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  • lintcode:最大子正方形

    题目:

    Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest square containing all 1's and return its area.

    样例

    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.

    解题:

    给定一个二维01矩阵,从中找出最大的全1正方形,并返回其面积。这里的面积就等于正方形中的1的个数。

    说明:

    1.给的01矩阵行列不一定相等。

    2.最大正方形显然是有许多小的正方形组合起来了。

    思路:

    最小正方形就是这点的值是1,次小的正方形坐标是:

    (i-1,j-1) (i-1,j)
    (i,j-1) (i,j)

    这里,考虑的是右下点是1的时候,再考虑其他三个点的情况,当其他三个点也都是1的时候,当前点(i,j)的值加一,表示形成的正方形边长是 A(i,j) + 1。

    若上面的小正方形是另外一个大正方形的一部分,在判断大正方形的(i,j)点的时候,只需考虑其他三个点是否是零,非零表示可以构成正方形,同时选取这三个点所在值得最小值+ 1 做我该大正方形的边长。

    Java程序:

    public class Solution {
        /**
         * @param matrix: a matrix of 0 and 1
         * @return: an integer
         */
        public int maxSquare(int[][] matrix) {
            // write your code here
            if(matrix==null)
                return 0;
            int m = matrix.length;
            if(m ==0 )
                return 0;
            int n = matrix[0].length;
            if( n==0 )
                return 0;
            int res = -1;
            for(int i = 1;i<m;i++){
                for(int j = 1;j<n;j++){
                    if(matrix[i][j]!=0 ){
                        matrix[i][j] = min3(matrix[i-1][j-1],matrix[i][j-1],matrix[i-1][j]) + 1;
                    }
                    res = Math.max(res,matrix[i][j]);
                    
                }
            }
            return res*res;
        }
        public int min3(int a ,int b,int c){
            a = Math.min(a,b);
            c = Math.min(a,c);
            return c;
        }
    }
    View Code

    总耗时: 1978 ms

    Python程序:

    class Solution:
        #param matrix: a matrix of 0 and 1
        #return: an integer
        def maxSquare(self, matrix):
            # write your code here
            if matrix == None:
                return 0
            m = len(matrix)
            if m ==0:
                return 0
            n = len(matrix[0])
            if n ==0:
                return 0 
            dp = [[0]*n for _ in range(m)]
            ans = 0 
            for i in range(m):
                for j in range(n):
                    dp[i][j] = matrix[i][j]
                    if i and j and dp[i][j]:
                        dp[i][j] = min(dp[i-1][j],dp[i][j-1],dp[i-1][j-1])+1
                    ans = max(ans,dp[i][j])
            return ans*ans
    View Code

     

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