FZU 1063 三维扫描（三维连通块）

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Problem 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。

从细胞的平面图来看，该细胞大致是由四个“部件”构成的，细胞壁、细胞核、液泡和细胞质。为了方便起见，我们对部件的概念做如下的规定：
1．如果一个象素属于某部件，则或者该象素至少与该部件的一个象素相邻，或者该象素单独组成一个部件。（说明：每一个象素与前后、左右、上下的6个象素相邻）
2．同一个部件内部，相邻两个象素的灰度差不超过正整数M。M决定了程序识别部件的灵敏度。

你的任务是对于给定的物体，判断该物体是由几个部件组成的。

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<P2当且仅当
　　(x1<x2)或者(x1=x2且y1<y2)或者(x1=x2且y1=y2且z1<z2)

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 2 201 1 1 1 2 2 2 2

Sample Output

用dfs判断连通块，并扩展到三维

#include <iostream>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>
#include <algorithm>
#include <math.h>
#include <stdio.h>
#include <map>
#include <iomanip>  

using namespace std;
int l,w,h;
int m;
int a[55][55][55];
int vis[55][55][55];
int dir[6][3]={{0,0,1},{0,0,-1},{1,0,0},{-1,0,0},{0,1,0},{0,-1,0}};
int ans;
void dfs(int x,int y,int z)
{
     for(int i=0;i<6;i++)
	 {
		 int xx=x+dir[i][0];
		 int yy=y+dir[i][1];
		 int zz=z+dir[i][2];
		 if(xx<1||xx>l||yy<1||yy>w||zz<1||zz>h)
			 continue;
		 if(vis[xx][yy][zz]||abs(a[xx][yy][zz]-a[x][y][z])>m)
			 continue;
		 vis[xx][yy][zz]=1;
		 dfs(xx,yy,zz);
	 }
}
int main()
{
	while(scanf("%d%d%d",&l,&w,&h)!=EOF)
	{
		scanf("%d",&m);
		ans=0;
			for(int j=1;j<=l;j++)
			{
                for(int k=1;k<=w;k++)
				{
					for(int i=1;i<=h;i++)
		           {   
					  scanf("%d",&a[j][k][i]);
					}
				}
			}
			memset(vis,0,sizeof(vis));
			for(int i=1;i<=l;i++)
			{
				for(int j=1;j<=w;j++)
				{
					for(int k=1;k<=h;k++)
					{
						if(!vis[i][j][k])
						{
						  vis[i][j][k]=1;
						  dfs(i,j,k);
						  ans++;
						}

					}
				}
			}

		printf("%d
",ans);
	}
	return 0;
}