问题描述
给你一个 m * n 的矩阵,矩阵中的元素不是 0 就是 1,请你统计并返回其中完全由 1 组成的 正方形子矩阵的个数。
例1
输入:matrix =
[
[0,1,1,1],
[1,1,1,1],
[0,1,1,1]
]
输出:15
解释:
边长为 1 的正方形有 10 个。
边长为 2 的正方形有 4 个。
边长为 3 的正方形有 1 个。
正方形的总数 = 10 + 4 + 1 = 15.
例2
输入:matrix =
[
[1,0,1],
[1,1,0],
[1,1,0]
]
输出:7
解释:
边长为 1 的正方形有 6 个。
边长为 2 的正方形有 1 个。
正方形的总数 = 6 + 1 = 7.
解决方案
创一个dp数组等于matrix,和一个nums用于统计正方形个数计算正方形边长动态方程为:
dp[i][j]=min(dp[i-1][j],dp[i-1][j-1],dp[i][j-1])+1 |
---|
该方程的含义:表示从当前可得正方形的右下角点dp[i][j]的左方,上方,以及左上三个方向取最小值+1,即为当前最大正方形的边长值(因为要取正方形的最大边长,所有边长必须相等,故一定是取三个方向的最小值,才能保证边长相等)
此时nums+dp[i][j],解释原因例如:
如果dp[i][j]=3,那么以dp[i][j]该点为正方形的右下角,存在一个边长为3的正方形,同时,边长为3的正方形会包含一个边长比它小的正方形,故在dp[i][j]处还能取到边长为2,边长为1的正方形,故该点能取边长为 1,2,3的三个正方形,故nums+dp[i][j]
解题代码:
class Solution:def countSquares(self, matrix: List[List[int]]) -> int:dp, nums = matrix, 0 #dp为记忆的数组for i in range(len(matrix)):for j in range(len(matrix[0])):if matrix[i][j] == 1:if i>=1 and j>=1:dp[i][j]=min(dp[i-1][j],dp[i-1][j-1],dp[i][j-1])+1nums += dp[i][j]return nums |
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结语
该题来自力扣动态规划题组,本博客主要是讲述以怎样的思路来解决该问题,以及相应的python代码;思路简短清晰明了,很适合算法学习,希望对读者有所帮助。