例题 同样是“吊打XXX” 同JSOI平衡点 爬山法 其实很简单，就是每次往最优的方向移动一段距离，随着距离的接近而放小移动幅度，最后逼近最优解 C++ include include include include include define LL long long int define RE
原创
2021-07-20 14:43:14
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首先，这仨算法都是求成本函数最优的方法。爬山法：成本函数抽象成了一座山（想象一下一个2维坐标系，横轴为变量，纵轴为成本函数，成本函数随着横轴的递增而上下起伏绵延不绝，好似一座山），某人可在山中一任意位置左右移动（取该函数中的一点），因此，随着某人水平方向的变化（变量的变化），这哥们的海拔高度也在变化（成本函数随着变量的变化而变化）。可惜，这哥们一心想去山的最底处。所以他总喜欢走下坡路，一旦发现各个
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2023-12-27 15:30:40
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# Python爬山法
## 介绍
爬山法（Hill Climbing）是一种优化算法，用于寻找问题的局部最优解。它的原理是根据当前解的邻域情况，选择一个更优的解作为下一次迭代的起点。在这个过程中，我们希望通过不断爬升，逐步接近最优解。
在Python中，我们可以利用爬山法解决一些优化问题，例如搜索引擎的搜索结果排序、人工智能的模型优化等。本文将介绍Python中爬山法的基本原理，并给出一个
原创
2023-12-28 08:43:08
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文章目录1 八皇后问题2 程序代码2.1 程序12.2 程序22.3 程序32.3.1 爬山法2.3.2 随机重启爬
原创
2023-02-02 08:44:17
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问题描述：一个顽猴在一座有30级台阶的小山上爬山跳跃。猴子上山一步可跳1级，或跳3级。试求上山的30级台阶有多
原创
2022-09-27 13:45:02
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爬山法、随机重启爬山法、模拟退火算法的性能测试，这些算法往往更适用于真实世界的情况。
代码地址：https://github.com/laiy/AI/tree/master/awesome-search 一些前提：1. 首先要明确这些算法并不是用于解决传统的搜索问题的（环境是可观察的，确定的，已知的，问题解是一个行动序列），这些算法适用于哪些关
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2023-12-19 21:09:21
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机器学习中常用梯度下降法写在前面梯度下降算法1.批量梯度下降法（BGD）2.随机梯度下降法（SGD）3.小批量梯度下降法（MGD）算例 写在前面最近在上机器学习的讨论班，今天讲到梯度下降法，又去翻看了吴恩达老师机器学习课程的相关视频，记录下学习笔记。梯度下降算法就可以用爬山去解释的非常典型的一个例子。 设想，我们现在在一座风景优美的山上，天快黑了，我们该怎样选择下山路径，以最快的速度下山到山脚下
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2024-09-05 08:40:00
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分析：写这题快写吐了...... 这道题的思路其实很容易想到：处理出每个点往左往右分别能看到哪. 然后以每个点为起点，照着题目说的那样记忆化搜索一下就好了,用st表处理出转向的情况. 怎么预处理呢？实际上就是维护了一个上凸壳，仿照凸包的维护方法即可. st表不再存储值，而是对应下标. 下面说说我de
原创
2021-12-31 09:56:03
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# 八数码问题与爬山法
八数码问题是一个经典的人工智能问题，它涉及到如何通过移动数字来将一个混乱的状态转变为一个有序的状态。在这个问题中，游戏板是一个3x3的格子，其中包含数字1到8，以及一个空白格。我们的目标是从一个初始状态出发，经过一系列的合法移动，将数字排列成目标状态。
在这篇文章中，我们将使用爬山法（Hill Climbing）来解决八数码问题，爬山法是一种启发式搜索算法，它通过不断选
【概述】爬山法（Hill Climbing，HC）是一种局部择优的贪心搜索算法，其本质上是梯度下降法。该算法每次从当前的节点开始，与周围的邻接点进行比较：若当前节点是最大的，那么返回当前节点，作为最大值若当前节点是最小的，就用最高的邻接点替换当前节点，从而实现向山峰的高处攀爬的目的如此循环往复，直到达到最高点为止。但该算法的主要问题是：局部最大，即某个节点会比周围任何一个邻居都高，但只是局部最优解
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2023-12-12 16:13:22
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最近，训练过程中遇到了一些问题，所有回头看了一些原理性的内容，学习过程做了简单记录，如果有不准确的点，欢迎大家指正。梯度下降(gradient descent) 梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(i.e. 找到山的最低
一个顽猴在一座有k级台阶的山上爬山跳跃，猴子上山一步可跳1级或跳3级，试求顽猴上山的N级台阶有多少种不同的跳法；1.递推设计：这一问题实际上是一个整数有序可重复拆分问题；试设置数组应用递推求解，设上k级台阶的不同跳法为f（k）种；（1）、探求f（k）的递推关系；假设：k=100;上山最后一步到达第100级台阶，完成上山，共有f（100）种不同的爬法，到第100级之前位于哪一级呢？无非是位于第99级
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2024-01-12 11:38:10
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一、爬山算法简单描述简介：爬山法是一种优化算法，其一般从一个随机的解开始，然后逐步找到一个最优解（局部最优）。假定所求问题有多个参数，我们在通过爬山法逐步获得最优解的过程中可以依次分别将某个参数的值增加或者减少一个单位。思想：每次拿相邻点与当前点进行比对，取两者中较优者，作为爬坡的下一步。主要用于：求解目标函数（机器学习的套路就是交给机器一堆数据，然后告诉它“目标函数”的学习方式是对的）二、爬山算
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2023-08-05 15:52:21
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【概述】爬山法（Hill Climbing，HC）是一种局部择优的贪心搜索算法，其本质上是梯度下降法。该算法每次从当前的节点开始，与周围的邻接点进行比较：若当前节点是最大的，那么返回当前节点，作为最大值若当前节点是最小的，就用最高的邻接点替换当前节点，从而实现向山峰的高处攀爬的目的如此循环往复，直到达到最高点为止。但该算法的主要问题是：局部最大，即某个节点会比周围任何一个邻居都高，但只是局部最优解
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2023-12-06 23:07:51
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周末爬山Java实现流程
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作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现“周末爬山Java”。下面是整个流程的步骤表格，帮助你了解每个步骤需要做什么。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 准备项目 |
| 步骤2 | 获取地理数据 |
| 步骤3 | 解析地理数据 |
| 步骤4 | 绘制饼状图 |
下面是每个步
原创
2023-12-28 12:58:43
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# Java 猴子爬山：算法与实现
在很多编程问题中，我们经常需要模拟现实世界的场景。今天，我们将通过一个生动的比喻“猴子爬山”，来探讨一个简单的算法问题及其在 Java 中的实现。猴子每天在山上爬升，特定情况下，它可能会滑下来。这是一个经典的动态规划问题，适合用 Java 进行模拟与实现。
## 问题描述
假设有一座高 H 米的山，猴子每天可以爬 P 米，晚上又会滑下来 S 米。我们需要计
原创
2024-09-27 07:49:46
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小猫爬山 Java：一个复杂需求的技术解答
在这个项目中，我们面临着一个典型的需求，即小猫爬山。这个需求源自于用户希望通过一个简单的 Java 应用来模拟小猫在山上攀爬的过程。该过程不仅需要描绘小猫的动态路径，还需考虑多个参数的影响，例如山的高度、坡度、地形复杂性等。因此，针对不同用户场景的需求，本项目需要进行深度的架构设计、性能优化及故障复盘。
> 用户原始需求：
> “作为一名程序员，
# 教你实现爬山问题（Hill Climbing）算法
## 一、流程概述
爬山问题是一种简单的局部搜索算法，用于寻找最优解。其基本思想是从当前状态出发，通过不断地移动到邻近状态来寻找目标状态。下面是实现爬山问题的流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------|
| 1 | 定义状态和目标函数
# 爬山算法的介绍与实现（Java）
## 简介
爬山算法（Hill Climbing Algorithm）是一种基于局部搜索的优化算法，用于在搜索空间中寻找局部最优解。它的思想类似于登山时的爬山过程，从一个起点（当前解）出发，每次移动到相邻的更高位置（更优解），直到达到一个不能再上升的位置（局部最优解）为止。
爬山算法是一种启发式的算法，它只关注当前解的局部优化，不考虑整体的搜索空间。因此
原创
2023-11-05 10:43:04
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在开发过程中，我们常常会遇到“爬山的 Java”这一问题，即在动态环境下如何有效地管理 Java 项目以及与其他技术栈的交互。本文将详细记录解决这一问题的过程，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解以及实战案例等方面。
## 环境准备
在开始之前，确保你的开发环境满足以下技术栈兼容性要求：
| 技术栈 | 版本 | 兼容性
