最大正方形 Python题解
最大正方形
题目描述
在一个 n × m n\times m n×m 的只包含 0 0 0 和 1 1 1 的矩阵里找出一个不包含 0 0 0 的最大正方形,输出边长。
输入格式
输入文件第一行为两个整数 n , m ( 1 ≤ n , m ≤ 100 ) n,m(1\leq n,m\leq 100) n,m(1≤n,m≤100),接下来 n n n 行,每行 m m m 个数字,用空格隔开, 0 0 0 或 1 1 1。
输出格式
一个整数,最大正方形的边长。
样例 #1
样例输入 #1
4 4
0 1 1 1
1 1 1 0
0 1 1 0
1 1 0 1
样例输出 #1
2
题解
这道题AcWing、洛谷和leetCode都有,只是输入还有输出的些微区别,这里只提供洛谷的Python代码,思路是一样的。
这道题其实不难看出来可以用动态规划做,但是我做这道题的时候是有人要求我先用前缀和做一遍了,所以我这里提供两种思路
1、前缀和
这道题前缀和做法其实很简单,就是看我们想要通过求的正方形的前缀和来求该正方形的面积,如果求出来的面积与正方形边长平方相等,那么这个边长的正方形就满足要求
if 通过前缀和求的面积 == 正方形边长 ** 2:return True

怎么通过前缀和求矩形面积呢?我们可以通过下面公式来计算:
设 i 2 , j 2 i_2, j_2 i2,j2 为矩形右下角, i 1 , j 1 = i 2 − l e n S q u a r e + 1 , j 2 − l e n S q u a r e + 1 i_1, j_1 = i_2 - lenSquare + 1, j_2 - lenSquare + 1 i1,j1=i2−lenSquare+1,j2−lenSquare+1 为矩形左上角,那么通过前缀和求矩形面积公式为:
S i z e ( S q u a r e ) = P r e f i x [ i 2 ] [ j 2 ] − P r e f i x [ i 1 − 1 ] [ j 2 ] − P r e f i x [ i 2 ] [ j 1 − 1 ] + P r e f i x [ i 1 − 1 ] [ j 1 − 1 ] Size(Square) =Prefix[i_2][j_2] -Prefix[i_1-1][j_2]-Prefix[i_2][j_1-1] +Prefix[i_1-1][j_1-1] Size(Square)=Prefix[i2][j2]−Prefix[i1−1][j2]−Prefix[i2][j1−1]+Prefix[i1−1][j1−1]
下面这张图为上图的前缀和矩阵:

那么穷举求出每种正方形边长的情况,我们就可以得到可能的正方形边长
欸,别急,直接穷举正方形边长还是慢了,正方形边长是从小到大穷举的,我们可以使用二分来加速对边长的举证:
if mid正方边长满足要求:我们去找是否存在更大的边长满足要求:left = mid + 1
else:mid长度都不符合要求的,直接去找更小的边长了: right = mid - 1
最后得出Python代码(时间复杂度为 O ( N 2 l o g 2 N ) O(N^2log_2N) O(N2log2N)):
def judge(lenEdge, Prefix):global N, Mfor i in range(lenEdge, N+1):for j in range(lenEdge, M+1):if Prefix[i][j] - Prefix[i-lenEdge][j] - Prefix[i][j-lenEdge] + Prefix[i-lenEdge][j-lenEdge] == lenEdge**2:return Trueelse:return FalseN, M = map(int, input().strip().split())
A = [[0 for _ in range(M+1)]]
for i in range(1, N+1):tmp = [0]tmp.extend(map(int, input().strip().split()))A.append(tmp)
Prefix = [[0 for _ in range(M+1)] for _ in range(N+1)]
for i in range(1, N+1):for j in range(1, M+1):Prefix[i][j] = Prefix[i-1][j] + Prefix[i][j-1] - Prefix[i-1][j-1] + A[i][j]
left, right = 0, min(N, M)
ans = 0
while left <= right:mid = (left + right) // 2if judge(mid, Prefix):ans = max(ans, mid)left = mid + 1else:right = mid - 1
print(ans)

2、动态规划法
动态规划法的想法更容易想到,这里用图来说明一下:

定义 i , j i,j i,j为正方形的左下角坐标,且 d p [ i ] [ j ] dp[i][j] dp[i][j]存的是该正方形的边长
( 4 , 4 ) (4,4) (4,4)代表的正方形的边长可以从红色、蓝色、绿色,( ( 3 , 3 ) , ( 3 , 4 ) , ( 4 , 3 ) (3,3),(3,4),(4,3) (3,3),(3,4),(4,3))三种颜色的正方形来得出,
可以看出来,黑色框出正方形边长为1+1 = 2,通过多画图推导,得出下面的公式:
d p [ i ] [ j ] = m i n ( d p [ i − 1 ] [ j ] , d p [ i ] [ j − 1 ] , d p [ i − 1 ] [ j − 1 ] ) + 1 dp[i][j] = min(dp[i-1][j],dp[i][j-1],dp[i-1][j-1]) + 1 dp[i][j]=min(dp[i−1][j],dp[i][j−1],dp[i−1][j−1])+1
时间复杂度为 O ( N 2 ) O(N^2) O(N2)
N, M = map(int, input().strip().split())
A = [[0 for _ in range(M)]] + [[0] + list(map(int, input().strip().split())) for _ in range(N)]
dp = [[0 for _ in range(M+1)] for _ in range(N+1)]
ans = 0
for i in range(1, N+1):for j in range(1, M+1):if A[i][j] == 1:dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i][j-1], dp[i-1][j-1]) + 1ans = max(ans, dp[i][j])
print(ans)

相关文章:
最大正方形 Python题解
最大正方形 题目描述 在一个 n m n\times m nm 的只包含 0 0 0 和 1 1 1 的矩阵里找出一个不包含 0 0 0 的最大正方形,输出边长。 输入格式 输入文件第一行为两个整数 n , m ( 1 ≤ n , m ≤ 100 ) n,m(1\leq n,m\leq 100) n,m(1≤n,m≤100),接…...
ubuntu中软件的进程管理-结束软件运行
在Ubuntu系统中,当某个运行中的软件无法正常退出时,可以通过以下几种方法强制结束该软件: 方法一:使用系统监视器(System Monitor)–小白专属 这个相当于win上的资源管理器 打开系统监视器 可以通过点击屏…...
Windows环境部署Oracle 11g
Windows环境部署Oracle 11g 1.安装包下载2. 解压安装包3. 数据库安装3.1 执行安装脚本3.2 电子邮件设置3.3 配置安装选项3.4 配置系统类3.5 选择数据库安装类型3.6 选择安装类型3.7 数据库配置3.8 确认安装信息3.9 设置口令 Oracle常用命令 2023年10月中旬就弄出大致的文章&…...
C语言进阶【8】--联合体和枚举(联合体和枚举这么好用,你不想了解一下吗?)
本章概述 联合体类型的声明联合体的特点联合体的大小的计算枚举类型的声明枚举类型的优点枚举类型的使用枚举类型的大小彩蛋时刻!!! 联合体类型的声明 概述:联合体的关键字为 union。它的结构和结构体是一样的。进行展示…...
Android OTA升级
针对Android系统OTA升级,MTK平台有相关介绍文档:https://online.mediatek.com/apps/faq/detail?faqidFAQ27117&listSW 概念一:OTA包的构建 AOSP full build:Android原生提供的全量包的构建,意思就是可以从任何一…...
【项目经验分享】深度学习自然语言处理技术毕业设计项目案例定制
以下毕业设计是与深度学习自然语言处理(NLP)相关的毕业设计项目案例,涵盖文本分类、生成式模型、语义理解、机器翻译、对话系统、情感分析等多个领域: 实现案例截图: 基于深度学习的文本分类系统基于BERT的情感分析系…...
一觉醒来,YOLO11 冷不丁就来了
🥇 版权: 本文由【墨理学AI】原创首发、各位读者大大、敬请查阅、感谢三连 🎉 声明: 作为全网 AI 领域 干货最多的博主之一,❤️ 不负光阴不负卿 ❤️ 文章目录 前言:一觉醒来,YOLO11 冷不丁就来了ultralytics 版本更新…...
智能编辑器、版本控制与自动化脚本
在繁忙的工作中,每个开发者都渴望拥有一个“秘密武器”,帮助自己提升效率、减少错误,从而更快地完成任务。那么,在众多编程工具中,哪一款能够成为你的工作效率翻倍的“秘密武器”呢?本文将探讨智能的代码编…...
jenkinsfile实现镜像构建、发布
实现代码打包编译 容器镜像构建 jenkins编译采用docker构建。 遇到问题: 1.需要限制docker 容器的内存和cpu docker { image ‘ccr.ccs.tencentyun.com/libary/maven:3.6.3-jdk-8’ args “-v ${WORKSPACE}:/workspace --memory‘2048m’ --cpus‘1’” } 2.jenkins构建需要限制…...
OSPF路由计算
关于OSPF路由的基础概述可以看看这篇博客 动态路由---OSPF协议基础https://blog.csdn.net/ZZZCY2003/article/details/141335261 区域内路由计算 LSA概述 LSA是OSPF进行路由计算的关键依据OSPF的LSU报文可以携带多种不同类型的LSA各种类型的LSA拥有相同的报文头部 重要字段解…...
【设计模式-迭代】
定义 迭代器模式(Iterator Pattern)是一种行为型设计模式,用于提供一种顺序访问集合对象元素的方式,而不暴露该对象的内部表示。通过迭代器,客户端可以在不需要了解集合实现的细节的情况下遍历集合中的元素。 UML图 …...
k8s搭建双主的mysql8集群---无坑
《k8s搭建一主三从的mysql8集群---无坑-CSDN博客》通过搭建一主三从,我们能理解到主节点只有1个,那么承担增删改主要还是主节点,如果你在从节点上去操作增删改操作,数据不会同步到其他节点。本章我们将实现多主(双主&a…...
Iterm2配置主题和Oh-My-Zsh
文章目录 一、配置主题1.1 安装使用git1.2 安装手册1.2.1 激活使用主题 二、配置oh-my-zsh2.1、oh-my-zsh插件2.2、oh-my-zsh主题 [Zsh](http://zsh.org/)2.2.1、Install using Git2.2.2、Install manually2.2.3、Activating theme2.2.4、Install using [zplug](https://github…...
html+css+js实现step进度条效果
实现效果 代码实现 HTML部分 <div class"box"><ul class"step"><li class"circle actives ">1</li><li class"circle">2</li><li class"circle">3</li><li class&quo…...
OpenCV视频I/O(8)视频采集类VideoCapture之从视频源中读取一帧图像函数read()的使用
操作系统:ubuntu22.04 OpenCV版本:OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言:C11 算法描述 抓取、解码并返回下一个视频帧。 cv::VideoCapture::read() 是 VideoCapture 类的一个成员函数,用于从视频源中读取一帧图像. 该方法…...
深度学习500问——Chapter17:模型压缩及移动端部署(2)
文章目录 17.4.6 低秩分解 17.4.7 总体压缩效果评价指标有哪些 17.4.8 几种轻量化网络结构对比 17.4.9 网络压缩未来研究方向有哪些 17.5 目前有哪些深度学习模型优化加速方法 17.5.1 模型优化加速方法 17.5.2 TensorRT加速原理 17.5.3 TensorRT如何优化重构模型 17.5.4 Tensor…...
【C#】DllImport的使用
DllImport 是 C# 中用于从非托管 DLL(动态链接库)中导入函数的一个特性。这个特性允许你在 .NET 应用程序中调用由其他语言编写的函数,如 C 或 C。使用 DllImport 可以让你重用现有的非托管代码,而不需要重新实现这些功能。 下面…...
基于 Redis 实现滑动窗口的限流
⏳ 限流场景:突发流量,恶意流量,业务本身需要 基于 Redis 实现滑动窗口的限流是一种常见且高效的做法。Redis 是一种内存数据库,具有高性能和支持原子操作的特点,非常适合用来实现限流功能。下面是一个使用 Redis 实现…...
Camera Raw:打开图像
在图像工作流程中,无论是 Raw 格式图像文件还是 JPEG、TIFF 文件,都可以先使用 Camera Raw 打开并调整后,再进入其它 Adobe 软件如 Photoshop 中进行进一步的编辑和处理。 一、打开 Raw 格式图像 1、通过 Adobe Bridge 打开 在 Adobe Bridge …...
RK3588主板PCB设计学习(六)
可以在其它层对过孔进行削盘处理, 可以看到,这里有些过孔用不上,在这一层进行了削盘处理: 对于这种电源层进行铺铜操作的时候,如果不进行削盘处理的话这些焊盘可能导致这个电源层面不完整,存在割裂的风险&a…...
通过Wrangler CLI在worker中创建数据库和表
官方使用文档:Getting started Cloudflare D1 docs 创建数据库 在命令行中执行完成之后,会在本地和远程创建数据库: npx wranglerlatest d1 create prod-d1-tutorial 在cf中就可以看到数据库: 现在,您的Cloudfla…...
cf2117E
原题链接:https://codeforces.com/contest/2117/problem/E 题目背景: 给定两个数组a,b,可以执行多次以下操作:选择 i (1 < i < n - 1),并设置 或,也可以在执行上述操作前执行一次删除任意 和 。求…...
AI编程--插件对比分析:CodeRider、GitHub Copilot及其他
AI编程插件对比分析:CodeRider、GitHub Copilot及其他 随着人工智能技术的快速发展,AI编程插件已成为提升开发者生产力的重要工具。CodeRider和GitHub Copilot作为市场上的领先者,分别以其独特的特性和生态系统吸引了大量开发者。本文将从功…...
微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据
微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据 Power Query 具有大量专门帮助您清理和准备数据以供分析的功能。 您将了解如何简化复杂模型、更改数据类型、重命名对象和透视数据。 您还将了解如何分析列,以便知晓哪些列包含有价值的数据,…...
CSS设置元素的宽度根据其内容自动调整
width: fit-content 是 CSS 中的一个属性值,用于设置元素的宽度根据其内容自动调整,确保宽度刚好容纳内容而不会超出。 效果对比 默认情况(width: auto): 块级元素(如 <div>)会占满父容器…...
JVM 内存结构 详解
内存结构 运行时数据区: Java虚拟机在运行Java程序过程中管理的内存区域。 程序计数器: 线程私有,程序控制流的指示器,分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都依赖这个计数器完成。 每个线程都有一个程序计数…...
return this;返回的是谁
一个审批系统的示例来演示责任链模式的实现。假设公司需要处理不同金额的采购申请,不同级别的经理有不同的审批权限: // 抽象处理者:审批者 abstract class Approver {protected Approver successor; // 下一个处理者// 设置下一个处理者pub…...
R语言速释制剂QBD解决方案之三
本文是《Quality by Design for ANDAs: An Example for Immediate-Release Dosage Forms》第一个处方的R语言解决方案。 第一个处方研究评估原料药粒径分布、MCC/Lactose比例、崩解剂用量对制剂CQAs的影响。 第二处方研究用于理解颗粒外加硬脂酸镁和滑石粉对片剂质量和可生产…...
数学建模-滑翔伞伞翼面积的设计,运动状态计算和优化 !
我们考虑滑翔伞的伞翼面积设计问题以及运动状态描述。滑翔伞的性能主要取决于伞翼面积、气动特性以及飞行员的重量。我们的目标是建立数学模型来描述滑翔伞的运动状态,并优化伞翼面积的设计。 一、问题分析 滑翔伞在飞行过程中受到重力、升力和阻力的作用。升力和阻力与伞翼面…...
鸿蒙(HarmonyOS5)实现跳一跳小游戏
下面我将介绍如何使用鸿蒙的ArkUI框架,实现一个简单的跳一跳小游戏。 1. 项目结构 src/main/ets/ ├── MainAbility │ ├── pages │ │ ├── Index.ets // 主页面 │ │ └── GamePage.ets // 游戏页面 │ └── model │ …...
