[英]Maximal square dp on same matrix
https://leetcode.com/problems/maximal-square/description/中的Maximal Square问题很容易被DP解决。 但我没有创建一个新矩阵,而是在原始矩阵上进行了修改,但该方法在第 64 号测试用例中失败,请检查我的以下代码并帮助我找出缺失点。
def maximalSquare(self, matrix: List[List[str]]) -> int:
for x in range(1,len(matrix)):
for y in range(1,len(matrix[x])):
if matrix[x][y] == '1':
matrix[x][y] = str(int(min( matrix[x-1][y], matrix[x][y-1], matrix[x-1][y-1]))+1)
return int(max([max(x) for x in matrix])) ** 2 if matrix else 0
我猜你没有处理极端情况。 对我来说,这段代码运行良好,几乎没有什么变化。 此外,这会运行得有点慢。
class Solution:
def maximalSquare(self, matrix: List[List[str]]) -> int:
if not matrix: return 0
m, n, res = len(matrix), len(matrix[0]), 0
for i in range(m):
for j in range(n):
if (i == 0 or j == 0) and (matrix[i][j] == '1'):
res = max(res, 1)
elif int(matrix[i][j]) == 1:
matrix[i][j] = min(int(matrix[i-1][j]), int(matrix[i][j-1]), int(matrix[i-1][j-1])) + 1
res = max(res, matrix[i][j])
return res ** 2
迭代第一行或第一列时,dp(i, j) 的公式会检查是否有超出范围的值。 通过将整个 dp 向右和底部移动 1 并将 0 的填充添加到第一行和第一列,它使公式在不检查边界的情况下工作。
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