PYTHON代码写出 一张N*M的方格纸，部分填颜色部分空白。填颜色处用1表示 空白用0表示，请帮助小米找出最大矩形空白区域。并输出该区域有几个方格组成 第一行输入N和M 表示方格行和列。用空格隔开 第二行输入N行，每行m个0或1，空格隔开 输出一个整数，表示矩形有几个方格组成

### 回答1：

这是一个有趣的问题！我可以提供一个Python代码的解决方案：def maxRectangle(n,m):
maxArea = 0
matrix = [[0] * m] * n
for i in range(n):
for j in range(m):
matrix[i][j] = input()

for i in range(n):
for j in range(m):
if matrix[i][j] == 1:
matrix[i][j] = 0
else:
matrix[i][j] = 1

for i in range(n):
for j in range(m):
if matrix[i][j] == 1:
area = 1
k = 1
while i+k < n and matrix[i+k][j] == 1:
k += 1
area *= k
k = 1
while j+k < m and matrix[i][j+k] == 1:
k += 1
area *= k
if area > maxArea:
maxArea = area

return maxArea N, M = map(int, input().split())
print(maxRectangle(N, M))

### 回答2：
可以使用深度优先搜索（DFS）的方法来解决这个问题。以下是Python代码实现：

def max_rectangle_area(n, m, grid):
    max_area = 0

    def dfs(row, col):
        nonlocal max_area
        if row < 0 or row >= n or col < 0 or col >= m or grid[row][col] == 1:
            return 0
        area = 1
        grid[row][col] = 1
        # 尝试向四个方向扩展
        area += dfs(row + 1, col)  # 向下
        area += dfs(row - 1, col)  # 向上
        area += dfs(row, col + 1)  # 向右
        area += dfs(row, col - 1)  # 向左
        max_area = max(max_area, area)
        return area

    # 遍历每个方格
    for i in range(n):
        for j in range(m):
            if grid[i][j] == 0:
                max_area = max(max_area, dfs(i, j))

    return max_area


# 输入示例
n, m = map(int, input().split())
grid = []
for _ in range(n):
    row = list(map(int, input().split()))
    grid.append(row)

# 调用函数并输出结果
result = max_rectangle_area(n, m, grid)
print(result)

希望能帮助到你！

### 回答3：
解题思路：
1. 使用动态规划来解决此问题。
2. 首先创建一个二维数组dp，用来保存每个方格的状态（即最大矩形空白区域的边长）。
3. 初始化dp数组的第一行和第一列，因为只有一行或一列，所以最大矩形空白区域的边长只能为1或0。
4. 遍历方格，如果当前方格为1，则表示此方格不能构成矩形，将dp数组中对应位置的值设为0；如果当前方格为0，则表示此方格可以构成矩形，将dp数组中对应位置的值更新为左上方格、上方方格和左方方格中最小的值加1。
5. 遍历dp数组，找出最大值，即为最大矩形空白区域的边长。

Python代码如下：

N, M = map(int, input().split())  # 输入N和M
grid = []  # 保存方格数据的二维数组
for _ in range(N):
    row = list(map(int, input().split()))  # 输入每行的数据
    grid.append(row)

dp = [[0] * M for _ in range(N)]  # 初始化dp数组

# 初始化dp数组的第一行和第一列
for i in range(N):
    dp[i][0] = grid[i][0]

for j in range(M):
    dp[0][j] = grid[0][j]

# 更新dp数组
for i in range(1, N):
    for j in range(1, M):
        if grid[i][j] == 0:
            dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i][j-1], dp[i-1][j-1]) + 1

# 找出最大值
max_length = max(max(row) for row in dp)

print(max_length**2)  # 输出矩形有几个方格组成

注意：此代码假设输入是符合题意的，即N和M的取值范围在1到100之间，每行的数据为0或1。

该算法的时间复杂度为O(N*M)，其中N为方格的行数，M为方格的列数。