UVA - 10878 Decode the tape

本文介绍了一种将带有孔洞的旧计算机磁带上记录的二进制ASCII码转换为可读文本的方法。通过使用getchar()逐个读取字符并进行转换,避免了使用数组存储而导致的时间效率问题。
Time Limit: 3000MS Memory Limit: Unknown 64bit IO Format: %lld & %llu

 Status

Description

 

"Machines take me by surprise with great frequency."

Alan Turing

Your boss has just unearthed a roll of old computer tapes. The tapes have holes in them and might contain some sort of useful information. It falls to you to figure out what is written on them.

Input

The input will contain one tape.

Output

Output the message that is written on the tape.

Sample Input

___________
| o   .  o|
|  o  .   |
| ooo .  o|
| ooo .o o|
| oo o.  o|
| oo  . oo|
| oo o. oo|
|  o  .   |
| oo  . o |
| ooo . o |
| oo o.ooo|
| ooo .ooo|
| oo o.oo |
|  o  .   |
| oo  .oo |
| oo o.ooo|
| oooo.   |
|  o  .   |
| oo o. o |
| ooo .o o|
| oo o.o o|
| ooo .   |
| ooo . oo|
|  o  .   |
| oo o.ooo|
| ooo .oo |
| oo  .o o|
| ooo . o |
|  o  .   |
| ooo .o  |
| oo o.   |
| oo  .o o|
|  o  .   |
| oo o.o  |
| oo  .  o|
| oooo. o |
| oooo.  o|
|  o  .   |
| oo  .o  |
| oo o.ooo|
| oo  .ooo|
|  o o.oo |
|    o. o |
___________

Sample Output

A quick brown fox jumps over the lazy dog.





分析:

题目看似复杂,其实本身很好理解。把' '看成0,‘o’看成1。就是二进制的ascii码。

但是,千万不要用数组储存输入,会超时。解决方法就是用getchar()一个一个读取,读满8个就putchar()出来。

还有,不能仅用换行符当作输出的判断条件。不然读到第一行和最后一行的时候会输出空字符'\0'。尤其在terminal下,空字符被隐藏起来了。在windows上的命令符貌似是一个空格。oj系统是可以识别出来的。

代码:

#include<stdio.h>
int main()
{
    char c;
    int bin=0,i=0;
    while((c=getchar())!=EOF)
    {
        if(c=='\n')
        {
            if(i==8)
            {
                putchar(bin);
                i=0;
            }
            bin=0;
        }
        else
        {
            if(c==' ')
            {
                bin=bin*2;
                i++;
            }
            else if(c=='o')
            {
                bin=bin*2+1;
                i++;
            }
        }
    }
    return 0;
}

<think>好的,用户遇到了关于--decode参数不可用的问题,我需要找出原因并提供解决方案。首先,我得考虑可能的情况。 可能的原因有几个:1. 软件版本问题。某些工具的新版本可能弃用了旧的参数,比如--decode,用户可能在使用旧版本或新版本不再支持该参数。这时候需要检查文档确认参数是否存在。2. 参数名称变更。有时候开发者在更新时会重命名参数,比如从--decode改为--decoder或其他类似名称。用户可能没有注意到变更日志。3. 上下文依赖。某些参数只能在特定模式下使用,比如在训练模式中不可用,而在推理模式中可用。用户可能没有切换到正确的模式。4. 依赖库问题。如果参数依赖于某个未安装的库或组件,可能会导致不可用。例如,需要安装特定版本的库才能启用该功能。5. 权限或环境配置。权限不足或环境变量设置错误也可能导致参数无法识别。 接下来,我需要根据这些可能性给出解决方案。首先建议用户检查文档,确认参数是否存在及正确拼写。如果参数已弃用,可能需要改用新参数或升级/降级工具版本。然后检查模式是否正确,确保在需要解码的模式下运行。查看错误信息也很重要,可能包含具体原因,比如缺少依赖库。安装必要的依赖或更新环境配置可能会有帮助。如果用户使用的是自定义脚本,需要检查代码中是否正确处理了--decode参数。 此外,引用中的内容可能相关。例如,引用[2]提到模型根据max_seq_len和max_batch_size预分配缓存,这可能影响参数的使用,尤其是在资源不足的情况下。虽然主要问题可能不在此,但需要考虑配置是否正确。引用[1]提到的线程和内存操作可能与底层实现有关,但用户问题更偏向于命令行参数,可能关联不大。引用[3]关于CAS认证,可能无关,除非问题涉及身份验证,但用户的问题是关于参数使用,所以暂时可以排除。 总结解决方案步骤:1. 检查文档确认参数存在性。2. 确认软件版本是否支持。3. 检查是否在正确模式下使用。4. 查看错误信息,安装依赖。5. 检查环境配置和权限。需要一步步引导用户排查,确保回答清晰可靠。</think>### 关于 `--decode` 参数不可用的解决方案 #### 可能原因分析 1. **参数名称或版本不兼容** - 某些工具或框架的版本更新可能导致参数被弃用或重命名。例如,旧版本可能使用 `--decode`,而新版本可能替换为 `--decoder` 或集成到其他参数中[^2]。 - 确认使用的工具版本是否支持该参数,并检查官方文档中的参数列表。 2. **上下文模式限制** - 部分参数仅在特定模式下生效(如训练模式、推理模式)。若当前操作模式不支持解码功能,参数可能无法调用。例如,某些模型需在推理时显式启用解码器[^2]。 3. **依赖库缺失或配置错误** - 若参数依赖特定库(如 CUDA、TensorRT),未安装或版本不匹配会导致参数不可用。 - 检查错误提示中是否包含缺失的依赖项或环境配置问题。 4. **权限或脚本错误** - 自定义脚本未正确处理参数解析逻辑,或用户权限不足导致参数无法生效。 --- #### 逐步解决方案 1. **验证参数名称与版本** - 查阅工具/框架的官方文档,确认 `--decode` 是否存在及适用版本。 - 示例:若使用 Transformers 库,某些版本可能要求使用 `--do_decode` 替代。 2. **检查运行模式** - 确认当前命令是否需要附加模式声明。例如,部分工具需先指定模式: ```bash python script.py --mode=inference --decode ``` 3. **更新工具或依赖库** - 升级到最新版本或回退到支持该参数的版本: ```bash pip install package_name==x.x.x # 指定兼容版本 ``` - 安装缺失依赖: ```bash pip install missing_library ``` 4. **调试错误信息** - 运行命令时添加 `--verbose` 或 `--debug` 参数,查看详细报错。例如: ```bash python script.py --decode --verbose ``` - 根据报错信息修复依赖或配置(如 GPU 内存不足时调整 `max_batch_size`[^2])。 5. **检查自定义脚本逻辑** - 若使用自研脚本,确保参数解析部分正确处理 `--decode`: ```python import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--decode", action="store_true") # 确保参数定义正确 args = parser.parse_args() ``` --- #### 典型示例 **问题复现与修复**: 假设使用某 NLP 工具时,`--decode` 报错 `unrecognized argument`: 1. 查阅文档发现新版本已改用 `--generation`: ```bash python model.py --input_text "hello" --generation ``` 2. 若因 GPU 内存不足失败,需降低 `max_batch_size`: ```bash python model.py --decode --max_batch_size 4 # 根据引用[2]调整预分配缓存 ``` ---
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