Description
工业和医学上经常要用到一种诊断技术——核磁共振成像(Magnetic Resonance Imagers)。利用该技术可以对三维物体(例如大脑)进行扫描。扫描的结果用一个三维的数组来保存,数组的每一个元素表示空间的一个象素。数组的元素是0-255的整数,表示该象素的灰度。例如0表示该象素是黑色的,255表示该象素是白色的。
被扫描的物体往往是由若干个部件组合而成的。例如临床医学要对病变的器官进行检查,而器官是由一些不同的组织构成的。在实际问题中,同一个部件内部的色彩变化相对连续,而不同的部件的交界处色彩往往有突变。下面是一个简化的植物细胞的例子。Input
输入数据由多组数据组成。每组数据格式如下: 第一行是三个正整数L,W,H(L,W,H≤50),表示物体的长、宽、高。 第二行是一个整数M(0≤M≤255),表示识别部件的灵敏度。 接下来是L×W×H个0-255的非负整数,按照空间坐标从小到大的顺序依次给出每个象素的灰度。
说明:对于空间两点P1(x1,y1,z1)和P2(x2,y2,z2),P1
Output
对于每组数据,输出仅一行包含一个整数M,即一共识别出几个部件。
Sample Input
2 2 2 0 1 1 1 1 2 2 2 2
Sample Output
2
#include#include #include using namespace std;int a[52][52][52][2];void dns(int i,int j,int k,int m){ if(a[i][j][k][1]>0&&a[i][j][k+1][1]<0&&a[i][j][k+1][0]>=0&&abs(a[i][j][k][0]-a[i][j][k+1][0])<=m) { a[i][j][k+1][1]=a[i][j][k][1]; dns(i,j,k+1,m); } if(a[i][j][k][1]>0&&a[i][j][k-1][1]<0&&a[i][j][k-1][0]>=0&&abs(a[i][j][k][0]-a[i][j][k-1][0])<=m) { a[i][j][k-1][1]=a[i][j][k][1]; dns(i,j,k-1,m); } if(a[i][j][k][1]>0&&a[i][j-1][k][1]<0&&a[i][j-1][k][0]>=0&&abs(a[i][j][k][0]-a[i][j-1][k][0])<=m) { a[i][j-1][k][1]=a[i][j][k][1]; dns(i,j-1,k,m); } if(a[i][j][k][1]>0&&a[i][j+1][k][1]<0&&a[i][j+1][k][0]>=0&&abs(a[i][j][k][0]-a[i][j+1][k][0])<=m) { a[i][j+1][k][1]=a[i][j][k][1]; dns(i,j+1,k,m); } if(a[i][j][k][1]>0&&a[i-1][j][k][1]<0&&a[i-1][j][k][0]>=0&&abs(a[i][j][k][0]-a[i-1][j][k][0])<=m) { a[i-1][j][k][1]=a[i][j][k][1]; dns(i-1,j,k,m); } if(a[i][j][k][1]>0&&a[i+1][j][k][1]<0&&a[i+1][j][k][0]>=0&&abs(a[i][j][k][0]-a[i+1][j][k][0])<=m) { a[i+1][j][k][1]=a[i][j][k][1]; dns(i+1,j,k,m); }}int main(){ int l,w,h,m; while((scanf("%d%d%d%d",&l,&w,&h,&m))!=EOF) { memset(a,-1,sizeof(a)); for(int i=1;i<=l;i++) { for(int j=1;j<=w;j++) { for(int k=1;k<=h;k++) { scanf("%d",&a[i][j][k][0]); } } } int num=0; for(int i=1;i<=l;i++) { for(int j=1;j<=w;j++) { for(int k=1;k<=h;k++) { if(a[i][j][k][1]<0&&a[i][j][k][0]>=0) { num++; a[i][j][k][1]=num; dns(i,j,k,m); } } } } cout< <
这道题我用的DNS(深度优先搜索 )