LeetCode | DP专题详解
221. Maximal SquareMediumGiven a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest square containing only 1's and return its area.
Example:
Input: 1 0 1 0 0
1 0 1 1 1
1 1 1 1 1
1 0 0 1 0 Output: 4
To appy DP, we define the state as the maximal size (square = size * size) of the square that can be formed till point (i, j)
, denoted as dp[i][j]
.
For the topmost row (i = 0
) and the leftmost column (j = 0
), we have dp[i][j] = matrix[i][j] - '0'
, meaning that it can at most form a square of size 1 when the matrix has a '1'
in that cell.
When i > 0
and j > 0
, if matrix[i][j] = '0'
, then dp[i][j] = 0
since no square will be able to contain the '0'
at that cell. If matrix[i][j] = '1'
, we will have dp[i][j] = min(dp[i-1][j-1], dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + 1
, which means that the square will be limited by its left, upper and upper-left neighbors.
class Solution {
public:
int maximalSquare(vector<vector<char>>& matrix) {
if (matrix.empty()) {
return ;
}
int m = matrix.size(), n = matrix[].size(), sz = ;
vector<vector<int>> dp(m, vector<int>(n, ));
for (int i = ; i < m; i++) {
for (int j = ; j < n; j++) {
if (!i || !j || matrix[i][j] == '') {
dp[i][j] = matrix[i][j] - '';
} else {
dp[i][j] = min(dp[i - ][j - ], min(dp[i - ][j], dp[i][j - ])) + ;
}
sz = max(dp[i][j], sz);
}
}
return sz * sz;
}
};
In the above code, it uses O(mn)
space. Actually each time when we update dp[i][j]
, we only need dp[i-1][j-1]
, dp[i-1][j]
(the previous row) and dp[i][j-1]
(the current row). So we may just keep two rows.
class Solution {
public:
int maximalSquare(vector<vector<char>>& matrix) {
if (matrix.empty()) {
return ;
}
int m = matrix.size(), n = matrix[].size(), sz = ;
vector<int> pre(n, ), cur(n, );
for (int i = ; i < m; i++) {
for (int j = ; j < n; j++) {
if (!i || !j || matrix[i][j] == '') {
cur[j] = matrix[i][j] - '';
} else {
cur[j] = min(pre[j - ], min(pre[j], cur[j - ])) + ;
}
sz = max(cur[j], sz);
}
fill(pre.begin(), pre.end(), );
swap(pre, cur);
}
return sz * sz;
}
};
Furthermore, we may only use just one vector
(thanks to @stellari for sharing the idea).
class Solution {
public:
int maximalSquare(vector<vector<char>>& matrix) {
if (matrix.empty()) {
return ;
}
int m = matrix.size(), n = matrix[].size(), sz = , pre;
vector<int> cur(n, );
for (int i = ; i < m; i++) {
for (int j = ; j < n; j++) {
int temp = cur[j];
if (!i || !j || matrix[i][j] == '') {
cur[j] = matrix[i][j] - '';
} else {
cur[j] = min(pre, min(cur[j], cur[j - ])) + ;
}
sz = max(cur[j], sz);
pre = temp;
}
}
return sz * sz;
}
};
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