建议先去学习一下拓扑排序再来
思路和题目意思就不做过多赘述了
要点都在注释里了
神经网络
#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;
const int N = 1010, M = N * N;
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拓扑序
神经网络 (nowcoder.com)
拓扑序，输入层找入度为0的，输出层找出度为0的即可。注意当 Ci大于0时，该神经元处于兴奋状态，否则就处于平静状态。中间层即使c小于等于0也是可以遍历的，而不是当入度为0时判断是否大于零再入队，优先级不一样。
#include <iostream
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神经网络
思路
算法：BFS
注意：题目描述错误，数据范围n开20是不够的，我开了1000才过；最后输出的不是非零状态，而是大于0的状态
代码
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long LL;
ty
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本题的需要将某个节点的所有入度计算完才算是完成，那么自然想到使用拓扑排序的做法，使用队列去保存遍历。
然后在拓扑排序的过程中按照要求做一些改变就行。在这里保存图使用的是链式前向星。
说一说我遇到的三个坑的：
本题的题意多少有点隐含了。
1、在神经兴奋传递之后这个神经就会失去兴
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算法知识点: 拓扑排序 复杂度： 解题思路： 这道题目需要注意输入层的初始状态不用减去阈值。 为了保证使用每个点的状态去更新其他点时，该点的状态已被计算完毕，我们需要使用拓扑序来计算每个点的值。 计算完拓扑序列后，我们只需从前往后递推一遍，即可求出每个点的最终状态值。
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题目描述 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
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