7-58 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
结尾无空行
输出样例：
26
结尾无空行
#include<iostream> #include<cstring> #include<queue> using namespace std; struct Node{ int x,y; int floot; }node,nodes; //使用结构体主要是在搜索的时候方便记录 queue<struct Node>q; bool a[64][1300][130];//下标依次是层数，像素横坐标纵坐标 bool book[64][1300][130]; //nexts数组控制方向 int nexts[6][3]={{1,0,0},{-1,0,0},{0,0,1},{0,0,-1},{0,1,0},{0,-1,0}}; int main(){ int n,m,l,t; int sum=0; int num,flag; cin>>n>>m>>l>>t; memset(a,0,sizeof(a)); memset(book,0,sizeof(book)); //输入 for(int i=1;i<=l;i++){ for(int j=1;j<=n;j++){ for(int k=1;k<=m;k++){ cin>>flag; if(flag==1){ a[i][j][k]=true; } } } } for(int i=1;i<=l;i++){ for(int j=1;j<=n;j++){ for(int k=1;k<=m;k++){ num=0; if(a[i][j][k]==true&&book[i][j][k]==false){ node.x=j; node.y=k; node.floot=i; q.push(node); book[i][j][k]=true; num++; while(!q.empty()){ node=q.front(); q.pop(); for(int f=0;f<6;f++){ int floots=node.floot+nexts[f][0]; int xs=node.x+nexts[f][1]; int ys=node.y+nexts[f][2]; if(a[floots][xs][ys]==true&&book[floots][xs][ys]==false){ nodes.floot=floots; nodes.x=xs; nodes.y=ys; q.push(nodes); book[floots][xs][ys]=true; num++; } } } if(num>=t){ sum+=num; } } } } } cout<<sum<<endl; return 0; }
解题思路：
解题思路：
1.内存的优化，把整型的全部换成bool型的
2.深搜容易爆栈，段错误，所以尽量用广搜（而且时间上也是优势）
3.注意有几个方向（6个方向），每个方向怎么控制（nexts数组）
此题相对于复杂的迷宫类搜索还是较水的，有点类似于着色法
