P1038 神经网络[拓扑]
题目背景
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。
题目描述
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:

神经元〔编号为1)
图中,X1−X3是信息输入渠道,Y1−Y2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,神经网络中的神经元分为几层;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。

兰兰规定,CiC_iCi服从公式:(其中nnn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jjj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。
输入输出格式
输入格式:
输入文件第一行是两个整数n(1≤n≤100)和p。接下来n行,每行2个整数,第i+1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2个整数i,j及1个整数Wij,表示连接神经元i,j的边权值为Wij。
输出格式:
输出文件包含若干行,每行有2个整数,分别对应一个神经元的编号,及其最后的状态,2个整数间以空格分隔。仅输出最后状态大于0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”。
输入输出样例
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
3 1
4 1
5 1
解析:
这就是道裸的拓扑。。。没什么好讲的。
参考代码:
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<string>
#include<cstdlib>
#include<queue>
#include<vector>
#define INF 0x3f3f3f3f
#define PI acos(-1.0)
#define N 201
#define MOD 2520
#define E 1e-12
using namespace std;
queue<int> q;
struct rec{
int next,ver,egde;
}g[N<<];
struct an{
int tans,k;
}ans[N];
int head[N],tot,n,m,ing[N],cnt;
int u[N],c[N];
bool v[N<<];
void add(int x,int y,int val)
{
g[++tot].ver=y,g[tot].egde=val;
g[tot].next=head[x],head[x]=tot;
ing[y]++;
}
bool operator<(an a,an b){
return a.k<b.k;
}
int main()
{
scanf("%d%d",&n,&m);
for(int i=;i<=n;i++)
scanf("%d%d",&c[i],&u[i]);
for(int i=;i<=m;i++){
int x,y,val;
scanf("%d%d%d",&x,&y,&val);
add(x,y,val);
}
for(int i=;i<=n;i++)
if(ing[i]==) q.push(i);
while(q.size())
{
int x=q.front();q.pop();
if(c[x]<=) continue;
for(int i=head[x];i;i=g[i].next){
int y=g[i].ver,z=g[i].egde;
c[y]+=(c[x]*z);
if(--ing[y]==){
c[y]-=u[y];
q.push(y);
}
}
}
int k=;
for(int i=;i<=n;i++){
if(head[i]==&&c[i]>) printf("%d %d\n",i,c[i]),k++;
}
if(!k) puts("NULL");
return ;
}
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