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【拓扑排序topsort】【p1226】神经网络

时间:2017-05-04 22:00:56      阅读:309      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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描述 Description
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:
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               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
经元分为几层;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。
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兰兰规定,Ci服从公式:(其中n是网络中所有神经元的数目)
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  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。
  
输入格式 Input Format
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 Output Format
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。仅输出最后状态为兴奋状态的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。
样例输入 Sample Input

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 Sample Output

3 1
4 1
5 1

时间限制 Time Limitation
每个测试点1s
注释 Hint
每个测试点1s
来源 Source
NOIP2003第一题

 

  topsort一直没搞,因为第一题一直过不去有点难受【不】。今天搞完一道看这一道,卡了我好几节课。。。

  这道题细节要求很多,尤其是有坑。要注意的是计算出一个点之后,如果Ci<=0,不会继续往后传递信息,但是你记录top序的数组仍然要--【因为有边】,而且在判断是否有边应该额外开一个bool数组【因为存值的数组可能是负数,正数,0,不好直接用a[x][y]判断】。

  记录是否是终点也很简单,只要没有以这个点为始边的边,那么就是终点了。

  ps:数据有点坑,有一个只有单点的数据,当然你用if else水过没什么问题,然而是可以在topsort里进行计算通过的。

  下面给出代码:

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#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int a[210][210];
bool f[210][210];
int id[210];
int n,m;
struct qaq
{
    int c,u;
}num[210];
int q[210];
int head=0;
int tail=0;
int sum[210];
//int maxx=0;
int ans[210];

void topsort()
{
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        sum[i]=num[i].c;
        if(id[i]==0)
        {
            q[++tail]=i;
            num[i].u=0;    
        }
    }
    for(head=1;head<=tail;++head)
    {
        int x=q[head];
        //cout<<"---------"<<x<<endl;
        num[x].c=sum[x]-num[x].u;
        //cout<<x<<‘ ‘<<num[x].c<<endl;
        for(int i=1;i<=n;++i)
        {
            if(f[x][i])
            {
                //cout<<"---------"<<i<<‘ ‘<<id[i]<<endl;
                --id[i];
                //cout<<"---------"<<i<<‘ ‘<<id[i]<<endl;
                if(num[x].c>0)
                {
                    sum[i]+=(a[x][i]*num[x].c);
                }
                if(id[i]==0)
                {
                    q[++tail]=i;
                }
            }
        }
    }
}

int main()
{
    //freopen("a.txt","r",stdin);
    memset(ans,10,sizeof(ans));
    memset(f,0,sizeof(f));
    memset(id,0,sizeof(id));
    memset(sum,0,sizeof(sum));
    cin>>n>>m;
    for(int i=1;i<=n;++i)
    {
        int x,y;
        scanf("%d%d",&x,&y);
        num[i].c=x;
        num[i].u=y;
    }
    for(int i=1;i<=m;++i)
    {
        int x,y,z;
        scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);
        a[x][y]=z;
        f[x][y]=1;
        ++id[y];
        ans[x]=0;
    }
    topsort();
    bool flag=0;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        //cout<<"--------------"<<num[i].c<<endl;
        if(ans[i])
        {
            //cout<<"++++++"<<i<<endl;
            //cout<<num[i].c<<endl;
            if(num[i].c>0)
            {
                flag=1;
                cout<<i<< <<num[i].c<<endl;
            }
        }
    }
    if(!flag) cout<<"NULL"<<endl;
    return 0;
}
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【拓扑排序topsort】【p1226】神经网络

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原文地址:http://www.cnblogs.com/snifemoree/p/6809452.html

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