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动态规划 前面写过一个面积最大的长方形
传送门
f[i, j]表示：所有以(i,j)为右下角的且只包含 1`` 的正方形的边长最大值

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题解

状态计算
如果该位置的值是 0，则 f[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 f[i, j]的值由其上方、左方和左上方的三个相邻位置的状态值决定。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：

f[i,j]=min(f[i−1,j−1],f[i−1,j],f[i,j−1])+1

为什么要三者取最小+1 ？
有个题解解释得也很清楚，继续搬运

若形成正方形（非单 1），以当前为右下角的视角看，则需要：当前格、上、左、左上都是 1
可以换个角度：当前格、上、左、左上都不能受 0 的限制，才能成为正方形

上面详解了 三者取最小 的含义：

图 1：受限于左上的 0
图 2：受限于上边的 0
图 3：受限于左边的 0
数字表示：以此为正方形右下角的最大边长
黄色表示：格子 ? 作为右下角的正方形区域
就像 木桶的短板理论 那样——附近的最小边长，才与 ? 的最长边长有关。

class Solution {
    public int maximalSquare(char[][] matrix) {
        int n = matrix.length ;
        int m = matrix[0].length ;
        int[][] f = new int[n+10][m+10];
        int res = 0 ;
        for(int i = 1 ; i <= n ; i ++){
            for(int j = 1 ; j <= m ; j++){
                if(matrix[i-1][j-1] == '1'){
                    f[i][j] = Math.min(f[i-1][j],Math.min(f[i][j-1],f[i-1][j-1]))+1 ;
                    res = Math.max(res,f[i][j]);
                }
                
            }
        }
        return res*res ;
    }
}