[NOIP提高组2003]神经网络

【问题描述】

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，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。
【输入文件】

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（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。
【输出文件】

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。

题解：

直接bfs，注意一开始的输入层，不用减去u[i]。

判断清楚层次就好了。

#include<cstdio>#include<cstdlib>#include<cstring>#include<algorithm>using namespace std;int n,p;int x[300],u[300],q[300],len=0;int map[300][300],g[300],f[300];void bfs(){int st=1;while(st<=len){if(x[q[st]]>0&&g[q[st]]){for(int i=1;i<=n;i++){if(map[q[st]][i]==0) continue;x[i]+=map[q[st]][i]*x[q[st]];if(f[i]==0){f[i]=1;q[++len]=i;x[i]-=u[i];}}}st++;}}int main(){scanf("%d%d",&n,&p);for(int i=1;i<=n;i++){scanf("%d%d",&x[i],&u[i]);if(x[i]>0) {q[++len]=i;f[i]=1;}}for(int i=1;i<=p;i++){int a,b,c;scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);g[a]+=1;map[a][b]=c;}bfs();int flag=1;for(int i=1;i<=n;i++)if(g[i]==0&&x[i]>0) printf("%d %d\n",i,x[i]),flag=0;if(flag==1) printf("NULL"); }