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


bfs,用dfs会段错误，压栈压多了估计溢出了。

代码：

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <queue>
using namespace std;
int pic[61][129][1300];
int m,n,l,t,s = 0,ms = 0;
int dir[6][3] = {0,0,1,1,0,0,0,1,0,0,0,-1,-1,0,0,0,-1,0};
struct xyz
{
    int x,y,z;
    xyz(int a,int b,int c):x(a),y(b),z(c){}
};
void bfs(int a,int b,int c)
{
    queue<xyz>q;
    q.push(xyz(a,b,c));
    while(!q.empty())
    {
        for(int i = 0;i < 6;i ++)
        {
            int ta = q.front().x + dir[i][0],tb = q.front().y + dir[i][1],tc = q.front().z + dir[i][2];
            if(ta < 0 || tb < 0 || tc < 0 || ta >= l || tb >= m || tc >= n || !pic[ta][tb][tc])continue;
            pic[ta][tb][tc] = 0;
            q.push(xyz(ta,tb,tc));
            s ++;
        }
        q.pop();
    }
}
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>>pic[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(pic[i][j][k])
                {
                    s = 1;
                    pic[i][j][k] = 0;
                    bfs(i,j,k);
                    if(s >= t)ms += s;
                }
        }
    }
    cout<<ms<<endl;
}