L3-004 肿瘤诊断 （30 分)

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。

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

作者: 陈越

单位: 浙江大学

时间限制: 600 ms

内存限制: 64 MB

代码长度限制: 16 KB

解题思路

用三维数组储存，然后搜索连续的1即可。但是由于数据较大，要用广搜，用深搜递归层数太大，会有段错误。

代码如下

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <queue>
using namespace std;
int g[62][1290][130];
bool vis[62][1290][130];
int dx[] = {0, 0, 1, -1, 0, 0};
int dy[] = {1, -1, 0, 0, 0, 0};
int dz[] = {0, 0, 0, 0, 1, -1};
int m, n, l, t;
struct T{
	int x, y, z;
	T(int x, int y, int z): x(x), y(y), z(z){	}
};
int bfs(int xx, int yy, int zz)
{
	queue<T> que;
	que.push(T(xx, yy, zz));
	vis[xx][yy][zz] = true;
	int sum = 1;
	while(!que.empty()){
		T top = que.front();
		que.pop();
		for(int i = 0; i < 6; i ++){
			int x = top.x + dx[i];
			int y = top.y + dy[i];
			int z = top.z + dz[i];
			if(x >= 0 && x < l && y >= 0 && y < m && z >= 0 && z < n){
				if(!vis[x][y][z] && g[x][y][z]){
					vis[x][y][z] = true;
					sum ++;
					que.push(T(x, y, z));
				}
			}
		}
	}
	return sum;
}
int main()
{
	cin >> m >> n >> l >> t;
	memset(vis, 0, sizeof(vis));
	int ans = 0;
	for(int i = 0; i < l; i ++){
		for(int j = 0; j < m; j ++){
			for(int k = 0; k < n; k ++){
				scanf("%d", &g[i][j][k]);
				//cin >> g[i][j][k];
			}
		}
	}
	for(int i = 0; i < l; i ++){
		for(int j = 0; j < m; j ++){
			for(int k = 0; k < n; k ++){
				if(!vis[i][j][k] && g[i][j][k] == 1){
					int temp = bfs(i, j, k);
					if(temp >= t)
						ans += temp;
				}
			}
		}
	}
	cout << ans << endl;
	return 0;
}