题解

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <algorithm>
using namespace std;

const int MAXN = 105;

struct Edge {
    int to, weight;
};

int n, p;
int c[MAXN], u[MAXN];
vector<Edge> graph[MAXN];  // 邻接表
int in_degree[MAXN], out_degree[MAXN];

int main() {
    cin >> n >> p;

    // 初始化
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        cin >> c[i] >> u[i];
    }

    for (int i = 0; i < p; i++) {
        int s, t, w;
        cin >> s >> t >> w;
        graph[s].push_back({t, w});
        in_degree[t]++;
        out_degree[s]++;
    }

    queue<int> q;

    // 将所有初始活跃的神经元（输入层）入队
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        if (c[i] > 0) {
            q.push(i);
        }
    }

    // 拓扑排序 + 信号传播
    while (!q.empty()) {
        int cur = q.front();
        q.pop();

        // 向所有邻居传播信号
        for (auto& e : graph[cur]) {
            int nxt = e.to;
            int w = e.weight;
            c[nxt] += c[cur] * w;           // 累加输入信号
            in_degree[nxt]--;               // 入度减一

            // 当前节点的所有输入已收齐
            if (in_degree[nxt] == 0) {
                c[nxt] -= u[nxt];           // 减去阈值
                if (c[nxt] > 0) {           // 兴奋则入队
                    q.push(nxt);
                }
            }
        }
    }

    // 收集输出层中兴奋的神经元
    vector<int> outputs;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        if (out_degree[i] == 0 && c[i] > 0) {
            outputs.push_back(i);
        }
    }

    // 输出结果
    if (outputs.empty()) {
        cout << "NULL" << endl;
    } else {
        sort(outputs.begin(), outputs.end());  // 按编号升序
        for (int idx : outputs) {
            cout << idx << " " << c[idx] << endl;
        }
    }

    return 0;
}