【问题背景】
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。
【问题描述】
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：
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。
【输入格式】
输入文件第一行是两个整数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】
输出文件包含若干行，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。
【输入样例】
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
【输出样例】
3 1
4 1
5 1
【参考程序】：
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<iostream>
using namespace std;
int w[210],s[210],t[210],u[210],c[210],l[210];
int n,p,maxl;
int main()
{
scanf("%d%d",&n,&p);
for (int i=1;i<=n;i++) scanf("%d%d",&c[i],&u[i]);
memset(l,0,sizeof(l));
for (int i=1;i<=p;i++)
{
scanf("%d%d%d",&s[i],&t[i],&w[i]);
l[t[i]]=l[s[i]]+1;
}
maxl=l[t[p]];
for (int i=1;i<=n;i++)
if (l[i]>0)
{
for (int j=1;j<=p;j++)
if (t[j]==i && c[s[j]]>0)
c[i]+=w[j]*c[s[j]];
c[i]-=u[i];
}
bool bk=true;
for (int i=1;i<=n;i++)
if (l[i]==maxl && c[i]>0)
{
printf("%d %d\n",i,c[i]); bk=false;
}
if (bk) printf("NULL\n");
return 0;
}