L3-004. 肿瘤诊断

L3-004. 肿瘤诊断

在诊断肿瘤疾病时，计算肿瘤体积是很重要的一环。给定病灶扫描切片中标注出的疑似肿瘤区域，请你计算肿瘤的体积。

输入格式：

输入第一行给出4个正整数：M、N、L、T，其中M和N是每张切片的尺寸（即每张切片是一个M×N的像素矩阵。最大分辨率是1286×128）；L（<=60）是切片的张数；T是一个整数阈值（若疑似肿瘤的连通体体积小于T，则该小块忽略不计）。

最后给出L张切片。每张用一个由0和1组成的M×N的矩阵表示，其中1表示疑似肿瘤的像素，0表示正常像素。由于切片厚度可以认为是一个常数，于是我们只要数连通体中1的个数就可以得到体积了。麻烦的是，可能存在多个肿瘤，这时我们只统计那些体积不小于T的。两个像素被认为是“连通的”，如果它们有一个共同的切面，如下图所示，所有6个红色的像素都与蓝色的像素连通。

Figure 1

输出格式：

在一行中输出肿瘤的总体积。

输入样例：

3 4 5 2
1 1 1 1
1 1 1 1
1 1 1 1
0 0 1 1
0 0 1 1
0 0 1 1
1 0 1 1
0 1 0 0
0 0 0 0
1 0 1 1
0 0 0 0
0 0 0 0
0 0 0 1
0 0 0 1
1 0 0 0

输出样例：

26

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三维bfs暴力一波

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

int mp[1300][130][70];
int vis[1300][130][70] = {0};

int dx[] = {1,-1,0,0,0,0};
int dy[] = {0,0,1,-1,0,0};
int dz[] = {0,0,0,0,1,-1};

int m,n,l,t;
int ans=0;

struct node{
	int x,y,z;
	node(){
	}
	node(int xx,int yy,int zz):x(xx),y(yy),z(zz){
	}
};

void bfs(int j,int k,int i){
	vis[j][k][i] = 1;
	int cnt =1;
	queue<node> q;
	q.push(node(j,k,i));
	while(q.size()){
		node x = q.front();
		q.pop();
		for(int ii=0;ii<6;ii++){
			int dxx = x.x + dx[ii];
			int dyy = x.y + dy[ii];
			int dzz = x.z + dz[ii];
			if(dxx<0||dxx>=m||dyy<0||dyy>=n||dzz<0||dzz>=l||vis[dxx][dyy][dzz]||mp[dxx][dyy][dzz]==0){
				continue;
			}
			vis[dxx][dyy][dzz] = 1;
			q.push(node(dxx,dyy,dzz));
			cnt++;
		}
	} 
	if(cnt>=t) ans+=cnt;
}

int main(){
	cin>>m>>n>>l>>t;
	for(int i=0; i<l; i++){
		for(int j=0; j<m; j++){
			for(int k=0; k<n; k++){
				cin>>mp[j][k][i];
			}
		}
	}
	for(int i=0;i<l;i++){
		for(int j=0;j<m;j++){
			for(int k=0;k<n;k++){
				if(!vis[j][k][i]&&mp[j][k][i]==1){
					bfs(j,k,i);
				}
			}
		}
	}
	cout<<ans<<endl;
}