已知u_determiner与u_H映射列表，根据给定值插值求解u_H的方法

• 线性插值
  是最常用的轻量化插值方案，默认相邻两个已知点之间的数值呈线性变化，计算逻辑如下：
  1. 先匹配输入值所在的区间：输入1.276819落在u_deteminer的1.2（下标5）和1.4（下标6）之间，对应两个点的u_H值均为0.301
  2. 代入线性插值公式：u_H_res = y_left + (y_right - y_left) * (x - x_left) / (x_right - x_left)，计算得结果为0.301
     实现时可以手动写二分查找区间+计算的逻辑，也可以直接调用科学计算库的内置函数，比如numpy的numpy.interp()。
• 最近邻插值
  直接取距离输入值最近的已知点对应的u_H作为结果，本次输入1.276819距离1.2的差值为0.076819，距离1.4的差值为0.123181，取更近的1.2对应的0.301作为结果即可。如果输入刚好落在两个点的中点，可自定义优先取左或取右的规则。
• 样条插值
  适合对插值曲线平滑度有要求的场景，常用的有二次样条、三次样条，通过拟合多段连续平滑的曲线计算插值点数值。本次场景中1.2到2.0区间的u_H都是定值0.301，所以不管用几阶样条插值，该区间内的结果都是0.301；如果是0.2~0.6的数值变化区间，样条插值的结果会比线性插值更平滑。
• 零阶保持插值（常数插值）
  规则为取输入值所在区间的左端点u_H值作为结果，也可根据需求调整为取右端点。本次输入所在区间的左右端点u_H均为0.301，所以结果仍为0.301。

补充说明：本次给出的u_H列表中，从索引2（对应u_deteminer=0.6）开始所有值都是0.301，所以只要输入值≥0.6，以上所有插值方案的计算结果均为0.301，只有输入值落在0.2~0.6区间时，不同方案的结果才会出现差异。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Woj