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【环球聚看点】指向立体星(随便起的名）的建立与使用

来源：博客园


(资料图片)

在图论中，我们经常使用不同种的数据结构来储存图的信息，同时要适应算法的需要；其中较为节省内存的包括了链式前向星和邻接表，但是对于最基本的最短路初学者一般用不到，因此，我在此介绍一种基于结构体的储存方式——“指向立体星”一 指向立体星的搭建

struct ver{  int no;//节点编号  int dat;//点权  int tnum;//出度  int to[N];//通往的点（储存的数量应该等于tnum）  int k1[N];//出度的边权  int edge1[N];//出度的边的编号  int fnum;//入度  int from[N];//入度边的起始点  int k2[N];//入度的边权  int edge2[N];//入度的边的编号}t[N];

看起来变量很多，实际上我列举了我能想到的所有可能用到的变量，真正需要计算的不会是全部，看题就好二 指向立体星的存储

void add(int x,int y){  t[x].tnum++;  t[y].fnum++;  t[x].to[t[x].tnum]=y;  t[y].from[t[y].fnum]=x;}

这是最普通的添加点，当然可以精简一下

void add(int x,int y){t[x].to[++t[x].tnum]=y;t[y].from[++t[y].fnum]=x;}

如果存其他的东西，（边的编号，权值等等）函数传值时传过来就好啦~要注意的是这个结构体里数组的下标是结构体中的一个数据，调用时要看清O-O!三 实战应用拓扑时它是最好用的，其他时候记得结合不同情况找最优的选择(๑•̀ㅂ•́)و✧

随机附赠一道例题(NOIP 2003 提高组第一题)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：

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C_i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2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2个整数i,j及1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2个整数，分别对应一个神经元的编号，及其最后的状态2个整数间以空格分隔。仅输出最后状态大于0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5 61 01 00 10 10 11 3 11 4 11 5 12 3 12 4 12 5 1输出3 14 15 1

#includeusing namespace std;int n,p,quan[120][120];struct ver{int c,u,ru,chu;int ch[90];bool ask,isin=1;}s[120];int main(){cin>>n>>p;for(int i=1;i<=n;i++)cin>>s[i].c>>s[i].u;int a,b;for(int i=1;i<=p;i++){cin>>a>>b>>quan[a][b];s[b].ru++;s[a].ch[++s[a].chu]=b;s[b].isin=0; }int ans=0;while(ans0&&s[i].chu==0){cout<

关键词： 神经网络 兴奋状态