今日份牛客和力扣==221. 最大正方形

来源：链接：https://leetcode-cn.com/problems/maximal-square
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题目描述

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。

输入：matrix = [[“1”,“0”,“1”,“0”,“0”],[“1”,“0”,“1”,“1”,“1”],[“1”,“1”,“1”,“1”,“1”],[“1”,“0”,“0”,“1”,“0”]]
输出：4

输入：matrix = [[“0”,“1”],[“1”,“0”]]
输出：1

示例 3：
输入：matrix = [[“0”]]
输出：0

题解牛客上是二维数组，leetcode没有这个限制，所以在牛客上通过的代码在leetcode上不一定通过

牛客上通过的代码：

import java.util.*;

public class Solution {
    /**
     * 最大正方形
     * @param matrix char字符型二维数组 
     * @return int整型
     */
    public int solve (char[][] matrix) {
        // write code here
        if(matrix.length ==0 || matrix[0].length == 0) return 0;
        int rows = matrix.length;
        int cols = matrix[0].length;
        int[][] dp = new int[rows][cols];
        int maxSquareLength = 0;
        for(int i = 0; i < rows; i++){
            if(matrix[i][0] == '1') dp[i][0] = 1;
        }
        for(int i = 0; i < cols; i++){
            if(matrix[0][i] == '1') dp[0][i] = 1;
         }
        for(int  i =1; i < rows; i++){
            for(int j = 1; j < cols; j++){
                if(matrix[i][j] == '1'){
                    dp[i][j] = Math.min(Math.min(dp[i-1][j-1],dp[i-1][j]),dp[i][j-1])+1;
                    if(dp[i][j] > maxSquareLength) maxSquareLength = dp[i][j];
                }
            }
        }
        return maxSquareLength*maxSquareLength;
    }
}

改造后在leetcode上能通过的代码：
不同点:对一维数组的考虑，
看一维数组上是否有1， 那么maxlen的初始值就是1，否则是0

class Solution {
    public int maximalSquare(char[][] matrix) {
        if(matrix == null || matrix.length == 0) return 0;
        int row = matrix.length;
        int col = matrix[0].length;
        int[][] dp = new int[row][col];

        int initlen = 0;
        for(int i=0;i<row;++i){
            if(matrix[i][0] == '1') {dp[i][0] = 1;initlen = 1;}
        }
        for(int i=0;i<col;++i){
            if(matrix[0][i] == '1') {dp[0][i] = 1;initlen = 1;}
        }
        int maxlen = initlen;
        
        for(int i=1;i<row;++i){
            for(int j=1;j<col;++j){  

                if(matrix[i][j] == '1'){
                    dp[i][j] = Math.min(dp[i-1][j], Math.min(dp[i-1][j-1], dp[i][j-1])) + 1;
                    if(maxlen < dp[i][j]) maxlen = dp[i][j];
                }  
            }
        }
        return maxlen * maxlen;
    }
}