本文主要是介绍leetcode 221 最大正方形 + 1277 统计全为1的正方形子矩阵，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
题目
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：matrix = [[“1”,“0”,“1”,“0”,“0”],[“1”,“0”,“1”,“1”,“1”],[“1”,“1”,“1”,“1”,“1”],[“1”,“0”,“0”,“1”,“0”]]
输出：4
解析
题外话，首先注意下函数签名：func maximalSquare(matrix [][]byte) int {}
这道题还是用动规五部曲来处理下
1.dp数组及其含义：
dp[i][j]:代码下标为i-1，j-1位置为右下角的正方形，最大面积为dp[i][j]。这个dp公式的定义很重要，首先是定义成了右下角，其次还用到了之前-1的这种方法，写代码会简单些
2.递推公式
if matrix[i-1][j-1] == ‘1’ {
dp[i][j] = min(dp[i-1][j-1], min(dp[i-1][j], dp[i][j-1])) + 1
}
大致的思路是，首先要右下角的这个位置是1，否则就没啥用了，肯定不满足；在是1的前提下，类似木桶原理，右下角位置的最长边长，取决于另外三个位置的最小距离，然后+1
3.初始化
使用了-1的策略后，就是不需要特别的初始化了，默认是0
func maximalSquare(matrix [][]byte) int {if len(matrix) == 0 || len(matrix[0]) == 0 {return 0}m := len(matrix)n := len(matrix[0])maxSide := 0dp := make([][]int, m+1)for i := 0; i <= m; i++ {dp[i] = make([]int, n+1)}for i := 1; i <= m; i++ {for j := 1; j <= n; j++ {if matrix[i-1][j-1] == '1' {dp[i][j] = min(dp[i-1][j-1], min(dp[i-1][j], dp[i][j-1])) + 1maxSide = max(maxSide, dp[i][j])}}}return maxSide * maxSide
}func min(a, b int) int {if a > b {return b}return a
}func max(a, b int) int {if a > b {return a}return b
}
1277 统计全为1的正方形子矩阵
题目
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。
示例
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.
解析
这道题和上面那道基本一样的思路，记住递推公式把
func countSquares(matrix [][]int) int {if len(matrix) == 0 || len(matrix[0]) == 0 {return 0}m := len(matrix)n := len(matrix[0])dp := make([][]int, m+1)for i := 0; i <= m; i++ {dp[i] = make([]int, n+1)}res := 0for i := 1; i <= m; i++ {for j := 1; j <= n; j++ {if matrix[i-1][j-1] == 1 {dp[i][j] = min(dp[i-1][j-1], min(dp[i-1][j], dp[i][j-1])) + 1res += dp[i][j]}}}return res
}func min(a, b int) int {if a > b {return b}return a
}
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