有一批易感人群住在网格状的宿舍区内，宿舍区为n*n的矩阵，每个格点为一个房间，房间里可能住人，也可能空着。在第一天，有些房间里的人得了流感，以后每天，得流感的人会使其邻居传染上流感，（已经得病的不变），空房间不会传染。请输出第m天得流感的人数。

### 回答1：
这道题可以使用广度优先搜索（BFS）来解决。

首先，我们需要建立一个n*n的矩阵来表示宿舍区，其中每个格点表示一个房间。我们可以用表示空房间，1表示有人但未感染，2表示已感染。

然后，我们可以从第一天开始，将所有已感染的人的邻居标记为已感染，直到第m天为止。具体实现时，我们可以使用一个队列来存储已感染的人，每次从队列中取出一个人，将其邻居标记为已感染，并将其邻居加入队列中。

最后，我们可以统计所有已感染的人的数量，即为第m天得流感的人数。

以下是代码实现的一个简单示例：

def flu_count(n, m, rooms):
    # 初始化矩阵
    matrix = [[] * n for _ in range(n)]
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            if rooms[i][j] == 1:
                matrix[i][j] = 1

    # BFS搜索
    queue = []
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            if matrix[i][j] == 2:
                queue.append((i, j))
    for day in range(m):
        new_queue = []
        while queue:
            x, y = queue.pop()
            for dx, dy in [(1, ), (-1, ), (, 1), (, -1)]:
                nx, ny = x + dx, y + dy
                if  <= nx < n and  <= ny < n and matrix[nx][ny] == 1:
                    matrix[nx][ny] = 2
                    new_queue.append((nx, ny))
        queue = new_queue

    # 统计感染人数
    count = 
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            if matrix[i][j] == 2:
                count += 1
    return count

其中，n表示宿舍区的大小，m表示天数，rooms是一个n*n的矩阵，表示每个房间是否有人。函数返回第m天得流感的人数。

### 回答2：
针对这一问题，可以用广度优先搜索的方法来解决。

首先，建立一个表示宿舍区的矩阵，其中0表示空房间，1表示有人且未感染，2表示已感染。按照人群易感性，将易感人群的房间标记为1。对于第一天得流感的人，将其房间标记为2。

接下来，以每个已感染的房间为起点进行广度优先搜索，每次搜索将其周围未感染的房间标记为2。搜索完成后，即可得到新感染的人数。

重复上述过程，直到搜索m次或者没有新感染的人为止，此时所有得流感的人数就是第m天的感染人数。

需要注意的是，搜索时需要判断边界和已标记房间的情况，以防止程序出错。同时，在搜索之前需要记录已得流感的人数，以便计算新感染人数。

以下是示例程序，仅供参考：

from collections import deque

# 定义搜索函数
def bfs(matrix, queue):
    count = 0  # 记录新感染的人数
    while queue:
        x, y = queue.popleft()  # 取出当前搜索点
        # 判断周围房间是否符合搜索条件
        if x > 0 and matrix[x-1][y] == 1:
            matrix[x-1][y] = 2  # 标记房间为已感染
            queue.append((x-1, y))  # 将房间加入搜索队列
            count += 1
        if x < len(matrix)-1 and matrix[x+1][y] == 1:
            matrix[x+1][y] = 2
            queue.append((x+1, y))
            count += 1
        if y > 0 and matrix[x][y-1] == 1:
            matrix[x][y-1] = 2
            queue.append((x, y-1))
            count += 1
        if y < len(matrix)-1 and matrix[x][y+1] == 1:
            matrix[x][y+1] = 2
            queue.append((x, y+1))
            count += 1
    return count

n = int(input("请输入宿舍区边长："))
matrix = []
queue = deque()
for i in range(n):
    row = list(map(int, input(f"请输入第{i+1}行房间状态（0表示空房间，1表示有人且未感染）：").split()))
    for j in range(n):
        if row[j] == 1:
            queue.append((i, j))  # 将易感人群的房间加入搜索队列
    matrix.append(row)

m = int(input("请输入需要计算的天数："))
infected = len(queue)  # 初始化已感染人数
for i in range(m):
    new_infected = bfs(matrix, queue)  # 进行一次广度优先搜索
    if new_infected == 0:  # 如果没有新感染人，停止搜索
        break
    infected += new_infected  # 更新已感染人数

print(f"第{m}天感染人数为：{infected}")

此程序基于Python编写，可以在终端中运行。用户需要输入宿舍区的矩阵和需要计算的天数，程序会输出第m天的感染人数。程序中使用了Python内置的队列结构deque，可以有效地进行广度优先搜索。

### 回答3：
这道题可以使用模拟算法来解决。

首先，我们可以定义一个n*n的二维数组来表示宿舍区，数组中的每个元素表示一个房间，其中0表示空房间，1表示有人的房间，-1表示得了流感的人所在的房间。

接着，我们可以随机选取一些房间作为初始感染源，将这些房间对应的数组元素设置为-1。然后，我们可以模拟流感的扩散过程，具体步骤如下：

1. 遍历整个宿舍区，对于每个得了流感的房间，将其周围未感染的房间标记为-1。

2. 再次遍历整个宿舍区，将所有标记为-1的房间设置为-1，表示新感染的人。

3. 重复第1、2步，直到第m天为止。

最后，统计数组中-1的数量即可得到第m天得流感的人数。

需要注意的是，对于边界房间，我们需要特殊处理其周围的房间。

以上就是模拟算法的思路，实现起来比较简单，时间复杂度为O(mn^2)，适用于n较小的情况。如果n较大，可以考虑更高效的算法，比如基于图论的算法。