P1105神经网络
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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;
}