机器人解密攻略第八关，机器人解密攻略第八关攻略分享

1. 前言

机器人解密攻略第八关是一道非常经典的解密题目，需要综合运用多种技巧和知识才能解开。如果你是一名资深游戏爱好者，相信你一定会对这道题目感兴趣。在这篇攻略中，我们将分享机器人解密攻略第八关的解法，希望对大家有所帮助。

2. 题目描述

机器人解密攻略第八关的题目描述如下：

在一个 NxN 的矩阵中，每个位置都是由一个 0 或 1 组成的数字。我们需要找到一个最大的正方形，正方形中的数字全部为 1。输出最大的正方形的边长。

3. 解题思路

解决这个问题的关键在于如何找到最大的正方形。我们可以采用动态规划的方法，用一个二维的数组 dp[i][j] 来表示以 (i, j) 为右下角顶点的最大正方形的边长。对于一个点 (i, j)，如果它的值为 1，那么它的左侧、上方和左上方的点都会影响到它的状态，具体而言：

如果 dp[i][j-1]、dp[i-1][j] 和 dp[i-1][j-1] 这三个值都不为0，那么 dp[i][j] = min(dp[i][j-1], dp[i-1][j], dp[i-1][j-1]) + 1。

如果这三个值有一个为0，那么 dp[i][j] = 1。

由于在 i 和 j 的循环中，每次都要访问 dp[i-1][j], dp[i][j-1] 和 dp[i-1][j-1]，因此我们需要在循环中进行特判，以避免数组下标越界。

4. 代码实现

我们用 Python 代码来实现这个算法：

```python

def max_square(matrix):

n = len(matrix)

ans = 0

dp = [[0]*n for _ in range(n)]

for i in range(n):

for j in range(n):

if matrix[i][j] == '1':

if i == 0 or j == 0:

dp[i][j] = 1

else:

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

ans = max(ans, dp[i][j])

return ans

```

5. 总结

通过运用动态规划的思想，我们成功地解决了机器人解密攻略第八关。这个问题虽然听起来比较复杂，但是只要我们掌握了解题思路，就可以迎刃而解。希望这篇攻略对大家有所帮助。

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