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noip2003 神经网络 (拓扑排序,深搜)

2015-08-29 14:34 501 查看
P1105神经网络
Accepted

标签:搜索
搜索与剪枝NOIP提高组2003


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。



格式

输入格式

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。

输出格式

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。


样例1

样例输入1[复制]

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


样例输出1[复制]

3 1
4 1
5 1



限制

每个测试点1s


来源

NOIP2003第一题

代码:
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#define maxn 200
using namespace std;

int n,c[maxn+20],r[maxn+20],ans[maxn+20];
int a[maxn+20][maxn+20],w[maxn+20][maxn+20];
bool used[maxn+20];

void readdata()
{
int i,j,k,x,y,z;
scanf("%d%d",&n,&k);
for(i=1;i<=n;i++)
{
scanf("%d%d",&x,&y);
c[i]=(x==0)?-y:x;
}
for(i=1;i<=k;i++)
{
scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);
a[x][++a[x][0]]=y;
w[x][y]=z,r[y]++;
}
}

void work()
{
int i,j,k,x,y;
for(i=1;i<=n;i++)
for(j=1;j<=n;j++)
if(r[j]==0 && !used[j])
{
used[j]=1;
if(a[j][0]==0 && c[j]>0)
{
ans[++ans[0]]=j;
break;
}
for(k=1;k<=a[j][0];k++)
{
x=a[j][k];
if(c[j]>0)c[x]+=c[j]*w[j][x];
r[x]--;
}
break;
}
if(ans[0]==0)printf("NULL\n");
else
{
sort(ans+1,ans+ans[0]+1);
for(i=1;i<=ans[0];i++)
printf("%d %d\n",ans[i],c[ans[i]]);
}
}

int main()
{
//freopen("1.in","r",stdin);
readdata();
work();
return 0;
}
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