九度教程第32题

题目地址:http://ac.jobdu.com/problem.php?cid=1040&pid=31

C语言源码:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>
typedef struct BiTree
{
	char data;
	BiTree *lchild,*rchild;
}BiTree;
BiTree *create(char a[],char b[],int m,int n,int p,int q)
{
	int i;
	BiTree *t;
	i=p;
	while(b[i]!=a[m])
		i++;
	t=(BiTree *)malloc(sizeof(BiTree));
	t->data=a[m];
	if(i==p)
		t->lchild=NULL;
	else
		t->lchild=create(a,b,m+1,m+i-p,p,i-1);
	if(i==q)
		t->rchild=NULL;
	else
		t->rchild=create(a,b,m+i-p+1,n,i+1,q);
	return t;
}
void Post(BiTree *t)
{
	if(t)
	{
		Post(t->lchild);
		Post(t->rchild);
		printf("%c",t->data);
	}
}
int main()
{
	char pre[30],mid[30];
	BiTree *t;
	while(scanf("%s",pre)!=EOF)
	{
		getchar();
		scanf("%s",mid);
		getchar();
		t=create(pre,mid,0,(int)strlen(pre)-1,0,(int)strlen(pre)-1);
		Post(t);
		printf("\n");
	}
}


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,包含边界框和类别标签,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和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 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,提升废物处理效率和环保水平。 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、实验和论文发表。 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,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 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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