你有一张某海域 � × � N×N 像素的照片，. 表示海洋、 # 表示陆地，如下所示： ....... .##.... .##.... ....##. ..####. ...###. ....... 其中 "上下左右" 四个方向上连在一起的一片陆地组成一座岛屿。例如上图就有 2 2 座岛屿。 由于全球变暖导致了海面上升，科学家预测未来几十年，岛屿边缘一个像素的范围会被海水淹没。具体来说如果一块陆地像素与海洋相邻（上下左右四个相邻像素中有海洋），它就会被淹没。 例如上图中的海域未来会变成如下样子： ....... ....... ....... ....... ....#.. ....... ....... 请你计算：依照科学家的预测，照片中有多少岛屿会被完全淹没。 输入格式 第一行包含一个整数 � N。 ( 1 ≤ � ≤ 1000 ) (1≤N≤1000)。 以下 � N 行 � N 列代表一张海域照片。 照片保证第 1 1 行、第 1 1 列、第 � N 行、第 � N 列的像素都是海洋。 输出格式 一个整数表示答案。用c++ 代码表示

你好！根据题目描述，你需要编写一个程序来计算在未来海水上升的情况下，有多少座岛屿会被完全淹没。以下是一个示例的 C++ 代码实现：

#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

// 定义上、下、左、右四个方向的偏移量
int dx[4] = {-1, 1, 0, 0};
int dy[4] = {0, 0, -1, 1};

// 深度优先搜索函数，用于遍历岛屿并将其标记为已访问
void dfs(vector<vector<char>>& grid, int x, int y, int n) {
    // 判断坐标是否越界或者当前位置不是陆地
    if (x < 0 || x >= n || y < 0 || y >= n || grid[x][y] != '#') {
        return;
    }
    
    // 将当前位置标记为已访问
    grid[x][y] = '.';
    
    // 对当前位置的上、下、左、右四个相邻位置进行深度优先搜索
    for (int i = 0; i < 4; i++) {
        int nx = x + dx[i];
        int ny = y + dy[i];
        dfs(grid, nx, ny, n);
    }
}

int main() {
    int n;
    cin >> n;
    
    // 读取海域照片并存储到二维向量中
    vector<vector<char>> grid(n, vector<char>(n));
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            cin >> grid[i][j];
        }
    }
    
    int count = 0; // 记录被完全淹没的岛屿数量
    
    // 遍历海域照片，对每个陆地进行深度优先搜索
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            if (grid[i][j] == '#') {
                dfs(grid, i, j, n);
                count++;
            }
        }
    }
    
    cout << count << endl;
    
    return 0;
}

你可以将上述代码保存为一个名为 `island_count.cpp` 的文件，然后使用 C++ 编译器进行编译运行。输入部分按照题目要求进行输入，然后程序将输出被完全淹没的岛屿数量。

希望对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。