[NOIP2003]神经网络

lolifamily

一道语文题

𝑐的含义是兴奋度,只有大于 0 的时候才是兴奋状态。

𝑢的含义是兴奋阀值,只有大于阀值才能传递剩余的兴奋状态。

注意输入模块的兴奋度要加上兴奋阀值。

Problem

问题背景

人工神经网络(Artificial Neural Network)是一种新兴的具有自我学习能力的计算系统,在模式识别、函数逼近及贷款风险评估等诸多领域有广泛的应用。

对神经网络的研究一直是当今的热门方向,兰兰同学在自学了一本神经网络的入门书籍后,提出了一个简化模型,他希望你能帮助他用程序检验这个神经网络模型的实用性。

问题描述

在兰兰的模型中,神经网络就是一张有向图,图中的节点称为神经元,而且两个神经元之间至多有一条边相连,下图是一个神经元的例子:

1.jpg

神经元(编号为 1)

图中,𝑋1𝑋3是信息输入渠道,𝑌1𝑌2是信息输出渠道,𝐶1表示神经元目前的状态,𝑈𝑖是阈值,可视为神经元的一个内在参数。

神经元按一定的顺序排列,构成整个神经网络。在兰兰的模型之中,神经网络中的神经无分为几层;称为输入层、输出层,和若干个中间层。每层神经元只向下一层的神经元输出信息,只从上一层神经元接受信息。下图是一个简单的三层神经网络的例子。

2.jpg

兰兰规定,𝐶𝑖服从公式:𝐶𝑖=(𝑗,𝑖)𝐸𝑊𝑗𝑖𝐶𝑗𝑈𝑖(其中𝑛是网络中所有神经元的数目)

公式中的𝑊𝑗𝑖(可能为负值)表示连接𝑗号神经元和𝑖号神经元的边的权值。当𝐶𝑖大于0时,该神经元处于兴奋状态,否则就处于平静状态。当神经元处于兴奋状态时,下一秒它会向其他神经元传送信号,信号的强度为𝐶𝑖

如此,在输入层神经元被激发之后,整个网络系统就在信息传输的推动下进行运作。

现在,给定一个神经网络,及当前输入层神经元的状态(𝐶𝑖),要求你的程序运算出最后网络输出层的状态。

输入格式

输入文件第一行是两个整数𝑛(1𝑛20)𝑝

接下来𝑛行,每行两个整数,第𝑖1行是神经元𝑖最初状态和其阈值(𝑈𝑖),非输入层的神经元开始时状态必然为0

再下面𝑃行,每行由两个整数𝑖 𝑗及一个整数𝑊𝑖𝑗,表示连接神经元𝑖𝑗的边权值为𝑊𝑖𝑗

输出格式

输出文件包含若干行,每行有两个整数,分别对应一个神经元的编号,及其最后的状态,两个整数间以空格分隔。

仅输出最后状态非零的输出层神经元状态,并且按照编号由小到大顺序输出!

若输出层的神经元最后状态均为0,则输出 NULL

输入

5 6
1 0
1 0
0 1
0 1
0 1
1 3 1
1 4 1
1 5 1
2 3 1
2 4 1
2 5 1

输出

3 1
4 1
5 1

Code

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <queue>
using namespace std;
struct Node
{
int c,u;
}a[205];
struct Edge
{
int to,next,v;
}e[40005];
int h[205],cnt;
bool vis[205];
inline void Addedge(int x,int y,int v)
{
e[++cnt]=(Edge){y,h[x],v};h[x]=cnt;return;
}
queue<int>q;
inline void bfs()
{
int i,x,y;
while(!q.empty())
{
x=q.front();q.pop();
a[x].c-=a[x].u;
if(a[x].c<0)continue;
for(i=h[x];i;i=e[i].next)
{
y=e[i].to;
a[y].c+=a[x].c*e[i].v;
if(!vis[y]){vis[y]=true;q.push(y);}
}
}
return;
}
int main(void)
{
int i,x,y,v,n,m;
bool ans=false;
scanf("%d%d",&n,&m);
for(i=1;i<=n;++i)
{
scanf("%d%d",&a[i].c,&a[i].u);
if(a[i].c)
{
vis[i]=true;
a[i].c+=a[i].u;
q.push(i);
}
}
for(i=1;i<=m;++i)
{
scanf("%d%d%d",&x,&y,&v);
Addedge(x,y,v);
}
bfs();
for(i=1;i<=n;++i)
{
if(!h[i]&&a[i].c>0)
{
ans=true;
printf("%d %d\n",i,a[i].c);
}
}
if(!ans)printf("NULL\n");
return 0;
}