在一个 w×h 的矩形广场上，每一块 1×1 的地面都铺设了红色或黑色的瓷砖。小林同学站在某一块黑色的瓷砖上，他可以从此处出发，移动到上、下、左、右四个相邻的且是黑色的瓷砖上。现在，他想知道，通过重复上述移动所能经过的黑色瓷砖数。

这个问题可以通过广度优先搜索（BFS）算法来解决。首先，我们需要定义一个二维矩阵来表示地面的布局，其中黑色瓷砖用字符 'B' 表示。

接下来，我们可以从小林同学所站的黑色瓷砖开始，将其加入一个队列中。然后，我们可以使用BFS算法来遍历队列中的元素。对于每个元素，我们可以检查它的四个相邻瓷砖是否也是黑色瓷砖，并且没有被访问过。如果满足条件，我们将这些相邻瓷砖加入队列，并标记为已访问。

在遍历过程中，我们可以记录已经访问的黑色瓷砖数量。当队列为空时，搜索过程结束，我们就得到了通过移动所能经过的黑色瓷砖数。

以下是一个示例代码的伪代码实现：

function bfs(grid, start):
    visited = set()  # 记录已经访问过的瓷砖
    count = 0  # 经过的黑色瓷砖数
    queue = Queue()  # 广度优先搜索队列
    queue.push(start)
    
    while not queue.empty():
        tile = queue.pop()
        if tile not in visited:
            visited.add(tile)
            count += 1
            
            # 检查四个相邻瓷砖
            neighbors = get_neighbors(tile, grid)
            for neighbor in neighbors:
                if neighbor not in visited:
                    queue.push(neighbor)
    
    return count

start_tile = (x, y)  # 小林同学所站的黑色瓷砖坐标
black_tiles_count = bfs(grid, start_tile)

请注意，上述代码中使用了一个队列数据结构（Queue），以及一个集合数据结构（set）来记录已经访问过的瓷砖。你需要根据具体的编程语言来实现这些数据结构的操作。

希望这个解决方案能够帮助你理解如何通过广度优先搜索来解决该问题。