当前位置,它为右下角组成的最大的正方形是,如果上左斜上3个位置都是1,那么它的最大长度取决于刚才3个点里面最小的+它自己的1.
就是这个DP规则,不是很难。 理论上说这种二维的DP,只需要2行或者2列作为DP保存上一轮的值就行,就是滚动。

    public int maximalSquare(char[][] matrix) {
        if (matrix.length == 0 || matrix[0].length == 0) return 0;
        int res = 0;
        int col = matrix[0].length;
        int[][] dp = new int[2][col];
        
        for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {
            for (int j = 0; j < col; j++) {
                if (matrix[i][j] == '0') {
                    dp[i%2][j] = 0;
                } else {
                    int l = i - 1;
                    int u = j - 1;
                    dp[i%2][j] = 1;
                    if (l >= 0 && u >= 0 && matrix[l][u] == '1' && matrix[l][j] == '1' && matrix[i][u] == '1') {
                        dp[i%2][j] += Math.min(Math.min(dp[l%2][j], dp[l%2][u]), dp[i%2][u]);
                    }
                
                }
                res = Math.max(res, dp[i%2][j]);
            }
        }
        return res * res;
    }

OLD

用DP. Trcky的地方是dp[i][j]保存的是以此格为右下的正放心的最大边长。
格子本身是0,自然就是0= =
不是0的话,他的值取决于3个方向的最小值:上面,左面,左上。分别是dp[i-1][j], dp[i][j-1], dp[i-1][j-1]。

用2D dp array记录的话,每次3个方向选最小+1。

然后用滚动2D array...

滚动数组需要注意设定每个方向的初始状态,剩下的用%连脑子都不用动。。

第一行另算,每行第一个另算。。

public class Solution {
    public int maximalSquare(char[][] matrix) {
        if (matrix.length <= 0) return matrix.length;
        
        int row = matrix.length;
        int col = matrix[0].length;
        
        int[][] dp = new int[2][col];
        
        int res = 0;
        
        for (int j = 0; j < col; j++) {
            dp[0][j] = matrix[0][j] - '0';
            res = Math.max(res, dp[0][j]);
        }
        
        for (int i = 1; i < row; i++) {
            
            dp[i%2][0] = matrix[i][0] - '0';
            res = Math.max(dp[i%2][0], res);
            
            for (int j = 1; j < col; j++) {
                if (matrix[i][j] == '0') {
                    dp[i%2][j] = 0;
                } else {
                    dp[i%2][j] = Math.min(dp[(i-1)%2][j], Math.min(dp[i%2][j-1], dp[(i-1)%2][j-1])) + 1;
                }
                res = Math.max(dp[i%2][j], res);
            }
        }
        
        return res * res;
        
    }
}

一刷。

一开始没看见是正方形,以为是矩形,看提示是DP,想到蓄水池那个题上了,结果发现是正方形,那就容易很多了。

2-D dp array.

dp[i][j]为右下角的最大正方形的边长。

从它左,上,左上3个方向取最小。

dp[i][j] = minimum(dp[i-1][j],dp[i][j-1],dp[i-1][j-1]) 然后要+1,因为还有他自己。。

当然如果它是0,那么就没法组成正正方形,直接=0.

public class Solution 
{
    public int maximalSquare(char[][] matrix) 
    {
        if(matrix.length == 0) return 0;
        int[][] dp = new int[matrix.length][matrix[0].length];
        
        int max = 0;
        for(int i = 0; i < matrix.length;i++)
            for(int j = 0 ; j < matrix[0].length;j++)
            {
                dp[i][j] = matrix[i][j] == '1'? 1:0;
                max = Math.max(max,dp[i][j]);
            }
            

        for(int i = 1; i < dp.length;i++)
        {
            for(int j = 1; j < dp[0].length;j++)
            {
                if(dp[i][j] == 0) continue;
        
                dp[i][j] = Math.min(dp[i][j-1],Math.min(dp[i-1][j-1],dp[i-1][j]))+1;
                max = Math.max(max,dp[i][j]);
            }
        }
        
        return max*max;
            
    }
}

标准答案里面是不需要用MN extra space

用1D也能做。

A B
C D E
大概意思是dp[i][j]是D,我们从A B C中得出。
运算D的前一个是C,E的前一个是D,可以通过temp variable to keep.那其实只需要上面一行A B...来保留就OK了。

标准答案里DP的长度比原来长度大1,这样可以解决每行第一个的取舍。

我没想到这个,手动解决,还挺麻烦的。

A B
C D 来说,A是PREV,B是DP[J] C是DP[J-1](上一步的DP[J])

但是每行第一个又不是这个规律,因为每行第一个的DP[J-1]明显不是从上一步算算出来的。

所以每行第一个来说 C是PREV A是上一行开始记录的matrix[i][0],B是正确的。

public class Solution 
{
    public int maximalSquare(char[][] matrix) 
    {
        if(matrix.length == 0) return 0;
        int[] dp = new int[matrix[0].length];
        
        int max = 0;
        for(int i = 0; i < matrix[0].length;i++)
        {
            dp[i] = matrix[0][i] == '1'? 1:0;
            max = Math.max(max,dp[i]);       
        }
        int upFirst = 0;
        for(int i = 1; i < matrix.length;i++)
        {
            int prev = matrix[i][0] == '1'? 1:0;
            for(int j = 1; j < matrix[0].length;j++)
            {
                
                if(matrix[i][j] == '0')
                {
                    prev = dp[j];
                    dp[j] = 0;
                
                }
                else
                {
                    int temp = Math.min(dp[j],Math.min(dp[j-1],prev))+1;
                    prev = dp[j];
                    dp[j] = temp;
                    max = Math.max(max,dp[j]);
                }
            
                if(j == matrix[0].length-1) dp[0] = matrix[i][0] == '1'? 1:0;
                
            }
            
        }
        
        return max*max;
            
    }
}


这个题做得不好。

一开始尝试滚动DP数组,失败,就决定先算普通的,结果太不细心,瞎鸡巴做。

dp[i][j]为i,j为右下角坐标的正方形,他的值取决于(i,j-1), (i-1,j), (i-1, j-1)中最小的一个。

当然如果他自己(i,j)是0,那就是0.

public class Solution {
    public int maximalSquare(char[][] matrix) {
        if (matrix.length == 0) return 0;
        
        int m = matrix.length;
        int n = matrix[0].length;
        int[][] dp = new int[m][n];
        
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                if (matrix[i][j] == '0') {
                    dp[i][j] = 0;
                } else {
                    dp[i][j] = 1;
                }
            }
        }
        
        int res = 0;
        for (int i = 1; i < m; i++) {
            for (int j = 1; j < n; j++) {
                if (dp[i][j] != 0) {
                    dp[i][j] = Math.min(dp[i-1][j], Math.min(dp[i][j-1], dp[i-1][j-1])) + 1;
                    res = Math.max(res, dp[i][j]);
                }
            }
        }
        
        return res * res;
    }
}

最后返还结果是边长 * 边长,我返还一个边长然后debug半天。

现在试试滚动数组。

首先要知道不需要保存二维,保存两行就行了,然后每行使用滚动数组。

public class Solution {
    public int maximalSquare(char[][] matrix) {
        if (matrix.length == 0) return 0;
        int m = matrix.length;
        int n = matrix[0].length;
        
        int[][] dp = new int[2][n];
        
        int res = 0;
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            dp[0][j] = matrix[0][j] - '0';
            res = Math.max(dp[0][j], res);
        }
        
        for (int i = 1; i < m; i++) {
            dp[i%2][0] = matrix[i][0] - '0';
            res = Math.max(dp[i%2][0], res);
            for (int j = 1; j < n; j++) {
                if (matrix[i][j] == '0') {
                    dp[i % 2][j] = 0;
                } else {
                    dp[i % 2][j] = Math.min(dp[(i-1) % 2][j], 
                                   Math.min(dp[i%2][j-1], dp[(i-1) % 2][j-1])) + 1;
                }
                res = Math.max(dp[i % 2][j], res);
            }
        }
        
        return res * res;
    }
}
原文地址:https://www.cnblogs.com/reboot329/p/5870951.html