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

输入样例#1：

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

输出样例#1：

3 1
4 1
5 1

这道题的难度一般，但是测试数据我给打满分！！真的是什么坑数据都有

先简单说一下这道题的思路

读入之后拓扑排序，在排序的过程中按照他给的公式进行计算

说一下这道题的坑点：

1.最后输出结果的时候只有>0的才输出

2.入度为0的点不需要减阈值（会导致第五个测试点WA）

3.阈值最好一开始就减去

4.可以通过记录出度来判断输出区

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<cstdlib>
using namespace std;
void read(int & n)
{
    char c='+';int x=0;int flag=0;
    while(c<'0'||c>'9')
    {
        c=getchar();
        if(c=='-')
        flag=1;
    }
    while(c>='0'&&c<='9')
    x=x*10+(c-48),c=getchar();
    flag==1?n=-x:n=x;
}
const int MAXN=201;
struct node
{
    int u,v,w,nxt;
}edge[MAXN*40];
int head[MAXN];
int num=1;
int now[MAXN],yu[MAXN],rudu[MAXN],vis[MAXN],chudu[MAXN];
int n,m;
void add_edge(int x,int y,int z)
{
    edge[num].u=x;
    edge[num].v=y;
    edge[num].w=z;
    edge[num].nxt=head[x];
    head[x]=num++;
}
void Topsort()
{
    queue<int>q;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        if(rudu[i]==0)
            vis[i]=1,q.push(i);
        else
            now[i]-=yu[i];
    }
        
    while(q.size()!=0)
    {
        int p=q.front();
        q.pop();
        for(int i=head[p];i!=-1;i=edge[i].nxt)
        {
            rudu[edge[i].v]--;
            if(rudu[edge[i].v]==0)
            {
                q.push(edge[i].v);
                vis[edge[i].v]=1;
            }
            if(now[edge[i].u]>0)
            now[edge[i].v]+=edge[i].w*now[edge[i].u];
        }
    }
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        if(chudu[i]==0&&now[i]!=0)
        {
            for(int i=1;i<=n;i++)
            {
                if(chudu[i]==0)
                {
                    if(now[i]>0)
                    printf("%d %d\n",i,now[i]);
                }
            }
            exit(0);
        }
    }
    printf("NULL");
}
int main()
{
    ///freopen("sjwl.in","r",stdin);
    //freopen("sjwl.out","w",stdout);
    read(n);read(m);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        head[i]=-1;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        read(now[i]);read(yu[i]);
    }
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        int x,y,z;
        read(x);read(y);read(z);
        add_edge(x,y,z);
        rudu[y]++;
        chudu[x]++;
    }
    Topsort();
    return 0;
}