LeetCode221:Maximal Square

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

For example, given the following matrix:

1 0 1 0 01 0 1 1 11 1 1 1 11 0 0 1 0Return 4.

Credits:

Special thanks to@Freezenfor adding this problem and creating all test cases.

求一个矩阵中全部包含1的最大正方形的面积。

解法一

动态的规划的核心是定义状态和状态转移方程:

设A[i][j]代表到下标为(i,j)的坐标处的全部为1的正方形的边长。

那么上面例子中的矩阵对应的A的矩阵是:

[1 0 1 0 0]

[1 0 1 1 1]

[1 1 1 2 1]

[1 0 0 1 0]

不难发现A[i][j]与A[i-1][j-1]和第i行及j列有关。

A[i][j]与从(i,j)开始第i行A[i-1][j-1]个元素中连续0的个数及从(i,j)开始第j列A[i-1][j-1]个元素中连续0的个数的最小值有关。如下图:

这个分析的方法其实不是很好,因为时间复杂程度是O(M*N*min(M,N)),空间复杂度是O(M*N)。M是矩阵的长度,N是矩阵的宽度。

runtime:16ms

class Solution {public:int maximalSquare(vector<vector<char>>& matrix) {int height=matrix.size();if(height==0)return 0;int width=matrix[0].size();vector<vector<int>> vec(height,vector<int>(width,0));int result=0;for(int i=0;i<height;i++){for(int j=0;j<width;j++){if(matrix[i][j]=='1'){vec[i][j]=1;if(i-1>=0&&j-1>=0){int size=vec[i-1][j-1];for(int k=1;k<=size;k++){if(matrix[i-k][j]=='0'||matrix[i][j-k]=='0'){size=k-1;break;}}vec[i][j]+=size;}}result=max(result,vec[i][j]);}}return result*result;}};

解法二

然后看Discuss发现上面最里层的循环其实求的有点冤枉,因为A[i][j]表示的就是以(i,j)为右下角的最大的正方形的边长,所以不需要使用for循环,此时状态转移方程就明显很多了,不像解法1还有点模糊,甚至只能用文字描述。

如果matrix[i][j]为1,那么A[i][j]=min(A[i-1][j-1],A[i-1][j],A[i][j-1])+1;如果matrix[i][j]为0,那么A[i][j]为0。

查看这个方程就好理解多了。

如下图:

最大的正方形边长为max{A[i][j]}。

此时时间复杂程度是O(M*N),空间复杂程度是O(M*N)。

runtime:14ms

int maximalSquare(vector<vector<char>>& matrix) {int height=matrix.size();if(height==0)return 0;int width=matrix[0].size();vector<vector<int>> vec(height,vector<int>(width,0));int result=0;for(int i=0;i<height;i++){for(int j=0;j<width;j++){if(matrix[i][j]=='1'){vec[i][j]=1;if(i>0&&j>0)vec[i][j]+=min(min(vec[i-1][j],vec[i][j-1]),vec[i-1][j-1]);}result=max(result,vec[i][j]);}}return result*result;}

解法三

然后发现了可以对空间复杂度进行改进的方法:

从上面解法二可以看出A[i][j]只与A[i-1][j],A[i][j-1],A[i-1][j-1]有关,即只与当前一列和上一列有关,所以可以只使用含有两个矩阵宽度长的向量来保存数据即可。这样时间复杂度是O(M*N),,空间复杂度是O(N)。

runtime:15ms

int maximalSquare(vector<vector<char>>& matrix) {int height=matrix.size();if(height==0)return 0;int width=matrix[0].size();vector<vector<int>> vec(2,vector<int>(width,0));int result=0;for(int i=0;i<height;i++){for(int j=0;j<width;j++){vec[i%2][j]=0;//注意这里需要对其进行清空if(matrix[i][j]=='1'){vec[i%2][j]=1;if(i>0&&j>0)vec[i%2][j]+=min(min(vec[(i-1)%2][j],vec[i%2][j-1]),vec[(i-1)%2][j-1]);}result=max(result,vec[i%2][j]);}}return result*result;}

LeetCode中的参考的解法:https://leetcode.com/discuss/39403/simple-and-efficient-implementation-using-dp-in-c

https://leetcode.com/discuss/38489/easy-solution-with-detailed-explanations-8ms-time-and-space

人生就是要感受美丽的、善良的,丑恶的、病态的。

LeetCode221:Maximal Square

相关文章:

你感兴趣的文章:

标签云: