谁说有名的医院就不黑呢? - 照样黑

我也不是第一天才知道医院存在的问题, 只是实在没办法, 被医生的"恐怖威胁论"吓住了, 赶鸭子上架, 去吧!
之后, 我发现了医生常用的伎俩, 基本可以归纳为如下两点:
1.  虚张声势 + 顾左右而言它 + 中央集权 法
     医生们常会仗着自己专业知识的优势, 欺凌老百姓(包括本人在内). 比如说, 他让你做了某常规检查之后, 拿着化验报告端详一番之后, 告诉你, 哪哪哪几项指标略差了点儿, 然后要你再进一步检查某某项, 而且说这个很重要哦, 影响会比较大哦, 然后会想模像样的征求你本人的意思, 你此时当然不好说什么啦, 大部分人其实还是无法不依赖医生的嘛, 你就只好说, 好好好! 其实你也并不知道未来的代价会怎样, 嘿嘿, 此时你就等着挨宰吧! 我碰到的医生就这样, 他自己好像是看出某某问题了, 但连自己也说不清楚, 还说要回去查查. 天哪! 你是主任医师, 天天都和你的专业打交道, 还说不明白吗? 尽管如此, 他会让你照样先去交下一个检查的钱去, 多的话就不跟你费话了. (也确实, 这位医生的确没跟我费话过, 通常两分钟就搞定我了)  可气的是, 医生还强行留下了我的检验报告, 我向他要, 也不给, 说是下回过来跟我说说, 生怕我不再来做他生意, 要知道医生之间也是有竞争的, 他们怎么可能会白白放了像我这样好钓的鱼呢?
2. 穷举归纳 法
    看到这个名词, IT们通常会想到程序设计中的方法, 但在这里, 我把它嫁接到医生的医术上. 别小看医师, 他们的逻辑水平和数学水平不比软件工程师们差, 一旦运行此法, 所带来的经济效益那是"相当"可观的! 为什么会这样说呢? 他们在你做完一系列常规检查后, 还会"建议"你继续做做其他检查, 好像他们认为你会挺有时间似的, 目的就是一个, "就不相信你一点毛病都没有!", OK, 通常人在这样的一轮"轰炸"之后, 基本没有不白交Money的, 之后, 你得到的要么是医师的笑脸, 告诉你"没问题, 一切正常", 要么告诉你倒霉啦, "哎呀, 这里还有点小问题, 那里还有点小问题". 总之一句话, 够敬业. 仿佛不是在治病, 而是在打造一个十全十美的人. 稀里哗啦的...... 他们能牵出一堆事儿来, 还挺能耐! 这, 就是穷举法的效应.
最后, 我仍要说的是, 人不可能十全十美, 大自然赋予地球上各个生命均是如此, 很多是自然规律的结果, 偏偏人类总想方设法逆转它们, 这是不符合客观规律及事实的. 我们应该努力去思考一些事情, 不要总让医师主宰我们的身体.
即便考虑数据类型是否可变仍能创建数据,但数据类型是否可变这一特性在代码编写中有着重要作用,主要体现在以下几个方面: ### 性能优化 可变数据类型在内存使用和操作效率上有一定优势。以 Python 为例,可变数据类型如整型、浮点型、字符串型和元组,在创建后会被修改,因此可以被高效地缓存和重用,减少内存开销和提高运行效率。例如,当多个变量引用同一个可变对象时,它们实际上指向的是同一块内存地址,避免了重复创建相同对象的开销。而可变数据类型如列表和字典,在需要频繁修改数据时更为合适,因为它们可以直接在原对象上进行修改,而需要创建新的对象。 ### 数据安全与一致性 可变数据类型在传递过程中会被意外修改,保证了数据的安全性和一致性。在多线程或多进程环境中,可变数据可避免因并发修改导致的数据一致问题。例如,在 Java 中如果使用可变对象作为共享资源,多个线程可以同时访问而无需担心数据被篡改。在 Python 中,元组作为可变数据类型,在需要保证数据被修改的场景下非常有用,尽管元组内包含可变数据类型(如列表)时情况会复杂一些,但整体上元组仍被视为可变的 [^2]。 ### 函数参数传递 了解数据类型的可变性有助于理解函数参数传递的行为。在 Python 中,可变对象(如整型、字符串等)作为参数传递时,函数内部无法修改原始对象;而可变对象(如列表、字典)作为参数传递时,函数内部可能会修改原始对象。以下是 Python 的示例代码: ```python # 可变对象作为参数 def modify_immutable(num): num = num + 1 return num a = 5 print(modify_immutable(a)) # 输出 6 print(a) # 输出 5,原始对象未改变 # 可变对象作为参数 def modify_mutable(lst): lst.append(4) return lst b = [1, 2, 3] print(modify_mutable(b)) # 输出 [1, 2, 3, 4] print(b) # 输出 [1, 2, 3, 4],原始对象被改变 ``` ### 代码维护与调试 可变数据在程序运行过程中状态可能改变,增加了代码的复杂度和可预测性。而可变数据状态固定,使代码更易于理解和调试。知道数据是否可变有助于编写更具可读性的代码,开发者可根据数据可变性合理命名变量和设计函数,使代码意图更清晰。 ### 数据处理与逻辑设计 在数据处理和算法设计中,数据类型的可变性可以影响算法的实现和效率。例如,在需要频繁修改数据的场景下,使用可变数据类型(如 Python 的列表)会更合适;而在需要保证数据被修改的场景下,使用可变数据类型(如 Python 的元组)能避免意外修改。
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