ブルーブリッジカップトレーニング相関行列アルゴリズムは、Pythonで実装します

リソース制限の
制限時間：1.0秒メモリ制限：512.0メガバイト
問題説明
　　有向グラフ彼の出力ノードとM縁Nの相関行列をしてください。
入力フォーマット
　　二つの整数の最初の行のN、M、図中のノードおよびエッジの数を示します。N <= 100、M <= 1000
　　二つの整数、Bの次のm行は、図（B）側に示しています。
　　図は、複数のエッジ、ない自己ループを含んでいてもよいことに留意されたいです。
出力形式の
　　図形の出力相関行列、ノードおよびエッジの順序を変更しないでください。
サンプル入力
5. 9
。1 2
3 1
。1 5
2 5
2 3
2 3
3 2
4 3
5 4
出力例
。1 -1 0 0 0 0 0 1 0
-1 0 -1 1 1 1 0 0
0 0 1 1 -1 -1 0 0 -1
0 0 0 -1 0 0 0 0 1
0 0 -1 -1 0 0 0 0 1

分析：

タイトルは、主出力フォーマットに注意を払うには、非常に簡単ですが、我々は相関行列の起源を見て：

相関行列を見つけるのは簡単ですが、私は常にACを起動することはできません、回答は全てデジタル、-1署名されています、1と0は、我々は空白のACを残して1と0の前の文字を使用するように変更、正の符号を省略しています。

#### ACコード：

while True:
    try:
        n,m = map(int,input().split())
        s = []
        result = [[' 0' for i in range(0,m+1)]for j in range(0,n+1)]  #要用字符0
        for i in range(m):
            s.append(list(map(int, input().split())))  # 完成输入
        for j in range(m):
            result[s[j][0]][j+1] = ' 1' #要用字符1
            result[s[j][1]][j+1] = '-1'  #要用字符-1
        for x in range(1,n+1):
            for y in range(1,m+1):
                print(result[x][y],'',end='')
            print('')
    except:
        break

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