2023.11.8

        本题使用动态规划来做。dp[i][j]数组代表：以坐标[i][j]为左下角，只包含 1 的正方形的边长最大值 。

        遍历二维数组matrix，如果当前元素为0，则dp数组直接赋值0；如果当前元素为1，那么当前的边长最大值的递推公式为：dp[i][j] = Math.min(Math.min(dp[i-1][j],dp[i][j-1]),dp[i-1][j-1]) + 1;

即当前元素左边、左上、上边元素的最小值+1。

        此外，还需要考虑边界条件：如果当前元素的i或j为0的话，当前dp值就等于二维数组matrix对应位置的值，即：dp[i][j] = matrix[i][j]，我选择直接初始化所有i或j为0的情况，也就是dp数组的第一行和第一列。

        java代码如下：

class Solution {public int maximalSquare(char[][] matrix) {int max_edge = 0;//全局变量维护最大边长的值int[][] dp = new int[matrix.length][matrix[0].length];//初始化dp数组的第一行和第一列for(int i=0; i<matrix.length; i++){dp[i][0] = matrix[i][0]-'0';max_edge = Math.max(max_edge,dp[i][0]);}for(int i=1; i<matrix[0].length; i++){dp[0][i] = matrix[0][i]-'0';max_edge = Math.max(max_edge,dp[0][i]);}//遍历赋值dp数组for(int i=1; i<matrix.length; i++){for(int j=1; j<matrix[0].length; j++){if(matrix[i][j] == '0'){dp[i][j] = 0;}else{dp[i][j] = Math.min(Math.min(dp[i-1][j],dp[i][j-1]),dp[i-1][j-1]) + 1;max_edge = Math.max(max_edge,dp[i][j]);}}}return max_edge*max_edge;}
}