# 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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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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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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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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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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# 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
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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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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【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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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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爬山算法求极值
目录爬山算法基本原理例1 球形空间产生器例2 平衡点费马点爬山缺点爬山算法一种启发式算法。可以求得局部最优值（极大值）。非常适用于单峰函数。（虽然说单峰函数可以直接三分，但也说不准，爬山算法也可以用于多元函数）基本原理对于某一n元函数f，我们先取一点X，对这个点进行偏移D。(X、D均为n维点)如果f(X+D)比f(X)更优（大或者小，随目
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2023-08-03 14:52:47
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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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2023-12-12 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
如何在周末使用Python爬山
作为一名经验丰富的开发者，我将教您如何使用Python在周末爬山。在本文中，我将逐步向您展示整个流程，并为每个步骤提供详细的代码和解释。
流程图如下所示：
``` mermaid
flowchart TD
A[准备工作] --> B[导入必要的库]
B --> C[选择一个合适的爬取目标]
C --> D[分析目标网页的结构]
原创
2024-01-16 10:51:22
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猴子爬山的 Python 问题是一个经典的算法问题，涉及到搜索、路径规划和优化，为了帮助大家更加深入理解这个问题的解决方法，我们将从技术定位、架构对比、特性拆解等多个维度进行详细剖析。
### 技术定位
“猴子爬山”问题起源于Adversarial Search中的启发式搜索，它模仿猴子爬山时如何选择最佳路径以达到高峰。根据维基百科的定义：
> "在计算机科学中，猴子爬山是一种启发式搜索算法
一、A*算法概述如果使一般搜索过程满足如下限制，则它就成为A*算法： (1)把OPEN表中的节点按估价函数f(n)=g(n)+h(n)的从小到大进行排序； (2)代价函数g(n)是对g*(n)的估计， g*(n)>0。 g*(n)是从初始节点S0到节点x的最小代价； (3)启发函数h(n)是h*(n)的下界，即对所有的n均有：h(n)≤h*(n) 。h*(n)是从节点n到目标节点的最小代价，
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2023-11-03 22:53:17
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# 爬山算法实现教学
在机器学习和优化问题中，爬山算法（Hill Climbing Algorithm）是一种简单而有效的启发式搜索方法。其主要思想是从当前状态出发，不断选择一个能够提高目标函数的邻居状态，直到无法找到更好的邻居为止。接下来，我将带你一步步实现一个简单的爬山算法，使用Python语言。
## 实现流程
以下是我们实现爬山算法的完整步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-10-24 06:42:06
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# 用Python实现“猴子爬山”的过程
“猴子爬山”是一个典型的递归和回溯问题，我们可以通过编程来模拟这个过程。以下是实现的流程和具体代码教学。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|-------|------------------------------------|
| 1 | 定义猴子在山上的目标高度
猴子爬山一只顽猴在一座有N级台阶的小山上爬山跳跃。上山时需从山脚至山顶往上跳N级台阶，一步可跳1级，或跳3级，求上山有多少种不同的跳法？ （N<50）问题分析:每一次都可以选择1,2,3有3种跳法方法1 直接使用递归jumpWay = [1, 3]footstep = int(input())jumping = 0#first writedef jump(nowstep, footstep, jumpWay): if nowstep == footstep:
原创
2021-08-26 09:08:37
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# 如果天气不错，去爬山 - 使用Python的气象数据分析
在日常生活中，天气是我们做出户外活动决策的关键因素之一，特别是当我们计划去爬山的时候。为了帮助我们判断是否可以放心地去爬山，我们可以利用Python编程来分析天气数据。本文将介绍如何使用Python和一些常见的库来获取和处理天气数据，并给出具体的代码示例。
## 需求分析
首先，我们需要明确我们的需求：
1. 获取当前天气信息。
