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。

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：

<span style="line-height:1.5;"><img src="http://tk.hustoj.com:80/attached/image/20140113/20140113165437_34413.jpg" alt="" /></span> 

<span style="line-height:1.5;">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。</span> 

<span style="line-height:1.5;">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。</span> 

<span style="line-height:1.5;"><img src="http://tk.hustoj.com:80/attached/image/20140113/20140113165626_59496.jpg" alt="" /><br />

<span style="line-height:1.5;">兰兰规定，</span><span style="line-height:1.5;">C<sub>i</sub></span><span style="line-height:1.5;">服从公式：（其中</span><span style="line-height:1.5;">n</span><span style="line-height:1.5;">是网络中所有神经元的数目）</span> 

<span style="line-height:1.5;"><img src="http://tk.hustoj.com:80/attached/image/20140113/20140113165648_37755.jpg" alt="" /><br />

<span style="line-height:1.5;">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。<br />

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。

<span style="line-height:1.5;"><br />

每组输入第一行是两个整数n（1≤n≤20）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。

每组输出包含若干行，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。

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