Жадный подход - это когда вы делаете локально оптимальный выбор, полагая, что он приведет к оптимальному решению. Таким образом, в основном мы начинаем с поиска 0 в одном из четырех полей матрицы mXn, то есть в 1-й строке, последней строке, первом столбце или последнем столбце. Как только найден 0, мы начинаем с поиска максимально возможного квадрата.
Пример-
0 0 1 1 0 0
1 0 0 0 0 0
1 1 1 0 0 0
1 1 1 0 0 0
1 0 0 0 0 0
В приведенном выше примере первый элемент равен 0, поэтому проверьте наличие матрицы 5X5, она не работает, поскольку третий элемент равен 1. Сейчас есть несколько случаев -
1] Если вы оставите первый ряд для дальнейшей оценки, вы все равно можете стремиться к матрице размера 4X4.
2] Если вы покидаете третий столбец и рассматриваете только первые два столбца, нацеливайтесь на матрицу 2X2.
3] Если вы покидаете третий столбец и рассматриваете только последние три столбца, нацеливайтесь на матрицу 3X3.
4] Мы бы не рассматривали вариант удаления как строки, так и столбца, так как он был бы не лучше, чем предыдущие три варианта.
Учитывая жадность, мы бы выбрали 1-й случай и повторили процесс.