最大正方形

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

 
Example

For example, given the following matrix:

1 0 1 0 0
1 0 1 1 1
1 1 1 1 1
1 0 0 1 0

Return 4.


判断:dp[i][j]为最大正方形的右下角,则dp[i-1][j-1],dp[i-1][j],dp[i][j-1]是几个正方形的右下角。否则,dp[i][j]所属的正方形是自己。

正方形的边长:dp[i][j]是dp[i-1][j],dp[i-1][j-1],dp[i][j-1]中最小+1.

即dp[i][j]=min(dp[i-1][j-1],dp[i-1][j],dp[i][j-1])+1;

#include <iostream>
using namespace std;
int dp[1005][1005],g[1005][1005];
int hs(int x,int y)
{
	int s,i,j;
	s=0;
	for(i=0;i<x;i++)
		for(j=0;j<y;j++)
		{
			dp[i][j]=(g[i][j]+1)%2;
			s|=dp[i][j];
		}
	for(i=1;i<x;i++)
		for(j=1;j<y;j++)
		{
			if(g[i][j])
				dp[i][j]=0;
			else
			{
				dp[i][j]=min(dp[i-1][j-1],min(dp[i-1][j],dp[i][j-1]))+1;
				s=max(s,dp[i][j]);
			}
		}
	return s*s;
}
int main()
{
	int h,w;
	int i,j;
	cin>>h>>w;
	for(i=0;i<h;i++)
		for(j=0;j<w;j++)
			cin>>g[i][j];
	cout<<hs(h,w);
	return 0;
}




内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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