爬山算法
这本书提到了一个非常有效的算法，
叫爬山算法。
什么叫爬山算法？
（注：爬山算法是人工智能算法的一种，
其原理是把你随机地抛在地球上的一个点，抛在那个点以后，
你就近在最近的几公里之内寻找最高点，然后找到最高点之后，
立刻站到这个最高点上去，再在最近的几公里之内寻找最高点。）
用计算机模拟我们的人生，
我们的人生就是那个屏幕上，
现在屏幕中所有的坐标、高度都未知，
然后看看谁能用最快的方法找到这个屏幕上的最高点。
用什么样的方法找到最高点？
全球大量的计算机编程高手开始设计这套逻辑，
有的人沿着边走，有的人直接到中心，有人用交叉、画五角星法……
各种各样的方法，到最后发现，
最优秀、最快能够找到最高点的算法只有一个，
这个算法被称作爬山算法。
它的方法是什么？
就是在整个屏幕上随机一抛，
让这个点落在任何一个地方，然后在能力范围之内搜索，
在能力范围之内尽量找到周围最高的高度，找到最高的高度以后，
以这个最高的高度为圆心再找周围最高的高度，然后依次循环（
找最高点周围的下一个最高点），尽可能地找到最高的高点。
如果你今天特别倒霉，掉到一片沙漠中间，
这个沙漠周围的高度都差不多，没有特别高的高度，那该怎么办？
这时候需要重启，拿起来随机的一抛，
重启到另外一个地方再找另外的高度。
爬山算法里面有两个核心的点：
第一个点，
是你要接受随机的一抛，
你要接受有不确定性的发生；
第二个点，
是无论命运把你抛到什么地方，
你都要努力地展开搜索，
尽可能地做到最好，尽可能地找到最高的高点。
这就是爬山算法的精髓。
使用爬山算法探索一片屏幕，到最后发现这种方法是最快的。
就是要学会拥抱不确定性。
人生所有的烦恼、痛苦，
都是来自于我们对不确定性的抗拒。
我们希望我们的孩子按照一个模式成长，
我们希望我们的工作按照一个模式发展，
我们希望我们创业做的公司，
能够按照一个节奏安全一个模式发展，
是这些抗拒给我们带来大量的烦恼。
但是实际上你唯一需要做的事，是拥抱不确定性。
当不确定性发生、命运将你随机一抛的时候，
你能够随时随地、立刻展开最好的努力，
而不是待在原地拼命地抱怨，
拼命地对标，拼命地去维权，
反而这些东西浪费了我们太多的时间。
作者 | 樊登
来源 | 笔记侠（ID：Notesman）
实际测量一座山的高度的方法和算法
5. 通过计算公式 H = R * tan(θ)，其中 H 是山的高度，R 是从参照物到山顶的垂直距离，θ 是水平角度。6. 最终得到的山的高度是精确的，且符合实际物理情况。
什么是爬山算法?求解答
这一算法是简单的贪心算法，仅能得到局部最优解，往往不能得到全局最优解。可见上图描述的搜索序列中，爬山算法会在第一个山峰处停下搜索，以局部最优解作为算法的结果。这一算法是相对于各种全局最优算法在时间复杂度上的妥协，可以用于对最优情况不那么敏感、只需要取得可行解即可的情况。
爬山算法(Hill Climbing)解决旅行商问题(TSP)
爬山算法是一种局部择优的方法，采用启发式方法。直观的解释如下图：爬山算法，顾名思义就是 爬山 ，找到第一个山峰的时候就停止，作为算法的输出结果。所以，爬山算法容易把局部最优解A作为算法的输出，而我们的目的是找到全局最优解B。如下图所示，尽管在这个图中的许多局部极大值，仍然可以使用 模...
牛顿下山法原理
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实际测量一座山的高度的方法和算法
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...问海拔6300米的山顶的温度是多少,算法是这样25-(6300\/100)*0.6,为...
山脚温度是25度,问海拔6300米的山顶的温度是多少,算法是这样25-(6300\/100)*0.6,为什么要用海拔除以100 我来答 分享 微信扫一扫 网络繁忙请稍后重试 新浪微博 QQ空间 举报 可选中1个或多个下面的关键词,搜索相关资料。也可直接点“搜索资料”搜索整个问题。 温度 海拔 算法 除以 搜索资料 本地图片 ...
什么是牛顿下山法
牛顿下山法是牛顿法的一种变形，它是为减弱牛顿法对初始近似zo的限制而提出的一种算法。牛顿迭代法又称为牛顿拉夫逊（拉弗森）方法，它是牛顿在17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。多数方程不存在求根公式，因此求精确根非常困难，甚至不可能，从而寻找方程的近似根就显得特别重要。
一座山,山底32度,山顶-6度。这座山有多高。求算法!!!
每升高100米，气温约下降0.6摄氏度，所以32-（-6）=38. (38\\0.6)*100=6333米左右 应该是这样吧，望采纳！
算法式和启发式
【例子】若A对象具有属性a、b、c、d，且B对象具有属性a、b、c，猜想：B对象具有属性d。类比推理的过程，是从特殊到特殊，由此及彼的过程，可谓“他山之石，可以攻玉”。三、对比算法式和启发式 假设你的钥匙被忘在了家中的某个地方，你想找到它。算法式的做法是系统地在家里的每个房间中进行查找...
道家五脉,山,医,命,相,卜,怎么解
一、山所谓“山”就是通过食饵、筑基、玄典、拳法、符咒等方法来修炼“肉体”与“精神”,以达充满身心 的一种学问。食饵——是利用补药、酒及日常饮食以加强体力,治疗疾病的一种方法。筑基——是利用禅、静坐法以控制精、气、神,进而增进体力的一种方法。玄典——是以老子、庄子思想为基础,进而达到修心养性的...
匡尤丑丑： 假想将解空间依照深度搜索序列的顺序为y轴,以解的权为x轴作图 我们可以认为得到一系列山峰与峡谷的剖面图.爬山算法就是在这个图上进行爬山,找到第一个山峰或者第一个符合要求高度的山峰就停止.具体来说,就是算法迭代时,每次用临近解空间内的更优解取代前解. 这一算法是简单的贪心算法,仅能得到局部最优解,往往不能得到全局最优解. 可见上图描述的搜索序列中,爬山算法会在第一个山峰处停下搜索,以局部最优解作为算法的结果. 这一算法是相对于各种全局最优算法在时间复杂度上的妥协,可以用于对最优情况不那么敏感、只需要取得可行解即可的情况.
新邵县13012202410： 爬山算法的算法 - ？
匡尤丑丑： 爬山算法从当前的节点开始,和周围的邻居节点的值进行比较. A*把所有节点分成2组,一组已访问,一组未访问,然后选择其中最优点加入已访问组. 爬山算法速度比A*快,但会舍弃部分最优解.
新邵县13012202410： 遗传算法、数值算法、爬山算法、模拟退火 各自的优缺点 - ？
匡尤丑丑： 遗传算法:优点是能很好的处理约束,能很好的跳出局部最优,最终得到全局最优解,全局搜索能力强;缺点是收敛较慢,局部搜索能力较弱,运行时间长,且容易受参数的影响. 模拟退火:优点是局部搜索能力强,运行时间较短;缺点是全局搜索能力差,容易受参数的影响. 爬山算法:显然爬山算法较简单,效率高,但是处理多约束大规模问题时力不从心,往往不能得到较好的解. 数值算法:这个数值算法的含义太广,你说的是哪一种数值算法?多数数组算法与爬山算法的有优缺点类似. PS:望采纳!
新邵县13012202410： dijakstra算法和分支限算法在解决单源最短路径问题的异同 - ？
匡尤丑丑： 记dijakstra算法为D算法 D算法为贪心算法,每一步的选择为当前步的最优,复杂度为O(n*n) (又叫爬山法) 分支限界算法,每一步的扩散为当前耗散度的最优,复杂度为(没算) 都是A算法的极端情况(说错了哈,下面我的文字中的的分支限...
新邵县13012202410： 用C语言编写三个算法,BFS或DFS,爬山算法,遗传算法实现八皇后问题 - ？
匡尤丑丑： 百度算法名,加上八皇后 比如 BFS 八皇后问题 C语言. 或者 遗传算法 八皇后问题 C语言然后根据搜索结果 就可以得到算法和代码了.
新邵县13012202410： 例子:我早上6点起床. 7点吃饭. 8点爬山 理解成为一个算法 用C语言语法将上述算法写出来 - ？
匡尤丑丑： 我的理解: switch(clock) {case 6: /*起床*/ break; case 7: /*吃饭*/ break;case 8: /*爬山*/ break;default: break;}
