NC16679 [NOIP2003]神经网络
题目
题目描述
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。
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。
输入描述
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。
输出描述
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。
示例1
输入
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
输出
3 1
4 1
5 1
题解
知识点:拓扑排序。
显然在拓扑排序的过程中处理权值即可。
注意,权值小于等于 \(0\) 的点不参与计算;入度为 \(0\) 的起点不需要减去阈值直接进队,其他的点进队前减去阈值。
最后只输出出度为 \(0\) 且权值大于 \(0\) 的点的信息。
时间复杂度 \(O(n+m)\)
空间复杂度 \(O(n+m)\)
代码
#include <bits/stdc++.h>
#define ll long long
using namespace std;
const int N = 507, M = 507 * 507;
int n, p;
struct edge {
int v, nxt, w;
}e[M];
int h[N], idx, C[N], U[N];
void add(int u, int v, int w) {
e[++idx] = { v,h[u],w };
h[u] = idx;
}
int deg[N];
queue<int> q;
void toposort() {
for (int i = 1;i <= n;i++) if (!deg[i]) q.push(i);
while (!q.empty()) {
int u = q.front();
q.pop();
for (int i = h[u];i;i = e[i].nxt) {
int v = e[i].v, w = e[i].w;
C[v] += w * max(C[u], 0);
deg[v]--;
if (!deg[v]) q.push(v), C[v] -= U[v];
}
}
}
int main() {
std::ios::sync_with_stdio(0), cin.tie(0), cout.tie(0);
cin >> n >> p;
for (int i = 1;i <= n;i++) cin >> C[i] >> U[i];
for (int i = 1;i <= p;i++) {
int u, v, w;
cin >> u >> v >> w;
add(u, v, w);
deg[v]++;
}
toposort();
bool ok = 0;
for (int i = 1;i <= n;i++) {
if (!h[i] && C[i] > 0) cout << i << ' ' << C[i] << '\n', ok = 1;
}
if (!ok) cout << "NULL" << '\n';
return 0;
}
NC16679 [NOIP2003]神经网络的更多相关文章
- NOIP2003 神经网络(bfs)
NOIP2003 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 ...
- NOIP2003神经网络[BFS]
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 ...
- NOIP2003 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 ...
- topsort | | jzoj[1226] | | NOIP2003神经网络
今天终于通过了那道永远都看不懂题目的神经网络... 所谓拓扑排序,就是在有向无环图中,根据已经有的点和点之间的关系进行排序 引用jzyz教材上的栗子:比如说奶牛比较食量大小,我现在拿到的是cow[i] ...
- NOIP 2003 神经网络
洛谷 P1038 神经网络 https://www.luogu.org/problemnew/show/P1038 JDOJ 1278: [NOIP2003]神经网络 T1 https://neooj ...
- 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 ...
- 题解【洛谷P1038/CJOJ1707】[NOIP2003提高组]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 ...
- [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 ...
- Noip2003 提高组 神经网络
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 ...
- [NOIp2003提高组]神经网络
OJ题号:洛谷1038 思路:拓扑排序,注意细节.1.题目中求和运算$C_i=\displaystyle{\sum_{(j,i)\in E}W_{ji}C_j-U_i}$中$U_i$在求和运算外,只要 ...
随机推荐
- docker 安装 ETCD 及 etcd 使用
本文为博主原创,未经允许不得转载: etcd 是 CoreOS 团队发起的一个开源项目(Go 语言,其实很多这类项目都是 Go 语言实现的,只能说很强大),实现了分布式键值存储和服务发现,etcd 和 ...
- Spring boot 自定义kafkaTemplate的bean实例进行生产消息和发送消息
本文为博主原创,未经允许不得转载: 目录: 1. 自定义生产消息 kafkaTemplate 实例 2. 封装 kafka 发送消息的service 方法 3. 测试 kafka 发送消息ser ...
- Vue之将前端的筛选结果导出为csv文件
有导入就有导出哈!这里继导入之后记录一下导出的实现过程. 1.按钮部分: <el-button class="filter-item" style="margin- ...
- Java21 + SpringBoot3集成easy-captcha实现验证码显示和登录校验
目录 前言 相关技术简介 easy-captcha 实现步骤 引入maven依赖 定义实体类 定义登录服务类 定义登录控制器 前端登录页面实现 测试和验证 总结 附录 使用Session缓存验证码 前 ...
- [转帖]2024年正常使用windows XP之一:系统下载篇
https://zhuanlan.zhihu.com/p/347764175 半夏:2024年正常使用windows XP之一:系统下载篇 半夏:2024年正常使用windows XP之二:补丁及运行 ...
- [转帖]设置CMD默认代码页为65001或936
https://www.cnblogs.com/songzhenhua/p/9312769.html 之前不知道怎么改的,CMD的代码页被默认设置成了65001 但我右击CMD标题,选择'默认值' ...
- [转帖]max_allowed_packet 与 SQL 长度的关系
https://www.oceanbase.com/knowledge-base/oceanbase-database-1000000000210013 适用版本:V2.1.x.V2.2.x.V3.1 ...
- JVM内存用量的再学习
JVM内存用量的再学习 背景 最近解决一个SQLServer的问题耗时很久. 最终找到了一个看似合理的问题解释. 但是感觉不能只是总结于数据库方面 因为为了解决这个问题增加了很多监控措施. 所以想就这 ...
- Nginx arm编译安装
Nginx arm编译安装 背景 计划编译一套产品. 能够比较方便快捷的进行 nginx的交付. 主要思想是源码编译 不仅能够在arm上面运行 也可以在x86上面编译 考虑性能还有一些扩展性. 高效处 ...
- Cosmic云星瀚的简单学习-测试用户创建
摘要 上一个学习文档里面总结了: 修改domain的url之后就可以重启服务然后登录了. 今天中午创建了一个业务用户,发现还挺麻烦的 因为可能短信服务有问题, 所以我这边需要有改数据库表的需求. 这里 ...