含蓄表达爱意的古诗词,女生含蓄表达爱意的古诗女子含蓄表达爱意的诗句

　　提起nub点在哪里，大家都知道，有人问nub看男女准吗，另外，还有人想问python分治法求二维数组局部峰值方法，你知道这是怎么回事？其实nub点看男女有科学依据吗，下面就一起来看看nub看男女准吗，希望能够帮助到大家！

　　12周nt特点NT值是什么？

　　NT检查大部分的妈妈都是在孕期12周左右做的，这时候宝宝的性征已经发育明显，如果能看到超声的图片，其实是可以看出男女的，我们在图片上可以看到具有性征的一些身体特点，男孩的特征点与身体呈45度角，还多一些，而女孩儿的特征点几乎和躯体平行。还有就是如果是宝，位置会微微，后背脊柱成圆弧状，因为要留空间发育，相反，女宝宝后背脊柱就相对就平一些。

　　除了看图，很多家长都说NT值大于1.5的宝宝就是男孩，而小于1.5就是女孩。

　　spacenub点看男女准不准？怎么看nub是平还是翘。

　　首先我们要明白nub点是什么，其实这指的是宝宝在12周左右开始发育的，这个阶段的男孩女孩都是差不多的，因此nub点的判断就是通过特征点和身体的角度进行判断。

　　英国nub点介绍原文：

　　-,allbabiesaresaidtoh

avea’nub’betweentheirlegs,andtheangleofthenubwillindicatewhetherit’saboyorgirl.nt胎儿nub标准图。

　　十一至十三周，所有的胎儿都会在双腿之间长出一个小肿块，而这个肿块的角度则会显示出它是个男孩还是女孩。nub理论。

　　It’,it’saboy-butifit’sunderthatthenit’sagirl.Seeourpicturesbelowasanexample.

　　据说如果小肿块来30度以上就是男孩，但如果小角度就是女孩。

　　下面小编就为大家分享一篇python分治法求二维数组局部峰值方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

　　题目的意思大致是在一个n*m的二维数组中，找到一个局部峰值。峰值要求大于相邻的四个元素（数组边界以外视为负无穷），比如**我们找到峰值A[j][i]，则有A[j][i]>A[j+1][i]&&A[j][i]>A[j-1][i]&&A[j][i]>A[j][i+1]&&A[j][i]>A[j][i-1]。返回该峰值的坐标和值。nu

b点跟腿怎么区分。

　　当然，最简单直接的方法就是遍历所有数组元素，判断是否为峰值，时间复杂度为O(n^2)nt图nub点三个亮点在哪。

　　再优化一点求每一行（列）的**值，再通过二分法找**值列的峰值（具体方见一维数组求峰值），这种算法时间复杂度为O(logn)

　　这里讨论的是一种复杂度为O(n)的算法，算法思路分为以下几步：nub躺平平就是女儿吗。

　　1、找“田”字。包括的四条边和中间横竖两条边（图中绿色部分），比较其大小，找到**值的位置。（图中的7）

　　2、找到田字中**值后，判断它是不是局部峰值，如果是返回该坐标，如果不是，记录找到相邻四个点中**值坐标。通过该坐标所在的象限缩小范围，继续比较下一个田字Nt图片侧面怎么看NUB。

　　3、当范围缩小到3*3时必定会找到局部峰值（也可能之前就找到了）

　　关于为什么我们选择的范围内一定存在峰值，大家可以这样想，首先我们有一个圈，我们已知有圈内至少有一个元素大于这个圈所有的元素，那么，是不是这个圈中一定有一个**值？

　　可能说得有点绕，但是多想想应该能够理解，也可以用数学的反证法来证明。

　　算法我们理

解后接下来就是代码实现了，这里我用的语言是python（初学python，可能有些用法上不够简洁请见谅），先上代码：

　　importnumpyasnp

　　defmax_sit(*n):#返回**元素的位置

　　temp=0

　　sit=0

　　foriinrange(len(n)):

　　if(n[i]>temp):

　　temp=n[i]

　　sit=i

　　returnsit

　　defdp(s1,s2,e1,e2):

　　m1=int((e1-s1)/2)+s1#row

　　m2=int((e2-s1)/2)+s2#colnub点到底是哪里。

　　nub=e1-s1nub点看男女准确率高吗。

　　temp=0

　　sit_row=0

　　sit_col=0

　　foriinrange(nub):

　　t=max_sit(list[s1][s2+i],#**排nt检查的nub点是什么。

　　list[m1][s2+i],#中间排专家分析nub原理看男女。

　　list[e1][s2+i],#**排

　　list[s1+i][s2],#*

*列

　　list[s1+i][m2],#中间列

　　list[s1+i][e2],#**列

　　temp)

　　if(t==6):nub点在哪里知乎。

　　pass

　　elif(t==0):nub点 知乎。

　　temp=list[s1][s2+i]

　　sit_row=s1

　　sit_col=s2+i

　　elif(t==1):b超nub怎么看男女。

　　temp=list[m1][s2+i]nt彩超nub点怎么找角度。

　　sit_row=m1

　　sit_col=s2+i

　　elif(t==2):nt单子上的nub在哪。

　　temp=list[e1][s2+i]怎么区分nub和腿。

　　sit_row=e1nub点不明显。

　　sit_col=s2+i

　　elif(t==3):

　　temp=list[s1+i][s2]

　　sit_row=s1+inub是哪个位置。

　　sit_row=s2nt看男女nub怎么看。

　　elif(t==4):nub平行一定是女孩吗。

　　temp=list[s1+i][m2]

　　si

t_row=s1+inub点一定是男孩吗。

　　sit_col=m2

　　elif(t==5):nub点准确率。

　　temp=list[s1+i][e2]

　　sit_row=s1+inub平行 生了男孩。

　　sit_col=m2

　　t=max_sit(list[sit_row][sit_col],#中

　　list[sit_row-1][sit_col],#上

　　list[sit_row+1][sit_col],#下

　　list[sit_row][sit_col-1],#左

　　list[sit_row][sit_col+1])#右

　　if(t==0):

　　return[sit_row-1,sit_col-1]

　　elif(t==1):

　　sit_row-=1

　　elif(t==2):

　　sit_row+=1

　　elif(t==3):

　　sit_col-=1

　　elif(t==4):

　　sit_col+=1

　　if(sit_row

　　e1=m1

　　else:

　　s1=m1

　　if(si

t_col

　　e2=m2

　　else:

　　s2=m2

　　returndp(s1,s2,e1,e2)

　　f=open(“demo.txt”,”r”)

　　list=f.read()

　　list=list.split(“n”)#对行进行切片

　　list=[“0″*len(list)]+list+[“0″*len(list)]#加上下的围墙

　　foriinrange(len(list)):#对列进行切片

　　list[i]=list[i].split()

　　list[i]=[“0”]+list[i]+[“0”]#加左右的围墙

　　list=np.array(list).astype(np.)

　　row_n=len(list)

　　col_n=len(list[0])

　　ans_sit=dp(0,0,row_n-1,col_n-1)

　　print(“找到峰值点位于：”,ans_sit)

　　print(“该峰值点大小为：”,list[ans_sit[0]+1,ans_sit[1]+1])

　　f.close()

　　首先我

的输入写在txt文本文件里，通过字串转换变为二维数组，具体转换过程可以看我上一篇博客——python中字串转换为二维数组。（需要注意的是如果在windows环境中split后的列表没有空尾巴，所以不用加list.pop()这句话）。有的变动是我在二维数组四周加了“0”的围墙。加围墙可以再我们判断峰值的时候不用考虑边界问题。

　　max_sit(*n)函数用于找到多个值中**值的位置，返回其位置，python的内构的max函数只能返回**值，所以还是需要自己写，*n表示不定长参数，因为我需要在比较田和十（判断峰值）都用到这个函数

　　defmax_sit(*n):#返回**元素的位置

　　temp=0

　　sit=0

　　foriinrange(len(n)):

　　if(n[i]>temp):

　　temp=n[i]

　　sit=i

　　returnsit

　　dp(s1,s2,e1,e2)函数中四个参数的分别可看为startx，starty，endx，endy。即我们查找范围左上角和右下角的坐标值。

　　m1,m2分别是row和col的中间值，也就是田字的中间。

　　defdp(s1,s2,e1,e2):

　　m1=int((e1-s1)/2)+s1#row

　　m2=int((e2-s1)/2)+s2#col

　　依次比较3行3列中的值找到**值，注意这里要求二维数组为正方形，如果为矩形需要做调整

　　foriinrange(nub):

　　t=max_sit(list[s1][s2+i],#**排

　　list[m1][s2+i],#中间排

　　list[e1][s2+i],#**排

　　list[s1+i][s2],#**列

　　list[s1+i][m2],#中间列

　　list[s1+i][e2],#**列

　　temp)

　　if(t==6):

　　pass

　　elif(t==0):

　　temp=list[s1][s2+i]

　　sit_row=s1

　　sit_col=s2+i

　　elif(t==1):

　　temp=list[m1][s2+i]

　　sit_row=m1

　　sit_col=s2+i

　　elif(t==2):

　　temp=list[e1][s2+i]

　　sit_row=e1

　　sit_col=s2+i

　　elif(t==3):

　　temp=list[s1+i][s2]

　　sit_row=s1+i

　　sit_row=s2

　　elif(t==4):

　　temp=list[s1+i][m2]

　　sit_row=s1+i

　　sit_row=m2

　　elif(t==5):

　　temp=list[s1+i][e2]

　　sit_row=s1+i

　　sit_row=m2

　　判断田字中**值是不是峰值，并找不出相邻**值

　　t=max_sit(list[sit_row][sit_col],#中

　　list[sit_row-1][sit_col],#上

　　list[sit_row+1][sit_col],#下

　　list[sit_row][sit_col-1],#左

　　list[sit_row][sit_col+1])#右

　　if(t==0):

　　return[sit_row-1,sit_col-1]

　　elif(t==1):

　　sit_row-=1

　　e

lif(t==2):

　　sit_row+=1

　　elif(t==3):

　　sit_col-=1

　　elif(t==4):

　　sit_col+=1

　　缩小范围，递归求解

　　if(sit_row

　　e1=m1

　　else:

　　s1=m1

　　if(sit_col

　　e2=m2

　　else:

　　s2=m2

　　returndp(s1,s2,e1,e2)

　　好了，到这里代码基本分析完了。如果还有不清楚的地方欢迎下方留言。

　　除了这种算法外，我也写一种贪心算法来求解这道题，只可惜最坏的情况下算法复杂度还是O(n^2),QAQ。

　　大体的思路就是从中间位置起找相邻4个点中**的点，继续把该点来找相邻**点，**一定会找到一个峰值点，有兴趣的可以看一下，上代码：

　　#!/usr/bin/python3

　　defdp(n):

　　temp=(str[n],str[n-9],str[n-1],str[n+1],str[n+9])#中上左右下

　　sit=temp.index(max(temp))

　　i

f(sit==0):

　　returnstr[n]

　　elif(sit==1):

　　returndp(n-9)

　　elif(sit==2):

　　returndp(n-1)

　　elif(sit==3):

　　returndp(n+1)

　　else:

　　returndp(n+9)

　　f=open(“/home/nancy/桌面/demo.txt”,”r”)

　　list=f.read()

　　list=list.replace(“”,””).split()#转换为列表

　　row=len(list)

　　col=len(list[0])

　　str=”0″*(col+3)

　　forxinlist:#加围墙二维变一维

　　str+=x+”00″

　　str+=”0″*(col+1)

　　mid=int(len(str)/2)

　　print(str,mid)

　　p=dp(mid)

　　print(p)

　　f.close()

　　以上这篇python分治法求二维数组局部峰值方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个

f(sit==0):

　　returnstr[n]

　　elif(sit==1):

　　returndp(n-9)

　　elif(sit==2):

　　returndp(n-1)

　　elif(sit==3):

　　returndp(n+1)

　　else:

　　returndp(n+9)

　　f=open(“/home/nancy/桌面/demo.txt”,”r”)

　　list=f.read()

　　list=list.replace(“”,””).split()#转换为列表

　　row=len(list)

　　col=len(list[0])

　　str=”0″*(col+3)

　　forxinlist:#加围墙二维变一维

　　str+=x+”00″

　　str+=”0″*(col+1)

　　mid=int(len(str)/2)

　　print(str,mid)

　　p=dp(mid)

　　print(p)

　　f.close()

　　以上这篇python分治法求二维数组局部峰值方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个