NOIP2003TG 神经网络 topo

神经网络 （network）

【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：

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 。

 兰兰规定， C i 服从公式：（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 （ 1≤n≤100 ）和 p 。接下来 n 行，每行两个整数，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，每行由两个整数 i ， j 及一个整数 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不大于0 ，则输出 NULL 。

【输入样例】

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

【输出样例】

3 1

4 1

5 1

思路

坑爹的topo ，注意如何判断输出层以及如何更新每个点的状态

topo数组用来判断是否被删掉过,false表示已经被删掉，不存在

首先要知道如果当前节点没被激活就是c[i]<=0时，他的接收点j 的c[j] 的求和中不会包括 i

但是怎么处理减去阀值呢？

oo[i]=true表示更新I时，为第一次更新i ，这时要减去阀值 //相关：che

check表示当前删的点是不是输出层

代码

//note on the text by booble 2017.03.01 at dh
program network;
const
  inf='network.in';
  outf='network.out';
var
  i,j,n,p,s,t,tmp,ok:longint;
  check:boolean;  
  ru:array[1..100] of int64;         //入度
  u,c:array[1..100] of int64;       //阀值和状态
  w:array[1..100,1..100] of int64;   //quanzhi!
  pd:array[1..100,1..100] of boolean;   //pd[i,j]=true表示i到j有边
  topo,oo:array[1..100] of boolean; //oo[i]=true表示是第一次更新i 否则表示以前更新过
                                    //topo数组用来判断是否被删掉过,false表示已经被删掉
procedure outgo;
begin
  close(input);
  close(output);
  halt;
end;

procedure dotopo(i:longint);
var
  check,che2:boolean;
begin 
   inc(ok);  topo[i]:=false;                   //标记已经删除过
   che2:=true;    check:=false;
   if c[i]<=0 then che2:=false;                //che2=true时表示当前点是活跃的
   for j:= 1 to n do                           //枚举i指向哪个j
   if pd[i,j] then
    begin
     dec(ru[j]);                               //删边
     if che2 then c[j]:=c[j]+w[i,j]*c[i];      //如果i是活跃的更新j的c
     if oo[j] then begin                       //如果是第一次就减去阀值并且做标记
                    c[j]:=c[j]-u[j];  
                    oo[j]:=false; 
                   end; 
     check:=true; 
    end;
  if check then c[i]:=0;                       //只有更新过j的i才不在最后一层
end;

begin

  assign(input,inf);
  assign(output,outf);
  reset(input);
  rewrite(output);
  readln(n,p);
  fillchar(topo,sizeof(topo),true);
  fillchar(oo,sizeof(oo),true);
  for i:= 1 to n do
    readln(c[i],u[i]);

  for i:= 1 to p do
  begin
    readln(s,t,tmp);
    inc(ru[t]);
    w[s,t]:=tmp;     pd[s,t]:=true;
  end;

  repeat
    for i:= 1 to n do
     if (ru[i]=0) and (topo[i]) then dotopo(i);
  until ok=n;

  for i:= 1 to n do
    if c[i]>0 then begin
                       writeln(i,' ',c[i]);
                       check:=true;
                     end;

  if check=false then writeln('NULL');

  outgo;
end.