洛谷 P1038 神经网络
题目背景
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。
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 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
3 1
4 1
5 1
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<vector>
#include<queue>
using namespace std;
const int N=;
queue<int>q;
vector<int>v[N];
int n,p,c[N],yu[N],w[N][N],ru[N],chu[N];
bool flg,vis[N];
int main()
{
scanf("%d%d",&n,&p);
for(int i=;i<=n;i++)
scanf("%d%d",&c[i],&yu[i]);
for(int i=;i<=p;i++){
int x,y,z;
scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);
v[x].push_back(y);// 邻接表
w[x][y]=z;ru[y]++,chu[x]++;
}
for(int i=;i<=n;i++)
if(ru[i]==){
q.push(i);vis[i]=;
}
while(!q.empty()){
int u=q.front();q.pop();
if(c[u]>){
for(int i=;i<v[u].size();i++){
c[v[u][i]]+=c[u]*w[u][v[u][i]];
ru[v[u][i]]--;
}
for(int i=;i<=n;i++)
if(ru[i]==&&!vis[i]){
c[i]-=yu[i];// 上边写了相乘 减法在这里
// ---> 题目公式
q.push(i);vis[i]=;
}
}
}
for(int i=;i<=n;i++)
if(chu[i]==&&c[i]>){
printf("%d %d\n",i,c[i]);
flg=;
}
if(!flg) printf("NULL\n");
return ;
}
洛谷 P1038 神经网络的更多相关文章
- 洛谷P1038 神经网络==codevs1088 神经网络
P1038 神经网络 题目背景 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 ...
- 洛谷P1038 神经网络
P1038 神经网络 题目背景 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 ...
- 洛谷——P1038 神经网络
P1038 神经网络 题目背景 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 ...
- 洛谷 P1038 神经网络 Label:拓扑排序 && 坑 60分待查
题目背景 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 ...
- 洛谷P1038 神经网络(bfs,模拟,拓扑)
题目背景 人工神经网络(Artificial Neural NetworkArtificialNeuralNetwork)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 ...
- [NOIP2003] 提高组 洛谷P1038 神经网络
题目背景 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 ...
- 洛谷P1038神经网络题解
题目 这个题不得不说是一道大坑题,为什么这么说呢,这题目不仅难懂,还非常适合那种被生物奥赛刷下来而来到信息奥赛的学生. 因此我们先分析一下题目的坑点. 1: 题目的图分为输入层,输出层,以及中间层. ...
- 洛谷P1038神经网络
传送门啦 一个拓扑排序的题,感觉题目好难懂... #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> ...
- 洛谷P1038 神经网络题解
注意如果是 \(if(c[i])\) 这条语句并没有说明c[i]不为负数,所以说最好老老实实的写 #include<cstdio> #define _ 0 using namespace ...
随机推荐
- git提交时报错 permission denied
git push 时报错:permission denied xxx 目前很多解决办法是生成公钥和秘钥,这种方法安全可靠,比较适用于一台电脑对应一个git账户,但是多个账户在同一台电脑上提交使用git ...
- Shell脚本使用汇总整理——mysql数据库5.7.8以前备份脚本
Shell脚本使用汇总整理——mysql数据库5.7.8以前备份脚本 Shell脚本使用的基本知识点汇总详情见连接: https://www.cnblogs.com/lsy-blogs/p/92234 ...
- swpan&expect交互脚本
#!/usr/bin/expectset timeout 30set user USERNAMEset pass PASSWORDspawn sudo pg_dump npi -U admin -p ...
- https://www.atlassian.com
https://www.atlassian.com 解决:confluence 5.9.4 一次性恢复30个插件 - 简书 https://www.jianshu.com/p/c32d8aa739b8 ...
- LNMP源码安装脚本
LNMP安装脚本,脚本环境 #LNMP环境搭建centos6.8 2.6.32-696.28.1.el6.x86_64 nginx:1.12.2 mysql:5.6.36 PHP:5.5. ...
- BootCDN 开源项目免费 CDN 加速服务,Jquery插件库
2017-11-17 19:38:32 免费好用的在线 css js 文件引用 BootCDN - Bootstrap 中文网开源项目免费 CDN 加速服务 Jquery插件库 .
- Linux安全层详解
1 bastion(安全堡垒系统)通常配置两个服务: 1 服务定义系统的功能: 2 服务支持远程访问: 原则: 1 不需要某个软件卸载掉: 2 需要某个软件但不使用就不要激活: 为各个bastion系 ...
- Linux命令之---mkdir
命令简介 mkdir 命令用来创建指定的名称的目录,要求创建目录的用户在当前目录中具有写权限,并且指定的目录名不能是当前目录中已有的目录. 命令格式 mkdir [选项] 目录...(这里可以是多个目 ...
- eclipse快捷键(shift+ctrl+l能出来所有的快捷键)
[ALT+/]此快捷键为用户编辑的好帮手,能为用户提供内容的辅助,不要为记不全方法和属性名称犯愁,当记不全类.方法和属性的名字时,多体验一下[ALT+/]快捷键带来的好处吧. 2 [Ctrl+O]显示 ...
- C#开发微信公众平台教程
http://www.cnblogs.com/xishuai/p/3625859.html http://www.cnblogs.com/wuhuacong/p/3614175.html http:/ ...