3076: 神经网络
时间限制: 1 Sec 内存限制: 125 MB提交: 7 解决: 5
[提交][状态][讨论版][命题人:外部导入][Edit] [TestData] [同步数据]
题目描述
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。
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：
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，Ci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
每组输入第一行是两个整数n（1≤n≤20）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
每组输出包含若干行，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。
若输出层的神经元最后状态均为 0，则输出 NULL。
样例输入
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
样例输出
3 1
4 1
5 1
提示
思路：按照神经的网络传播进行模拟，一层一层，层序遍历，
#include<iostream>
#include<cmath>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<string>
#include<algorithm>
#include<map>
#include<queue>
#include<vector>
#define ll long long
using namespace std;
struct node{
int to;
int w;
};
struct point{//队列里放的东西，x代表第几个点，lay表示第几层
int x;
int lay;
};
vector<node>vi[500];//存i点与哪些点相连
queue<point>fir;
int ci[500];
int ui[500];
bool inq[500];//标记在不在队列里
int in[500];//记录入度
int main(){
int n,m;
cin>>n>>m;
while(!fir.empty()) fir.pop();
memset(inq,0,sizeof(inq));
memset(in,0,sizeof(in));
for(int i=1;i<=n;i++)
{
cin>>ci[i]>>ui[i];
if(ci[i]!=0)
{
point p;
p.lay=1;
p.x=i;
fir.push(p);
inq[i]=1;
}
}
for(int i=1;i<=m;i++)
{
int u,v,w;
cin>>u>>v>>w;
node no;
no.to=v;
no.w=w;
vi[u].push_back(no);
in[v]++;
}
//fir队列里存放当前这一层，一层层遍历
//相当于来个bfs
while(!fir.empty())
{
point p = fir.front();
fir.pop();
inq[p.x]=0; //标记不在队列里
//cout<<"取出"<<p.x<<endl;
//cout<<"ci"<<ci[p.x]<<endl;
//拿p.x这个点更新与它相连的边
for(int i=0;i<vi[p.x].size();i++)
{
//消去与它相邻的边
node no = vi[p.x].at(i);
int to = no.to;
in[to]--;
//cout<<"相邻边"<<to<<endl;
if(in[to]==0)//如果这个点没有入度了，说明已经计算完了ci*wi，要减去ui
{
ci[to]-=ui[to];
}
if(ci[p.x]>0)
{
//先更新
ci[to] += no.w*ci[p.x];
//cout<<"更新"<<to<<" "<<ci[to]<<endl;
//再把它放到队列里去，并更新lay
if(inq[to]==0)
{//如果不在队列里，就把它放进去
point p2;
p2.x = to;
p2.lay = p.lay+1;//层数在这个点的基础上+1
inq[to]=1;//标记在队列里
fir.push(p2);
}
}
}
}
//找没有出度的点，输出它的值即可
bool f = 0;//是不是没有输出
for(int i=1;i<=n;i++)
{
if(vi[i].size()==0)//找到输出层
{
if(ci[i]>0)
{
f=1;
cout<<i<<" "<<ci[i]<<endl;
}
}
}
if(!f){
cout<<"NULL"<<endl;
}
//for(int i=6;i<=7;i++){
// cout<<"ci[i]"<<" "<<i<<" "<<ci[i]<<endl;
//}
return 0;
}