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  • 题解【洛谷P1038/CJOJ1707】[NOIP2003]神经网络

    Description

    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:
    P

    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, C i 表示神经元目前的状态, U i 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。

    P

    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)

    P

    公 式中的 W ji (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 C i 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 C i 。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( C i ),要求你的程序运算出最后网络输出层的状态。

    Input

    输入第一行是两个整 数 n ( 1≤n≤200 )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( U i ),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 W ij ,表示连接神经元 i 、 j 的边权值为 W ij 。

    Output

    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 。

    Sample Input

    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

    Sample Output

    3 1 
    4 1 
    5 1

    Source

    NOIP2003
    图论 ,递推 , 拓扑排序 ,搜索, 模拟

    Solution

    本题是拓扑排序模板题。

    由于1n100(CJOJ上n≤200),因此可以用邻接矩阵存图。

    最后,注意输出的判断,就可以AC这道题了!

    Code

      1 #include <bits/stdc++.h>
      2 
      3 using namespace std;
      4 
      5 inline int read()//快速读入
      6 {
      7     int f=1,x=0;
      8     char c=getchar();
      9 
     10     while(c<'0' || c>'9')
     11     {
     12         if(c=='-')f=-1;
     13         c=getchar();
     14     }
     15 
     16     while(c>='0' && c<='9')
     17     {
     18         x=x*10+c-'0';
     19         c=getchar();
     20     }
     21 
     22     return f*x;
     23 }
     24 
     25 int fl,n,m,p,c[105],u[105],r[105],o[105],q[105][105],t[2000050],tail,head;
     26 
     27 int main()
     28 {
     29     n=read(),p=read();
     30 
     31     for(register int i=1; i<=n; i++)
     32     {
     33         c[i]=read(),u[i]=read();
     34 
     35         if(c[i]!=0)//第一层的直接加入队列
     36         {
     37             t[++tail]=i;
     38         }
     39         else 
     40         {
     41             c[i]=c[i]-u[i];//其它层数可以直接减去u[i]
     42         }
     43     }
     44 
     45     for(register int i=1; i<=p; i++)
     46     {
     47         int x=read(),y=read(),w=read();
     48 
     49         q[x][y]=w;//邻接矩阵存图
     50 
     51         ++r[y],++o[x];//记录入度和出度
     52     }
     53 
     54     for(register int i=1; i<=n; i++)
     55     {
     56         if(r[i]==0)
     57         {
     58             t[++tail]=i;//将入度为0的点加入队列
     59         }
     60     }
     61 
     62     while(head<tail)//拓扑排序
     63     {
     64         ++head;
     65 
     66         if(c[t[head]]>0)
     67         {
     68             for(register int i=1; i<=n; i++)
     69             {
     70                 if(q[t[head]][i]!=0)//如果当前节点与节点i有边
     71                 {
     72                     c[i]=c[i]+q[t[head]][i]*c[t[head]];//利用公式计算
     73 
     74                     t[++tail]=i;//加入队列
     75                 }
     76             }
     77 
     78             if(o[t[head]]!=0)//除了最后一层都要将最初状态清零
     79             {
     80                 c[t[head]]=0;
     81             }
     82         }
     83     }
     84 
     85     for(register int i=1; i<=n; i++)//输出
     86     {
     87         if(c[i]>0)//如果状态大于0
     88         {
     89             printf("%d %d
    ",i,c[i]);//输出
     90 
     91             fl=1;//标记有解
     92         }
     93     }
     94 
     95     if(!fl)//输出无解
     96     {
     97         printf("NULL");
     98     }
     99 
    100     return 0;//结束
    101 }
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xsl19/p/10456900.html
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