洛谷 P1038 神经网络
来源:互联网 发布:java 调用linux shell 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 09:17
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。
题目描述
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,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。
输入输出格式
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。
输入输出样例
5 61 01 00 10 10 11 3 11 4 11 5 12 3 12 4 12 5 1
3 14 15 1
1 #include<iostream> 2 #include<cstdio> 3 #include<vector> 4 #include<queue> 5 using namespace std; 6 const int N=105; 7 queue<int>q; 8 vector<int>v[N]; 9 int n,p,c[N],yu[N],w[N][N],ru[N],chu[N];10 bool flg,vis[N];11 int main()12 {13 scanf("%d%d",&n,&p);14 for(int i=1;i<=n;i++)15 scanf("%d%d",&c[i],&yu[i]);16 for(int i=1;i<=p;i++){17 int x,y,z;18 scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);19 v[x].push_back(y);// 邻接表 20 w[x][y]=z;ru[y]++,chu[x]++;21 }22 for(int i=1;i<=n;i++)23 if(ru[i]==0){24 q.push(i);vis[i]=1;25 }26 while(!q.empty()){27 int u=q.front();q.pop();28 if(c[u]>0){29 for(int i=0;i<v[u].size();i++){30 c[v[u][i]]+=c[u]*w[u][v[u][i]];31 ru[v[u][i]]--;32 }33 for(int i=1;i<=n;i++)34 if(ru[i]==0&&!vis[i]){35 c[i]-=yu[i];// 上边写了相乘 减法在这里36 // ---> 题目公式 37 q.push(i);vis[i]=1;38 }39 }40 }41 for(int i=1;i<=n;i++)42 if(chu[i]==0&&c[i]>0){43 printf("%d %d\n",i,c[i]);44 flg=1;45 }46 if(!flg) printf("NULL\n");47 return 0;48 }
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