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
分析
三维BFS，table[][][] 数组存储切片，of[][] 数组存储偏移量
对于每一个为 $1$ 的点，BFS 遍历其周围的六个值，每个已经遍历过的值设置为 $0$，cnt 记录本次 BFS 遍历的体积，最后判断是否大于 T 即可
代码实现
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <queue>
using namespace std;
int of[6][3] = {{-1, 0, 0}, {0, 0, -1}, {0, -1, 0}, {0, 0, 1}, {0, 1, 0}, {1, 0, 0}};
bool table[61][1291][131];
int n, m, l, t, ans;
struct node
{
int x, y, z;
node(int a, int b, int c) : x(a), y(b), z(c){};
};
void bfs(int x, int y, int z)
{
queue<node> q;
q.push(node(x, y, z));
int cnt = 1;
table[x][y][z] = 0;
while (!q.empty())
{
node tn = q.front();
q.pop();
int tx = tn.x, ty = tn.y, tz = tn.z;
for (int i = 0; i < 6; ++i)
{
tx = tn.x + of[i][0];
ty = tn.y + of[i][1];
tz = tn.z + of[i][2];
if (!(tx < 0 ty < 0 tz < 0 tx > l ty > n tz > m) && table[tx][ty][tz])
{
cnt++;
table[tx][ty][tz] = 0;
q.push(node(tx, ty, tz));
}
}
}
if (cnt >= t)
ans += cnt;
}
int main()
{
cin >> n >> m >> l >> t;
for (int i = 0; i < l; ++i)
for (int j = 0; j < n; ++j)
for (int k = 0; k < m; ++k)
cin >> table[i][j][k];
for (int i = 0; i < l; ++i)
for (int j = 0; j < n; ++j)
for (int k = 0; k < m; ++k)
if (table[i][j][k])
bfs(i, j, k);
cout << ans << endl;
return 0;
}
