[レベル2]最大正方形を検索

に答える

board_1 = [[0, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [0, 0, 1, 0]]
board_2 = [[0, 0, 1, 1], [1, 1, 1, 1]]


def solution(board):
    for i in range(1, len(board)):  # num of rows
        for j in range(1, len(board[0])):  # num of columns
            if board[i][j] >= 1:  # 0이 아닌 값들만 업데이트
                # 위, 왼, 좌상단에 인접한 숫자의 최소값 + 1
                board[i][j] = (
                    min(board[i - 1][j], board[i][j - 1], board[i - 1][j - 1]) + 1
                )

    # print(board)
    return max([num for row in board for num in row]) ** 2


print(solution(board_1))
print(solution(board_2))

[0, 1, 1, 1], 
[1, 1, 1, 1], 
[1, 1, 1, 1], 
[0, 0, 1, 0]

[0, 1, 1, 1], 
[1, 1, 2, 2], 
[1, 2, 2, 3], 
[0, 0, 1, 0]

2 Dリストを1 Dリストとして作成するには

my_list = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]

# 방법 1 - sum 함수
answer = sum(my_list, [])

# 방법 2 - itertools.chain
import itertools
list(itertools.chain.from_iterable(my_list))

# 방법 3 - itertools와 unpacking
import itertools
list(itertools.chain(*my_list))

# 방법 4 - list comprehension 이용
[element for array in my_list for element in array]

# 방법 5 - reduce 함수 이용 1
from functools import reduce
list(reduce(lambda x, y: x+y, my_list))

# 방법 6 - reduce 함수 이용 2
from functools import reduce
import operator
list(reduce(operator.add, my_list))

# 방법 7 - numpy 라이브러리의 flatten 이용
# 이 경우에는 원소의 길이가 동일해야 한다
import numpy as np
np.array(my_list).flatten().tolist()

参考資料