私のレベルは限られており、私は学習のためだけです。何か間違いを見つけたら、指摘していただきありがとうございます。
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以下に示すように、N×Nピクセルの特定の海域の写真があります。「。」は海を意味し、「＃」は陸を意味します。
.......
.##....
.##....
....##.
..####.
...###.
.......
その中で、「上、下、左、右」の4方向につながった土地が島を形成しています。たとえば、上の写真には2つの島があります。
地球温暖化により海が上昇したため、科学者たちは、今後数十年で島の端のピクセル領域が海水に沈むと予測しています。
具体的には、陸のピクセルが海に隣接している場合（上下、左、右の4つの隣接するピクセルの間に海がある場合）、水没します。
たとえば、上の写真の海域は、将来的に次のようになります。
.......
.......
.......
.......
....#..
.......
.......
計算してください：科学者の予測によると、写真の島の数は完全に水没します。
アイデア
1.そこにある島の数をワイド検索（またはディープ検索）し、これらの島にラベルを付けます
2.海水の浸水をシミュレートし
ます3.カウントします
ACコード
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define MAXN 1200
int n,flag=1,ans;
char mp[MAXN][MAXN];
int vis[MAXN][MAXN],cnt[MAXN*MAXN];
int xx[4]={
1,-1,0,0},yy[4]={
0,0,-1,1};
typedef struct {
int x,y;
}island;
void bfs(island node)//board first search
{
queue<island>q;
q.push(node);vis[node.x][node.y]=flag;//signed the island of order
while(q.size()!=0){
island t=q.front();q.pop();
for(int i=0;i<4;i++){
island z;
z.x = t.x+xx[i],z.y=t.y+yy[i];
if(z.x<0||z.x>=n||z.y<0||z.y>=n||vis[z.x][z.y]!=0||mp[z.x][z.y]=='.')continue;
vis[z.x][z.y]=flag;
q.push(z);
}
}
flag++;
}
int main()
{
cin>>n;
for(int i=0;i<n;i++)for(int j=0;j<n;j++)cin>>mp[i][j];
island node;
for(int i=0;i<n;i++){
for(int j=0;j<n;j++){
if(mp[i][j]=='#'&&vis[i][j]==0){
node.x=i,node.y=j;bfs(node);}
}
}
for(int i=0;i<n;i++){
//the island was submerged in the sea
for(int j=0;j<n;j++){
if(mp[i][j]=='.'){
for(int k=0;k<4;k++){
int tx,ty;
tx=i+xx[k];ty=j+yy[k];
if(tx<0||tx>=n||ty<0||ty>=n||mp[tx][ty]=='.')continue;
mp[tx][ty]='s';
}
}
}
}
//the remain island
for(int i=0;i<n;i++)for(int j=0;j<n;j++)if(mp[i][j]=='#')cnt[vis[i][j]]++;
for(int i=0;i<MAXN*MAXN;i++)if(cnt[i])ans++;
return cout<<flag-ans-1<<endl,0;
}
コードを書いた後、コードを調べたところ、最初の2つのステップを1つのステップに組み合わせることができることがわかりました。BFSでは、フラッドカウントをシミュレートして時間を最適化できます。