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Count Square Submatrices with All Ones

1277。计算全为 1 的方形子矩阵

难度:中等

主题:数组、动态规划、矩阵

给定一个由 1 和 0 组成的 m * n 矩阵,返回 有多少个 子矩阵全部为 1

示例1:

  • 输入: 矩阵 = [[0,1,1,1], [1,1,1,1], [0,1,1,1]]
  • 输出: 15
  • 说明:
    • 边长 1 有 10 个正方形。
    • 边长 2 有 4 个正方形。
    • 1 个边长为 3 的正方形。
    • 方格总数 = 10 4 1 = 15.

示例2:

  • 输入: 矩阵 = [[1,0,1], [1,1,0], [1,1,0]]
  • 输出: 7
  • 说明:
    • 边长为 1 的正方形有 6 个。
    • 边长 2 有 1 个正方形。
    • 方格总数 = 6 1 = 7。

约束:

  • 1
  • 1
  • 0

提示:

  1. 创建一个加法表,计算上角位于 (0,0) 的 子矩阵 的元素总和。
  2. 在 O(n3) 中循环所有 子方,并检查总和是否使整个数组为 1,如果检查结果为 1,则在答案中加 1。

解决方案:

我们可以使用动态规划(DP)来跟踪方子矩阵的数量,其中所有子矩阵都可以在矩阵中的每个单元格结束。以下是实现这一目标的方法:

  1. DP 矩阵定义:

    • 定义一个 DP 矩阵 dp,其中 dp[i][j] 表示右下角位于单元格 (i, j) 的所有子矩阵的最大方形子矩阵的大小。
  2. 过渡公式:

    • 对于矩阵中的每个单元格 (i, j):

      • 如果matrix[i][j]为1,则dp[i][j]的值取决于从(i-1,j)延伸形成的平方的最小值,(i,j -1) 和 (i-1, j-1)。过渡公式为:
      dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i][j-1], dp[i-1][j-1]) + 1
      
  - If `matrix[i][j]` is 0, `dp[i][j]` will be 0 because a square of ones cannot end at a cell with a zero.
  1. 计算所有方块:

    • 将所有 (i, j) 的 dp[i][j] 值累加,得到所有大小的方格总数。
  2. 时间复杂度:

    • 该解决方案适用于 O(m X n),其中 mn 是矩阵的维度。

让我们用 PHP 实现这个解决方案:1277。计算全为 1 的方形子矩阵

dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i][j-1], dp[i-1][j-1]) + 1

解释:

  1. 我们初始化一个二维数组 dp 来跟踪在每个位置 (i, j) 结束的最大方形子矩阵的大小。
  2. 对于矩阵中的每个单元格:
    • 如果单元格的值为 1,我们会根据相邻单元格计算 dp[i][j],并将其值添加到totalSquares 中。
  3. 最后,totalSquares 包含所有全为 1 的方形子矩阵的计数。

这个解决方案是高效的并且满足问题中提供的约束。

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