程序员面试(4):指针数组和数组指针

本文详细解释了指针数组与数组指针的概念及其区别。指针数组是指一个数组里存放着多个指针变量;而数组指针则是指向某个数组的单一指针。通过具体的类型声明示例帮助理解这两种不同类型的指针。

概念


指针数组:是指一个数组里面装着指针;
数组指针:是指向数组的指针,代表它是一个指针,指向整个数组;


举例


  • 数组指针
int (*p)[5];    //一个指向整型数组的指针
  • 指针数组
int *p[5];      //指针数组,p[]里面存的是地址.指向的位置的值是*p[0],*p[1],*p[2],*p[3],*p[4].
数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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