题目描述：
给定一个仅包含 0 和 1 的二维二进制矩阵，找出只包含 1 的最大矩形，并返回其面积。
示例:
输入:
[
["1","0","1","0","0"],
["1","0","1","1","1"],
["1","1","1","1","1"],
["1","0","0","1","0"]
]
输出: 6
Solution：
参考了题解的一种方法：
动态规划 - 每个点的最大高度
想象一个算法，对于每个点我们会通过以下步骤计算一个矩形：
不断向上方遍历，直到遇到“0”，以此找到矩形的最大高度。
向左右两边扩展，直到无法容纳矩形最大高度。
我们知道，最大矩形必为用这种方式构建的矩形之一。
给定一个最大矩形，其高为 h， 左边界 l，右边界 r，在矩形的底边，区间 [l, r]内必然存在一点，其上连续1的个数（高度）<=h。若该点存在，则由于边界内的高度必能容纳h，以上述方法定义的矩形会向上延伸到高度h，再左右扩展到边界 [l, r] ，于是该矩形就是最大矩形。
若不存在这样的点，则由于[l, r]内所有的高度均大于h，可以通过延伸高度来生成更大的矩形，因此该矩形不可能最大。
综上，对于每个点，只需要计算h， l，和 r - 矩形的高，左边界和右边界。
使用动态规划，我们可以在线性时间内用上一行每个点的 h，l，和 r 计算出下一行每个点的的h，l，和r。
算法
给定一行 matrix[i]，我们通过定义三个数组height，left，和 right来记录每个点的h，l，和 r。height[j] 对应matrix[i][j]的高，以此类推。
问题转化为如何更新每个数组。
Height:
这个比较容易。 h 的定义是从该点出发连续的1的个数。我们从方法二中已经学会了在一行中计算的方法:
row[j] = row[j - 1] + 1 if row[j] == '1'
只需要一点改动即可:
new_height[j] = old_height[j] + 1 if row[j] == '1' else 0
Left:
考虑哪些因素会导致矩形左边界的改变。由于当前行之上的全部0已经考虑在当前版本的left中，唯一能影响left就是在当前行遇到0。
因此我们可以定义:
new_left[j] = max(old_left[j], cur_left)
cur_left是我们遇到的最右边的0的序号加1。当我们将矩形向左 “扩展” ，我们知道，不能超过该点，否则会遇到0。
Right:
我们可以沿用 left 的思路，定义:
new_right[j] = min(old_right[j], cur_right)
cur_right 是我们遇到的最左边的0的序号。简便起见，我们不把 cur_right 减去1 (就像我们给cur_left加上1那样) ，这样我们就可以用height[j] * (right[j] - left[j]) 而非height[j] * (right[j] + 1 - left[j])来计算矩形面积。
这意味着， 严格地说 ，矩形的底边由半开半闭区间[l, r) 决定，而非闭区间 [l, r]，且 right比右边界大1。尽管不这样做算法也可以正确运行，但这样会让计算看起来更简洁。
注意，为了正确的记录 cur_right，我们需要从右向左迭代。因此，更新right时需要从右向左。
一旦left，right，和 height数组能够正确更新，我们就只需要计算每个矩形的面积。
由于我们知道矩形 j的边界和高，可以简单地用height[j] * (right[j] - left[j])来计算面积，若j的面积 大于max_area，则更新之。
CODE:
class Solution(object):
def maximalRectangle(self, matrix):
"""
:type matrix: List[List[str]]
:rtype: int
"""
if not matrix:return 0
m,n = len(matrix),len(matrix[0])
left = [0]*n
right = [n]*n
height = [0]*n
maxArea = 0
for i in range(m):
curleft = 0
curright = n
for j in range(n):
if matrix[i][j] == '1':
height[j] = height[j]+1
else:height[j] = 0
for j in range(n):
if matrix[i][j] == '1':
left[j] = max(left[j],curleft)
else:
left[j] = 0
curleft = j + 1
for j in range(n-1,-1,-1):
if matrix[i][j] == '1':
right[j] = min(right[j],curright)
else:
right[j] = n
curright = j
for j in range(n):
maxArea = max(maxArea,height[j]*(right[j]-left[j]))
return maxArea
复杂度分析*
时间复杂度 : O(NM)。每次对于N的迭代我们会对M迭代常数次。
空间复杂度 : O(M）， M 是我们保留的额外数组的长度。
