2020년, 선린인터넷고등학교는 서울시 교육청에 의해 인공지능 분야 고등학교로 선정되었다.
정휘는 후배들이 지난 2년 동안 인공지능 교육을 잘 받았는지 확인하기 위해 신경망과 관련된 문제를 출제하기로 했다.
인공 신경망은 여러 개의 인공 신경으로 구성된 망 형태의 구조이다. i번째 인공 신경은 가중치 W_i,1,W_i,2,⋯,W_i,C_i와 편향값 B_i를 갖고 있다. C_i개의 입력 데이터 X_i,1,X_i,2,⋯,X_i,C_i를 받으면 Y_i=X_i,1W_i,1+X_i,2W_i,2+⋯+X_i,C_iW_i,C_i+B_i를 계산해서 출력한다. 즉, Y_i=∑_k=1C_iX_i,kW_i,k+B_i를 출력한다. 아래 그림은 인공 신경의 구성을 그림으로 나타낸 것이다.

예를 들어 가중치가 {3,1}, 편향값이 2인 인공 신경을 생각해보자. 입력이 {1,2}이면 출력값은 1×3+2×1+2=7이다.
정휘가 준비한 인공 신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되어 있다.
입력층은 N개의 입력 A_1,A_2,⋯,A_N으로 구성되어 있고, 은닉층은 M개의 인공 신경으로 구성되어 있다. 은닉층의 i번째 인공 신경은 A_P_i,1,A_P_i,2⋯,A_P_i,C_i를 입력으로 받아 출력값을 계산한다. 출력층은 1개의 인공 신경으로 구성되어 있고, 은닉층에 있는 1,2,⋯,M번째 인공 신경들의 출력값을 순서대로 입력으로 받아 출력값을 계산한다. 편의상 출력층의 인공 신경을 M+1번째 인공 신경이라고 하자.
예를 들어 인공 신경들의 가중치가 W={{1,2},{3,4},{5,6},{10,20,30}}, 편향값이 B={7,8,9,100}인 인공 신경망에서 은닉층의 인공 신경들이 입력 층의 P={{1,2},{2,3},{4,5}} 번째 값을 입력으로 받는다고 하자. 입력으로 A={2,7,6,8,4}이 주어지면 아래 그림처럼 나타낼 수 있다.

인공 신경망의 구성과 입력 데이터가 주어지면 신경망의 출력값을 구하는 프로그램을 작성해 보자.
첫째 줄에 입력층의 입력 크기 N, 은닉층의 인공 신경 개수 M, 출력값을 계산해야 하는 횟수 Q가 공백으로 구분되어 주어진다. (1≤N,M,Q≤2,000)
둘째 줄부터 M번째 줄에 걸쳐 은닉층의 인공 신경의 정보가 한 줄에 하나씩 순서대로 주어진다. 인공 신경의 입력 개수 C_i, 입력 데이터 P_i,1,P_i,2,⋯,P_i,C_i, 가중치 W_i,1,W_i,2,⋯,W_i,C_i, 편향값 B_i가 차례로 공백으로 구분되어 주어진다. (1≤C_i≤N, 1≤P_i,j≤N, 각 i마다 P_i,j는 서로 다름)
이어서 출력층의 인공 신경 정보가 한 줄에 걸쳐 주어진다. 가중치 W_M+1,1,W_M+1,2,⋯,W_M+1,M, 편향값 B_M+1이 차례로 공백으로 구분되어 주어진다. (1≤W_i,j,B_i≤100)
다음 Q개의 줄에 걸쳐 여러분이 출력값을 구해야 하는 입력 데이터가 한 줄에 하나씩 주어진다. 각 줄은 N개의 정수 A_1,A_2,⋯,A_N으로 구성되어 있다. (1≤A_i≤100)
입력으로 주어지는 수는 모두 정수이다.
Q개의 줄에 걸쳐 정답을 출력한다.