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一、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 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'

二、代码

方法一：暴力法

由于正方形的面积等于边长的平方，因此要找到最大正方形的面积，首先需要找到最大正方形的边长，然后计算最大边长的平方即可。

暴力法是最简单直观的做法，具体做法如下：

遍历矩阵中的每个元素，每次遇到1，则将该元素作为正方形的左上角；

确定正方形的左上角后，根据左上角所在的行和列计算可能的最大正方形的边长（正方形的范围不能超出矩阵的行数和列数），在该边长范围内寻找只包含1的最大正方形；

每次在下方新增一行以及在右方新增一列，判断新增的行和列是否满足所有元素都是1。

class Solution {public int maximalSquare(char[][] matrix) {int maxSide = 0;if (matrix == null || matrix.length == 0 || matrix[0].length == 0) {return maxSide;}int rows = matrix.length, columns = matrix[0].length;for (int i = 0; i < rows; i++) {for (int j = 0; j < columns; j++) {if (matrix[i][j] == '1') {// 遇到一个 1 作为正方形的左上角maxSide = Math.max(maxSide, 1);// 计算可能的最大正方形边长int currentMaxSide = Math.min(rows - i, columns - j);for (int k = 1; k < currentMaxSide; k++) {// 判断新增的一行一列是否均为 1boolean flag = true;if (matrix[i + k][j + k] == '0') {break;}for (int m = 0; m < k; m++) {if (matrix[i + k][j + m] == '0' || matrix[i + m][j + k] == '0') {flag = false;break;}}if (flag) {maxSide = Math.max(maxSide, k + 1);} else {break;}}}}}int maxSquare = maxSide * maxSide;return maxSquare;}
}

时间复杂度： O(mnmin(m,n) ^2)，其中m和n是矩阵的行数和列数。
 ☑️ 需要遍历整个矩阵寻找每个1，遍历矩阵的时间复杂度是O(mn)。
 ☑️ 对于每个可能的正方形，其边长不超过m和n中的最小值，需要遍历该正方形中的每个元素判断是不是只包含1，遍历正方形时间复杂度是O(min(m,n)^2)。
 ☑️ 总时间复杂度是O(mnmin(m,n) ^2)。

空间复杂度： O(1)。额外使用的空间复杂度为常数。

方法二：动态规划

方法一虽然直观，但是时间复杂度太高，有没有办法降低时间复杂度呢？

可以使用动态规划降低时间复杂度。我们用dp(i,j)表示以(i,j)为右下角，且只包含1的正方形的边长最大值。如果我们能计算出所有dp(i,j)的值，那么其中的最大值即为矩阵中只包含1的正方形的边长最大值，其平方即为最大正方形的面积。

那么如何计算dp中的每个元素值呢？对于每个位置(i,j)，检查在矩阵中该位置的值：

如果该位置的值是0，则dp(i,j)=0，因为当前位置不可能在由1组成的正方形中；

如果该位置的值是1，则dp(i,j)的值由其上方、左方和左上方的三个相邻位置的 dp 值决定。具体而言，当前位置的元素值等于三个相邻位置的元素中的最小值加1，状态转移方程如下：
dp(i,j)=min(dp(i−1,j),dp(i−1,j−1),dp(i,j−1))+1

此外，还需要考虑边界条件。如果i和j中至少有一个为0，则以位置(i,j)为右下角的最大正方形的边长只能是1，因此dp(i,j)=1。

以下用一个例子具体说明。原始矩阵如下。

0 1 1 1 0
1 1 1 1 0
0 1 1 1 1
0 1 1 1 1
0 0 1 1 1

对应的dp值如下。

0 1 1 1 0
1 1 2 2 0
0 1 2 3 1
0 1 2 3 2
0 0 1 2 3

下图也给出了计算dp值的过程。

class Solution {public int maximalSquare(char[][] matrix) {int maxSide = 0;if (matrix == null || matrix.length == 0 || matrix[0].length == 0) {return maxSide;}int rows = matrix.length, columns = matrix[0].length;int[][] dp = new int[rows][columns];for (int i = 0; i < rows; i++) {for (int j = 0; j < columns; j++) {if (matrix[i][j] == '1') {if (i == 0 || j == 0) {dp[i][j] = 1;} else {dp[i][j] = Math.min(Math.min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]), dp[i - 1][j - 1]) + 1;}maxSide = Math.max(maxSide, dp[i][j]);}}}int maxSquare = maxSide * maxSide;return maxSquare;}
}

时间复杂度： O(mn)，其中m和n是矩阵的行数和列数。需要遍历原始矩阵中的每个元素计算dp的值。

空间复杂度： O(mn)，其 m和n是矩阵的行数和列数。创建了一个和原始矩阵大小相同的矩阵dp。由于状态转移方程中的dp(i,j)由其上方、左方和左上方的三个相邻位置的dp值决定，因此可以使用两个一维数组进行状态转移，空间复杂度优化至O(n)。