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题目描述在一个n*m的只包含0和1的矩阵里找出一个不包含0的,输出边长。输入输出格式 输入格式: 输入文件第一行为两个整数n,m(1

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思路:我们用 dp(i,j) 表示以 (i, j)(i,j) 为右下角,且只包含 1 的的边长值。 如果我们能计出所有dp(i,j) 的值,那么其中的值即为矩阵中只包含 11 的的边长值,其平即为的面积。那么如何计 textit{dp}dp 中的每个元素值呢? dp=0 边界问题:如果matrix=1情况下i=0||j=0,则 递归问题 dp=min(dp,dp,dp) public int maximalSquare(char matrix) { max存储边长

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

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    (DP)

    题目信息在一个由 0 和 1 组成的二维矩阵内,找到只包含 1 的,并返回其面积。示例: ? 商业转载请联系官授权,非商业转载请注明出处。 2. 解题类似题目:LeetCode 85. (DP,难) ?? return 0; int i, j, n, incr, maxEdgeLen = 0; int r = matrix.size(), c = matrix.size(); int dp;以右下角为结束的边长 又发现以(i,j)为右下角的边长 dp 就是 min(dp, dp, dp)(i,j 位置左上角3个点的边长中的小者) 对以上结论,可以自己尝试将1变成0, 0变成1,自己画个图试下。 ) return 0; int i, j, n, incr, maxlen = 0; int r = matrix.size(), c = matrix.size(); int dp;以右下角为结束的边长

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    力扣221——

    原题在一个由 0 和 1 组成的二维矩阵内,找到只包含 1 的,并返回其面积。 假设我们用一个二维数组dp,记录每一个位置所能构成的的边长(从左上角开始)。 位置(i, j)是 1,则其可能构成的的边长是Min(dp(i - 1, j - 1), dp(i - 1, j), dp(i, j - 1)) + 1。 看到这个,相信你也会理解了,每一个位置所能构成的边长的条件,其实是要求包围着它的左上角三个位置都是 1 才可以。一直递推回到初点,也就意味着,第一行和第一列需要单独判断。 其实我们发现,当一个位置用过之后,这个位置本身的数字已经不再重要,关键是该位置所能构成的的边长,也就是我们记录的中间结果。因此可以直接更新原数组上的数字。

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    【leetcode刷题】T163-

    ----【题目】在一个由 0 和 1 组成的二维矩阵内,找到只包含 1 的,并返回其面积。 示例:输入: 1 0 1 0 01 0 1 1 11 1 1 1 11 0 0 1 0输出: 4 【思路】这道题我想着用【数组中】的思路来做,想复杂了……我们首先遍历每一行,得到高度。 使用一位数组:matrix == 1时,dp = dp + 1;否则dp = 0.用一个变量max_size存储当前边长,当每一行的高度数组中,连续于max_size的元素个数于max_size 后返回max_size * max_size。 (真真机智~)【代码】python版本class Solution(object): def maximalSquare(self, matrix): :type matrix: List] :rtype

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    LeetCode刷题DAY 11:

    练习动态规划的一道题,遍历也能解决,但这种简单粗暴的式就不展示了。1 题目描述0 和 1 组成一个字符型二维矩阵,在其中找到只包含 1 的,并返回其面积。如:输入, , , ]返回4。 2 题解思路:动态规划在LeetCode刷题DAY 2:长回文子串中我们介绍了动态规划的含义,本次不再赘述,直接进入逻辑阐述。 第一步,找到中间状态:此处中间状态st表示以矩阵中(i,j)元素作为右下角顶点,可以得到边长。 第二步,确定状态转移:如果(i,j)为0,则当前位置状态值为0,否则状态值取决于其上面、左面和左上角状态值,转移关系为st=min(st=min(st,st,st)+1,即周围小状态值+1。 不理解的可以找个案例手动一下。且要注意的是,如果该元素在整个矩阵的外边,则状态值仅根据该元素取值判断即可。

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    详解 leetcode 221 题:

    学好没有捷径,好的捷径就是多刷题,并且跳出舒适区,每道题都要寻找优解,也不能老是做那些你自己比较擅长的题,不定期更新 Leetcode 的题,每道题都会给出多种解以及优解题目描述在一个由 0 和 1 组成的二维矩阵内,找到只包含 1 的,并返回其面积。 示例输入: 1 0 1 0 01 0 1 1 11 1 1 1 11 0 0 1 0 输出: 4 解一:暴力在一个二维矩中,如果我们要确定一个矩阵,我们只需要知道确定它的左上角和右下角就可以了,而相当于边相等的矩阵 这道题暴力还是比较好做,就是把矩阵中的每一个点,都充当左上角来遍历搜索一下。例如我刚开始把(0,0)这个点当左上角,然后向右下角搜索?搜索的过程中,用一个变量来记录的面积。 int i = 0; i < rows; i++) { for (int j = 0; j < cols; j++) { 把(i,j)作为左上角向右下角搜索 if (matrix == 1) { 此时的边长

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    leetcode - 可以的矩数目

    题意给你一个数组 rectangles ,其中 rectangles = 表示第 i 个矩的长度为 li、宽度为 wi。如果存在 k同时满足 k

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    可以的矩数目

    题目给你一个数组 rectangles ,其中 rectangles = 表示第 i 个矩的长度为 li 、宽度为 wi 。如果存在 k 同时满足 k

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    数据结构与-打印

    package *; ** * @program: data-structure * @description: * @author: ChenWenLong * @create: 2019-09

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    LintCode 题目分析代码

    题目在一个二维01矩阵中找到全为1的样例 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 返回 4分析动态规划 dp:的边长 状态转移程: if(matrix int ans = 0; 得到行数 int n = matrix.length; int m; 得到列数 if(n > 0) m = matrix.length; else return ans; dp 的边长

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    动态规划-面积

    area.For example, given the following matrix:1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0Return 4.思路使用动态规划来求解,时间复杂度 dp : 以(i, j)为右下角的面积的边长。初始条件:上面一行,左边一列,可以直接得到dp值。

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    打卡群刷题总结0921——

    链接:https:leetcode-cn.comproblemsmaximal-square 在一个由 0 和 1 组成的二维矩阵内,找到只包含 1 的,并返回其面积。

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    的以 1 为边界的(DP)

    题目给你一个由若干 0 和 1 组成的二维网格 grid,请你找出边界全部由 1 组成的 子网格,并返回该子网格中的元素数量。如果不存在,则返回 0。 min(sumof1Up, sumof1Left); 初始边长 while(edge > 0) { if(maxEdge > edge)肯定小,不必检查了 break; x = i-edge+1;上边的 x y = j-edge+1;左侧边的y if(sumof1Up>=edge && sumof1Left>=edge) { 左侧边 上侧边长都于等 edge maxEdge = edge; } edge

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    KNN分析圆图案属于三角还是类别

    假设现在需要判断下图中的圆图案属于三角还是类别,采用KNN分析如下:当K=3时,图中第一个圈包含了三个图,其中三角2个,一个,该圆的则分类结果为三角。 当K=5时,第二个圈中包含了5个图,三角2个,3个,则以3:2的投票结果预测圆为类标。设置不同的K值,可能预测得到不同的结果。 简而言之,一个样本与数据集中的k个相邻样本中的多数的类别相同。由其思想可以看出,KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类,而且在决策样本类别时,只参考样本周围k个“邻居”样本的所属类别。 KNN在Sklearn机器学习包中,实现的类是neighbors.KNeighborsClassifier,简称KNN。 =1, n_neighbors=3, p=2, weights=uniform)KNeighborsClassifier可以设置3种:brute、kd_tree、ball_tree,设置K值参数为n_neighbors

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    则化

    则化:防止过拟合,提高泛化能力在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合)。 为了防止overfitting,可以用的有很多,下文就将以此展开。 C0代表原始的代价函数,后面那一项就是L2则化项,它是这样来的:所有参数w的平的和,除以训练集的样本小n。λ就是则项系数,权衡则项与C0项的比重。 如下图所示,过拟合,就是拟合函数需要顾忌每一个点,成的拟合函数波动很。在某些很小的区间里,函数值的变化很剧烈。 当w等于0时,|W|是不可导的,所以我们只能按照原始的未经则化的去更新w,这就相当于去掉η*λ*sgn(w)n这一项,所以我们可以规定sgn(0)=0,这样就把w=0的情况也统一进来了。

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    小树图+朱刘

    题上完整的朱、刘是由四个步骤组成的:1、求短弧集合E2、判断集合E中有没有有向环,如果有转步骤3,否则转43、收缩点,把有向环收缩成一个点,并且对图重新构建,包括边权值的改变和点的处理,之后再转步骤 4、展开收缩点,求得小树图。?因为我们ACM一般情况下都是在考察队小树型图的权值问题,所以一般省略步骤4,对于其环的权值和在中间处理过程中就可以处理完毕。所以我们这里就不多讨论第四个点了。 我们分步处理、1、首先我们先求短弧集合E,对于当前图如果有n个点(一个有向环的收缩点作一个点),我们就要选出n-1个点,确定其入边的短边,由其组成的一个集合我们就叫做短弧集合E,如果我们枚举到某一个点的时候 ,它没有入边,那么说明不存在小树图,所以这个时候结束,回到主函数。

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    Python|火柴拼-回溯

    现在,你知道小女孩有多少根火柴,请找出一种能使用所有火柴拼成一个。不能折断火柴,可以把火柴连接起来,并且每根火柴都要用到。输入为小女孩拥有火柴的数目,每根火柴用其长度表示。 输出即为是否能用所有的火柴拼成。示例 1:输入: 输出: true解释: 能拼成一个边长为2的,每边两根火柴。示例 2:输入: 输出: false解释: 不能用所有火柴拼成一个。 解决案新建立一个长为4的列表存储火柴,因为这里使用的是回溯,所以火柴按由到小的顺序存储,这样可以减少回溯可能。 在火柴全部存储后,就可以判断列表中四个小列表之和是否相等,如果都相等,证明可以拼成。在写代码的时候,先判断输入数组中火柴的总和%4是否为0,这是数组里火柴能否拼成的先决条件。 但是回溯的优势在于能适时“回头”,若再往前走不可能得到解,就回溯,退一步另找其他可能,这样可省去量的无效操作。END主 编 | 王文星责 编 | 周茂林 where2go 团队

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    2021-12-11:。在一个由 ‘0‘ 和 ‘1‘ 组成的二维矩阵内,找到只包含 ‘1‘ 的,并返回其面积

    2021-12-11:。在一个由 0 和 1 组成的二维矩阵内,找到只包含 1 的,并返回其面积。力扣221。答案2021-12-12:动态规划。dp是右下角的点,值是边长。

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