一幅细胞照片经过二值化以后可以视为像素值为0或1的矩阵，如图21-1所示。在该矩阵中，值为1为元素表示该处是细胞或细胞的一部分，该元素的上、下、左、右的相邻元素如果也是1，则相邻元素与该元素位于同一个细胞内；矩阵中值为0的元素表示该处无细胞。识别并统计显微镜下一幅细胞照片中的细胞数量，是血液常规检查的最基本任务之一。 对于图示的细胞照片，按上述规则，容易数出该幅照片中包含7个细胞。注意，第3行第3列是一个孤立细胞（图中已用底纹区分），它与第2行第5列的细胞并非同一个，因为它位于第2行第4列元素的左下方，而不是上下左右的位置。 图 细胞计数示例 提示：需要使用图的宽度优先遍历算法，请查询相关资料。 具体求解算法请参考《Python编程基础及应用实验教程》 综合实验21 输入格式: 行数 列数 由01组成的像素序列 输出格式: 细胞个数 输入样例: 12 14 10111000011100 01100110001101 00000111000011 00110000001000 00011000111000 00111100010011 10011101100111 11000100000001 00000000011000 00000000000000 10001100110000 10001000011111 输出样例: 14

这题需要使用图的宽度优先遍历算法，具体求解算法可以参考《Python编程基础及应用实验教程》第21章。

下面是一个基于宽度优先遍历的 Python 代码实现：

# 读取输入数据并转换为二维数组
m, n = map(int, input().split())
grid = [list(map(int, input().strip())) for _ in range(m)]

# 定义宽度优先遍历函数
def bfs(i, j):
    queue = [(i, j)]
    while queue:
        i, j = queue.pop(0)
        if i < 0 or i >= m or j < 0 or j >= n or grid[i][j] != 1:
            continue
        grid[i][j] = -1
        queue.append((i-1, j))
        queue.append((i+1, j))
        queue.append((i, j-1))
        queue.append((i, j+1))

# 统计细胞数量
count = 0
for i in range(m):
    for j in range(n):
        if grid[i][j] == 1:
            count += 1
            bfs(i, j)

# 输出结果
print(count)

代码读入输入数据后，定义了一个 `bfs()` 函数来进行宽度优先遍历，然后遍历整个矩阵，如果发现值为 1 的元素，则进行一次宽度优先遍历，并将计数器加 1。最终输出计数器的值即为细胞数量。