最大正方形 leetcode221

本文介绍了一种在二维矩阵中寻找只包含1的最大正方形并返回其面积的算法。通过动态规划方法,根据左方、上方和左上方的值来更新当前点的正方形最大边长,最终求得最大正方形的面积。

在一个由 0 和 1 组成的二维矩阵内,找到只包含 1 的最大正方形,并返回其面积。

示例:

输入:

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

输出: 4

思路:
1、暴力O(n2∗m2)O(n^2*m^2)O(n2m2)就不说了
2、动态规划
dp[i][j]dp[i][j]dp[i][j]表示从(0,0)(0,0)(0,0)开始到(i,j)(i,j)(i,j),以(i,j)(i,j)(i,j)为右下角的正方形的最大边长。

很容易想到,如果当前矩阵值matrix[i][j]matrix[i][j]matrix[i][j]为 ‘0’,那么dp[i][j]dp[i][j]dp[i][j]也为0,如果矩阵值为’1’,那么dp[i][j]dp[i][j]dp[i][j]的值取决于它左方,上方,左上方的值,再加上本身的1。

转移方程就出来了:

if(matrix[i][j]==′0′)dp[i][j]=0if(matrix[i][j]=='0') dp[i][j] = 0if(matrix[i][j]==0)dp[i][j]=0
if(matrix[i][j]==′1′)dp[i][j]=max(dp[i][j−1],dp[i−1][j],dp[i−1][j−1])if(matrix[i][j]=='1') dp[i][j] = max(dp[i][j-1],dp[i-1][j],dp[i-1][j-1])if(matrix[i][j]==1)dp[i][j]=max(dp[i][j1],dp[i1][j],dp[i1][j1])

class Solution {
    public int maximalSquare(char[][] matrix) {
        int n = matrix.length;
        if(n == 0) return 0;
        int m = matrix[0].length;
        int[][] dp = new int[n][m];
        int ans = 0;
        for(int i = 0; i < n; i++) 
            if(matrix[i][0] == '1'){
                dp[i][0] = 1;ans = 1;
            } 
            else dp[i][0] = 0;
        
        for(int i = 0; i < m; i++)
            if(matrix[0][i] == '1') {
                dp[0][i] = 1;ans = 1;
            }
            else dp[0][i] = 0;
        

        for(int i = 1; i < n; i++){
            for(int j = 1; j < m; j++){
                int Min = Math.min(dp[i-1][j],Math.min(dp[i][j-1],dp[i-1][j-1]));
                if(matrix[i][j] == '1'){
                    dp[i][j] = Min+1;
                }else{
                    dp[i][j] = 0;
                }
                ans = Math.max(ans, dp[i][j]);
            }
            
        }
        return ans*ans;
    }
}
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性运行特性,通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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