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  • 题解 【NOIP2003】神经网络

    【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

    Hint

    Source

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

    解析

    作为蒟蒻写的第一篇题解(博客),感觉有点方。

    这题的题面似乎很难懂,但实际上。。。

    直接反向建图+拓扑排序+简单模拟就行了啊啊啊!!!

    当然,别忘了特判NULL。

    上AC代码:

    #include <bits/stdc++.h>
    using namespace std;
    
    struct node{
        int to,next;
        int w;
    }e[100001];
    int n,p,u[201],c[201];
    int ind[201],oud[201],head[201],cnt=0;
    int que[10001],inq[201];
    
    void add(int x,int y,int w){
        ind[y]++;oud[x]++;
        e[++cnt].to=head[x];
        e[cnt].next=y;
        e[cnt].w=w;
        head[x]=cnt;
    }
    
    int main(){
        scanf("%d%d",&n,&p);
        for(int i=1;i<=n;i++){
            scanf("%d%d",&c[i],&u[i]);
        }
        int x,y,w;
        for(int i=1;i<=p;i++){
            scanf("%d%d%d",&x,&y,&w);
            add(y,x,w);
        }
        int h=1,t=0;
        for(int i=1;i<=n;i++){
            if(!ind[i]) que[++t]=i;
        }
        while(h<=t){
            int x=que[h];
            
            for(int i=head[x];i;i=e[i].to){
                int k=e[i].next;
                if(inq[k]) continue;
                inq[k]=1;
                que[++t]=k;
            }
            h++;
        }
        for(int i=t;i;i--){
            int x=que[i];
            int sum=0;
            for(int j=head[x];j;j=e[j].to){
                int k=e[j].next;
                     if(c[k]>0){
                    sum+=c[k]*e[j].w;
                   }
            }
            if(oud[x])
                c[x]=sum-u[x];
            
            
        }
        bool ok=0;
        for(int i=1;i<=n;i++){
            if(!ind[i]&&c[i]>0){
                ok=1;
                printf("%d %d
    ",i,c[i]);
            }
        }
        if(ok==0) puts("NULL");
        return 0;
    }
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zsq259/p/10456069.html
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