医院过度检查怎么投诉这个问题。
一是到当地卫生行政主管部门投诉反映医院过度医疗问题。
二是如医院涉嫌虚假宣传，可向当地市场监督管理部门投诉。
三是以构成消费欺诈为由向当地消费者协会投诉维权。
为便于投诉，患者应当注意收集保留证据，包括就诊病历，处方及缴纳药品等费用票据，如果患者在诊治过程中怀疑涉及过度医疗时，可多问一下医生，自己所得疾病的情况、治疗方式、用药类型和作用、以及各种治疗费用，同时，可录下音频或视频证据，那么对患者而言就更为有利了。
又到安利Python的时间， 最终代码不超过30行（优化前），加上优化也不过40行。
第一步. 构造Trie（用dict登记结点信息和维持子结点集合）：
-- 思路：对词典中的每个单词，逐词逐字母拓展Trie，单词完结处的结点用None标识。
def make_trie(words):
trie = {}
for word in words:
t = trie
for c in word:
if c not in t: t[c] = {}
t = t[c]
t[None] = None
return trie
第二步. 容错查找（容错数为tol）：
-- 思路：实质上是对Trie的深度优先搜索，每一步加深时就消耗目标词的一个字母。当搜索到达某个结点时，分为不消耗容错数和消耗容错数的情形，继续搜索直到目标词为空。搜索过程中，用path记录搜索路径，该路径即为一个词典中存在的词，作为纠错的参考。
-- 最终结果即为诸多搜索停止位置的结点路径的并集。
def check_fuzzy(trie, word, path='', tol=1):
if word == '':
return {path} if None in trie else set()
else:
p0 = set()
if word[0] in trie:
p0 = check_fuzzy(trie[word[0]], word[1:], path+word[0], tol)
p1 = set()
if tol > 0:
for k in trie:
if k is not None and k != word[0]:
p1.update(check_fuzzy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1))
return p0 | p1简单测试代码 ------
构造Trie：
words = ['hello', 'hela', 'dome']
t = make_trie(words)
In [11]: t
Out[11]:
{'d': {'o': {'m': {'e': {'$': {}}}}},
'h': {'e': {'l': {'a': {'$': {}}, 'l': {'o': {'$': {}}}}}}}
容错查找：
In [50]: check_fuzzy(t, 'hellu', tol=0)
Out[50]: {}
In [51]: check_fuzzy(t, 'hellu', tol=1)
Out[51]: {'hello'}
In [52]: check_fuzzy(t, 'healu', tol=1)
Out[52]: {}
In [53]: check_fuzzy(t, 'healu', tol=2)
Out[53]: {'hello'}
似乎靠谱~
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以上是基于Trie的approach，另外的approach可以参看@黄振童鞋推荐Peter Norvig即P神的How to Write a Spelling Corrector
虽然我已有意无意模仿P神的代码风格，但每次看到P神的源码还是立马跪...
话说word[1:]这种表达方式其实是有渊源的，相信有的童鞋对(cdr word)早已烂熟于心...（呵呵
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回归正题.....有童鞋说可不可以增加新的容错条件，比如增删字母，我大致对v2方法作了点拓展，得到下面的v3版本。
拓展的关键在于递归的终止，即每一次递归调用必须对参数进行有效缩减，要么是参数word，要么是参数tol~
def check_fuzzy(trie, word, path='', tol=1):
if tol < 0:
return set()
elif word == '':
results = set()
if None in trie:
results.add(path)
# 增加词尾字母
for k in trie:
if k is not None:
results |= check_fuzzy(trie[k], '', path+k, tol-1)
return results
else:
results = set()
# 首字母匹配
if word[0] in trie:
results |= check_fuzzy(trie[word[0]], word[1:], path + word[0], tol)
# 分情形继续搜索（相当于保留待探索的回溯分支）
for k in trie:
if k is not None and k != word[0]:
# 用可能正确的字母置换首字母
results |= check_fuzzy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1)
# 插入可能正确的字母作为首字母
results |= check_fuzzy(trie[k], word, path+k, tol-1)
# 跳过余词首字母
results |= check_fuzzy(trie, word[1:], path, tol-1)
# 交换原词头两个字母
if len(word) > 1:
results |= check_fuzzy(trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)
return results好像还是没有过30行……注释不算（
本答案的算法只在追求极致简洁的表达，概括问题的大致思路。至于实际应用的话可能需要很多Adaption和Tuning，包括基于统计和学习得到一些词语校正的bias。我猜测这些拓展都可以反映到Trie的结点构造上面，比如在结点处附加一个概率值，通过这个概率值来影响搜索倾向；也可能反映到更多的搜索分支的控制参数上面，比如增加一些更有脑洞的搜索分支。（更细节的问题这里就不深入了逃
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童鞋们可能会关心时间和空间复杂度的问题，因为上述这种优（cu）雅（bao）的写法会导致产生的集合对象呈指数级增加，集合的合并操作时间也指数级增加，还使得gc不堪重负。而且，我们并不希望搜索算法一下就把所有结果枚举出来（消耗的时间亦太昂贵），有可能我们只需要搜索结果的集合中前三个结果，如果不满意再搜索三个，诸如此类...
那肿么办呢？................是时候祭出yield小魔杖了ﾟ ∀ﾟ)ノ
下述版本姑且称之为lazy，看上去和v3很像（其实它俩在语义上是几乎等同的
def check_lazy(trie, word, path='', tol=1):
if tol < 0:
pass
elif word == '':
if None in trie:
yield path
# 增加词尾字母
for k in trie:
if k is not None:
yield from check_lazy(trie[k], '', path + k, tol - 1)
else:
if word[0] in trie:
# 首字母匹配成功
yield from check_lazy(trie[word[0]], word[1:], path+word[0], tol)
# 分情形继续搜索（相当于保留待探索的回溯分支）
for k in trie:
if k is not None and k != word[0]:
# 用可能正确的字母置换首字母
yield from check_lazy(trie[k], word[1:], path+k, tol-1)
# 插入可能正确的字母作为首字母
yield from check_lazy(trie[k], word, path+k, tol-1)
# 跳过余词首字母
yield from check_lazy(trie, word[1:], path, tol-1)
# 交换原词头两个字母
if len(word) > 1:
yield from check_lazy(trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)不借助任何容器对象，我们近乎声明式地使用递归子序列拼接成了一个序列。
[新手注释] yield是什么意思呢？就是程序暂停在这里了，返回给你一个结果，然后当你调用next的时候，它从暂停的位置继续走，直到有下个结果然后再暂停。要理解yield，你得先理解yield... Nonono，你得先理解iter函数和next函数，然后再深入理解for循环，具体内容童鞋们可以看官方文档。而yield from x即相当于for y in x: yield y。
给刚认识yield的童鞋一个小科普，顺便回忆一下组合数C(n,m)的定义即
C(n, m) = C(n-1, m-1) + C(n-1, m)
如果我们把C视为根据n和m确定的集合，加号视为并集，利用下面这个generator我们可以懒惰地逐步获取所有组合元素：
def combinations(seq, m):
if m > len(seq):
raise ValueError('Cannot choose more than sequence has.')
elif m == 0:
yield ()
elif m == len(seq):
yield tuple(seq)
else:
for p in combinations(seq[1:], m-1):
yield (seq[0],) + p
yield from combinations(seq[1:], m)
for combi in combinations('abcde', 2):
print(combi)可以看到，generator结构精准地反映了集合运算的特征，而且蕴含了对元素进行映射的逻辑，可读性非常强。
OK，代码到此为止。利用next函数，我们可以懒惰地获取查找结果。
In [54]: words = ['hell', 'hello', 'hela', 'helmut', 'dome']
In [55]: t = make_trie(words)
In [57]: c = check_lazy(t, 'hell')
In [58]: next(c)
Out[58]: 'hell'
In [59]: next(c)
Out[59]: 'hello'
In [60]: next(c)
Out[60]: 'hela'话说回来，lazy的一个问题在于我们不能提前预测并剔除重复的元素。你可以采用一个小利器decorator，修饰一个generator，保证结果不重复。
from functools import wraps
def uniq(func):
@wraps(func)
def _func(*a, **kw):
seen = set()
it = func(*a, **kw)
while 1:
x = next(it)
if x not in seen:
yield x
seen.add(x)
return _func这个url打开的文件包含常用英语词汇，可以用来测试代码：
In [10]: import urllib
In [11]: f = urllib.request.urlopen("https://raw.githubusercontent.com/eneko/data-repository/master/data/words.txt")
# 去除换行符
In [12]: t = make_trie(line.decode().strip() for line in f.readlines())
In [13]: f.close()----------------------分-割-线-四-----------------------------
最后的最后，Python中递归是很昂贵的，但是递归的优势在于描述问题。为了追求极致性能，我们可以把递归转成迭代，把去除重复的逻辑直接代入进来，于是有了这个v4版本：
from collections import deque
def check_iter(trie, word, tol=1):
seen = set()
q = deque([(trie, word, '', tol)])
while q:
trie, word, path, tol = q.popleft()
if word == '':
if None in trie:
if path not in seen:
seen.add(path)
yield path
if tol > 0:
for k in trie:
if k is not None:
q.appendleft((trie[k], '', path+k, tol-1))
else:
if word[0] in trie:
q.appendleft((trie[word[0]], word[1:], path+word[0], tol))
if tol > 0:
for k in trie.keys():
if k is not None and k != word[0]:
q.append((trie[k], word[1:], path+k, tol-1))
q.append((trie[k], word, path+k, tol-1))
q.append((trie, word[1:], path, tol-1))
if len(word) > 1:
q.append((trie, word[1]+word[0]+word[2:], path, tol-1)) 可以看到，转为迭代方式后我们仍然可以最大程度保留递归风格的程序形状，但也提供了更强的灵活性（对于递归，相当于我们只能用栈来实现这个q）。基于这种迭代程序的结构，如果你有词频数据，可以用该数据维持一个最优堆q，甚至可以是根据上下文自动调整词频的动态堆，维持高频词汇在堆顶，为词语修正节省不少性能。这里就不深入了。
【可选的一步】我们在对单词进行纠正的时候往往倾向于认为首字母是无误的，利用这个现象可以减轻不少搜索压力，花费的时间可以少数倍。
def check_head_fixed(trie, word, tol=1):
for p in check_lazy(trie[word[0]], word[1:], tol=tol):
yield word[0] + p最终我们简单地benchmark一下：
In [18]: list(check_head_fixed(trie, 'misella', tol=2))
Out[18]:
['micellar',
'malella',
'mesilla',
'morella',
'mysell',
'micelle',
'milla',
'misally',
'mistell',
'miserly']
In [19]: %timeit list(check_head_fixed(trie, 'misella', tol=2))
1.52 ms ± 2.84 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)在Win10的i7上可以在两毫秒左右返回所有结果，可以说令人满意。
如果在住院期间医生过度检查，可以采取以下措施：
与医生沟通：可以与医生进行沟通，询问检查的必要性和频率，了解医生的诊疗方案和治疗目的，以便更好地理解医生的行为和决策。
寻求第二意见：如果觉得医生的检查过于频繁或不必要，可以寻求其他医生的意见，了解是否有更合理的治疗方案和检查计划。
向医院投诉：如果认为医生的行为严重违反了医疗伦理和规范，可以向医院投诉，要求医院对医生进行调查和处理。
寻求法律援助：如果医生的过度检查导致了身体损害或经济损失，可以寻求法律援助，维护自己的合法权益。
总之，在住院期间，医生的检查和治疗是非常重要的，但也需要注意合理性和必要性。如果觉得医生的行为存在问题，可以采取上述措施进行维权和申诉。同时，也需要加强自我保护意识，避免因医疗纠纷而导致的不必要的损失和困扰。
公务员体检 妇科检查已经成为了广受争议的话题。作为招录入职条件的一部分，妇科检查引发了不少争议和讨论。一方面，一些人认为妇科检查是确保公务员身体健康的必要步骤，有助于提前发现女性职员的潜在健康问题。另一方面，也有人认为这种检查过度干涉了个人隐私，对女性的歧视。
公务员招录体检是为了确保申请人在身体上符合从事公务员工作的基本要求。妇科检查作为体检项目之一，首要目的是发现潜在的妇科疾病，包括但不限于子宫肌瘤、卵巢囊肿、宫颈糜烂等。通过及时发现和治疗，可以保证女性公务员的身体健康，降低工作风险，增加工作效率。
一些批评者认为公务员体检妇科检查涉及到个人隐私，并且过度干涉了女性公务员的权益。他们认为，妇科检查并非公务员职责的必要部分，因此应该废除这种检查。他们提出，公务员体检应该将重心放在跟公务员工作关联更紧密的检查项目上，而把私密的妇科检查交由个人决定，不加以强制。
另一方面，也有人将妇科检查视为性别歧视的体现。他们认为，妇科检查只对女性进行，因而给予女性不公平的待遇。他们主张，公务员体检应该更加平等和公正，不分性别地对所有申请人进行相同的体检项目。只有在某些职位需要特殊体检的情况下，才能对具体的性别进行特殊要求。
公务员体检妇科检查作为一种制度安排，需要在确保公正和隐私保护的前提下进行。合理规范是关键，一方面应该尊重每个人的个人隐私，不应以妇科检查作为排斥女性的手段。另一方面，也需要平衡公共利益和个人权益，确保公务员在身体上能够胜任工作。
在公务员体检中的妇科检查，尽管存在一些争议，但其目的在于确保公务员的身体健康，提前发现潜在问题。对于公务员体检是否包含妇科检查这一问题，应当在平等、公正的原则下进行权衡和规范，找到一个公平合理的解决方案。
感谢各位读者阅读本文，通过这篇文章我们希望能够全面了解公务员体检妇科检查这一话题，并对其争议和权衡有所了解。希望本文对您有所帮助，谢谢！
还可以，不算过度检查，就是常规孕前检查，收费也差不多，应该是一家三甲医院的收费标准，如果觉得费用高，可以选择当地公立二甲医院做，或者国家免费的优生优育专门制定的地方做，相对这个，项目少点。
关于这个问题，过度捕捞会导致以下危害：
1. 捕捞量减少：随着过度捕捞，鱼类、贝类等水生生物的数量会逐渐减少，导致捕捞量逐渐减少，严重时可能会导致某些物种灭绝。
2. 生态平衡被破坏：水生生物之间的生态平衡被破坏，可能导致一些物种数量过多，一些物种数量过少，造成生态环境的不平衡。
3. 经济影响：过度捕捞会导致捕捞量减少，从而影响到渔民的收入和渔业的发展。同时，渔业是相关产业的重要支柱，过度捕捞也会对相关产业产生负面影响。
4. 生态系统崩溃：一些水生生物是生态系统中的关键物种，它们的数量减少可能会导致整个生态系统崩溃。
5. 食品安全问题：过度捕捞可能会导致鱼类等水生生物的健康状况下降，食品安全问题也随之而来。
乳腺结节是一种非常常见的乳腺疾病,很多女性在生活中都会遇到这个问题。那么,乳腺结节会不会导致死亡呢?对此,我们需要有正确的认知和了解。
乳腺结节的形成通常是由于乳腺组织内部的细胞增生或者囊肿形成所致。根据结节的性质不同,可以分为良性结节和恶性结节两大类。良性结节包括纤维腺瘤、腺病变、囊肿等,这些结节一般不会恶化为恶性肿瘤。而恶性结节则可能发展为乳腺癌,需要引起高度重视。
对于发现乳腺结节,首先需要进行仔细的检查和诊断。通常会采取以下几种方式:
根据检查结果,医生会制定相应的治疗方案。对于良性结节,通常采取定期复查、药物治疗或手术切除等方式。而对于恶性结节,则需要采取手术切除、化疗、放疗等综合治疗。
大多数乳腺结节都是良性的,只要及时发现并接受适当治疗,预后是非常好的。即使是恶性结节,只要在早期发现并及时治疗,治愈率也很高。所以,定期进行乳房检查非常重要,这样可以尽早发现问题,采取有效措施。
总的来说,乳腺结节本身并不会导致死亡,关键在于及时发现并正确治疗。女性朋友们一定要保持积极乐观的心态,定期进行乳房检查,及时发现问题并接受专业诊治。相信只要采取正确的措施,大多数乳腺结节都是可以治愈的。
感谢您阅读这篇文章,希望通过这篇文章,您能够对乳腺结节有更全面的了解,不要过度担心,但也要重视定期检查的重要性。如果您还有任何疑问,欢迎随时与我们联系。
两者的区别就在于它们的动作的不一样和后果的不同。过度樵采：其中樵就是樵夫，是专门干砍柴职业的人，过度樵采会造成烧柴资源的减少或者匮乏，所以要有计划和有规划地樵采，以樵养樵。
过度开垦：是把森林或者什么自然植被都统统砍毁掉，开垦成可以耕作的农田的动作或者行为，这样从大的方面说会影响气候的恶化，小的方面会引起水土流失，土壤沙化的严重后果。
物极必反，自卑过度同样也是自负。
自卑的人将和自己有关连的事情都关联到自己，担心收到他人指责、嘲笑、轻视等等，对自己能力在他人的对比下出现的不自信。
过度的自卑就是加强版。
为什么会自卑，其实就是对自己期望值过高，而认为自身无法达到预期，而担心自己被他人看不起。
简单的说自卑就是带有自负的感觉只是一个自信的人是显性表现。
而自卑的人是隐性的。
自信到自负的过度是只关心自己的感受。
而自卑到自负对关心周边所有看到的一定范围内的事物的感受，从而加强对自己的期望值。
而期望越高，带来的就是内心的压抑，产生更强的自卑。
所以自卑和自信本质上都是对自己的认知。
不同的是认知度。
自信的人知道达到自己极限是多少。从而在规定之内。在预期之内。
而自卑的人会产生我需要达到多少才可以。而没有对自己的能力确认。所以想要表现自己得到他人认可就强给超量，完全超出了自己的承受范围外，期望值过高。
自卑和自负的过度表现其实都是自负。
差别在于认知定位。
过度开垦和过度垦殖指的是对于土地资源的过度利用和破坏。具体来说，过度开垦是指开垦过多的土地，以至于无法轮作或者休耕，导致土地肥力下降，无法维持农作物的生长。而过度垦殖则是指土地被频繁的种植、耕作、施肥等操作，导致土地失去平衡，出现土壤侵蚀、水土流失等问题，土地的可持续利用性降低。内容延伸：过度开垦和过度垦殖不仅会对土地本身造成破坏，同时也会对生态环境和人类健康产生负面影响。过度开垦和过度垦殖会导致集约化种植、使用大量化学肥料和农药，使农作物残留物和化学物质在土地中积累，危害人类健康。因此，保护生态环境，合理利用土地资源，是农业可持续发展的必要措施。
