使用kotlin解决这个问题:221. 最大正方形 中等 1.5K 相关企业 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 1: 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 示例 2: 输入:matrix = [["0","1"],["1","0"]] 输出:1 示例 3: 输入:matrix = [["0"]] 输出:0 提示: m == matrix.length n == matrix[i].length 1 <= m, n <= 300 matrix[i][j] 为 '0' 或 '1'
时间: 2023-07-06 16:17:59 浏览: 53
好的,这是一个比较常见的动态规划问题,我们可以使用 Kotlin 来解决它。下面是代码实现:
```kotlin
fun maximalSquare(matrix: Array<CharArray>): Int {
if (matrix.isEmpty() || matrix[0].isEmpty()) return 0
val m = matrix.size
val n = matrix[0].size
var maxSide = 0
val dp = Array(m) { IntArray(n) }
for (i in 0 until m) {
for (j in 0 until n) {
if (matrix[i][j] == '1') {
if (i == 0 || j == 0) {
dp[i][j] = 1
} else {
dp[i][j] = minOf(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1], dp[i - 1][j - 1]) + 1
}
maxSide = maxOf(maxSide, dp[i][j])
}
}
}
return maxSide * maxSide
}
```
我们使用 `dp[i][j]` 来表示以 `(i, j)` 为右下角的最大正方形的边长。那么我们可以得到状态转移方程:
```
if (matrix[i][j] == '1') {
dp[i][j] = minOf(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1], dp[i - 1][j - 1]) + 1
maxSide = maxOf(maxSide, dp[i][j])
}
```
时间复杂度为 $O(mn)$,空间复杂度为 $O(mn)$。