爬山有哪些方法

一般来说有两种划分方式，按照组织形式分为自主登山和商业登山。按照攀登方式分为阿尔卑斯式登山和喜马拉雅山式登山。

商业登山没什么好说的，自主登山下也可以再以喜式登山（或围攻式）和阿式登山划分。阿式登山，顾名思义是起源于阿尔卑斯山地区的攀登方式，可以说是传统攀登方式。阿式登山提倡最快的速度，最轻便的装备，安全的攀登。主要适用于海拔较低（6000--）的山峰或BIG FACE型山峰。对技术要求比较高，人数一到三人。随着现代登山的兴起，以及攀登装备的轻量化发展，也有不少登山界的大神以阿式攀登喜马拉雅山区8000米级的山峰，而且高海拔阿式化也越来越成为趋势。

喜马拉雅式，最开始是一群欧洲登山者在喜马拉雅山区攀登时使用的攀登方式，商业登山基本都是喜马拉雅式。喜式登山少则5,6人，多则数十人上百人。组织分工非常明确，商业形式以十一某商业团队组织攀登雀儿山为例，参加攀登的队员被分为A,B,C,D,E,F组，以单组来说，登山公司提供高山向导，协作，运输工具，高山厨师，高山医生，以及可供选择的技术装备租用以及马匹背夫租赁。并且高山协作会提前假设好路绳，运送物资，提供摄影服务。根据客户要求可以按1:1到1:5不等安排高山协作，费用当然也不一样。非商业形式以某大学登山队攀登玉珠北坡二号冰川为例。队员均为本校学生和教练，当然复杂一些的山峰会安排至少一名高山向导，以前清登协会强制安排联络官，现在不清楚了。队员根据分工分为：探路组（先锋组），修路组，运输组，冲顶组，后勤组，有时候还有摄影组。各组分工不是那么明确，有些人员是重合的。那么喜式自主登山的基本过程就是这样，（从大本营）探路组负责探路，然后修路组带路绳上去修路，运输组运送营地物资，建立C1，C2，（根据路线难度和长度建立营地，比如珠峰要建立7个营地），冲顶组负责冲顶，这是A组，A组冲顶完毕后，根据天气和队员体力组织B组，C组。运气好，后勤组还是有机会冲顶的。喜式登山的总体节奏慢，需要大量的物资，长时间的等待。

关于适应海拔。高海拔攀登，适应海拔是最基础也是最重要的。阿式登山适应海拔比较灵活，一般就是尝试附近难度海拔较低的山峰。而喜式登山，基本就是在计划登山路线上下来回。

逆向搜索

计算机科学术语

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审阅专家 姚远

逆向搜索就是从目标状态出发进行的搜索，通常是与正向搜索同时进行（双向搜索），如果正向搜索时新扩展的状态是逆向搜索中出现过的，将两段搜索路径连接起来就是找到了一个解（通常是一种搜索步数最少的解）。如果反向搜索时新扩展的状态是正向搜索中出现过的，则与上述一样，也是一种最优解。逆向搜索既是一种技术，又是一种思维，广泛应用于计算机软件、互联网技术、电信技术、工业通用技术及贸易经济等领域。

中文名

逆向搜索

外文名

backward search

相对

正向搜索

学科

计算机技术

本质

逆向思维

人工智能举例互联网应用举例铁路运输举例网络贸易举例计算机软件举例TA说参考资料

人工智能举例

在人工智能中，双向产生式系统是一种同时应用正向和逆向搜索方式的产生式系统。在该系统中，把状态描述和目标描述合并为一数据库，其中状态描述应用F规则，目标描述应用B规则。[1]比如，智能机器人为了制定行动规划，具有自动求解问题的能力，它可用一套特殊的产生式规则在状态空间中搜索求解。为了得到 *** 作序列，可以从当前的状态集出发，进行正向搜索，也可以从目标状态集出发进行逆向搜索，也可根据目标状态和当前状态的差选择合适的 *** 作(手段-目的分析法)等。[2]

互联网应用举例

搜索引擎优化（SEO）的主要工作是通过了解各类搜索引擎如何抓取互联网页面、如何进行索引以及如何确定其对某一特定关键词的搜索结果排名等技术，来对SEO网页进行相关的优化，更改自己的网站，向排列在搜索结果前列的网站学习网站的组织方式和网页的编写方式，使其提高搜索引擎排名，从而提高网站访问量，最终提升网站的销售能力或宣传能力的技术,达到SEO目的。这个揣摩搜索引擎的过程是种逆向搜索的过程。

铁路运输举例

逆向进路搜索算法是铁路运输系统中的一种重要算法。这种算法利用站场图和二叉树的相似性,通过站场信息建立二叉树模型,但该算法搜索二叉树的过程与传统的二叉树搜索算法的搜索方向相反,它是由目标孩子向根节点搜索,这种逆向搜索不需要进行遍历搜索,就可以快速有效地完成所有进路的搜索。即在站场图中完成任意一对车站按钮之间的基本进路和变更进路的搜索。为了满足一些特殊的要求(解决车次跟踪的问题),该搜索也能完成任意一对车站设备之间的基本进路和变更进路的搜索。

网络贸易举例

网络目标市场逆向搜索模型的建立思路是首先从分析一个具体产品的原理、功能和用途入手，并考虑它的主要技术规范、价格等其他因素，确定此商品的样本特征;由以上对产品样本特征的分析，推测出有效市场;制定出一套搜索步骤，检索出需要此产品的商务网站，从而找到需此产品的企业、公司等顾客。

计算机软件举例

逆向搜索系统，用于从输入的子字串中检验来自给定列表的一个或几个字的存在的一种系统。字的列表存储在一存储器阵列,其对于存储一个子字的每一存储器单元包括一个比较器。串被分子串。每一子串被加载几次到比较寄存器,每次滚动移动一个子字。在每一存储器单元,同时与输入子串进行比较。对于每一存储器单元一个逻辑电路检测串的子字与列表字的子字的相继匹配。只要对于列表的完整字出现匹配,则对这一字设置一信号。设置一列表匹配信号,优先权编码器可用来输出匹配字之一的地址(位置)。[3]一、爬山法简介

爬山法（climbing method）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。例如某个问题的解需要使用3个整数类型的参数x1、x2、x3，开始时将这三个参数设值为(2,2,-2)，将x1增加/减少1，得到两个解(1,2,-2), (3, 2,-2)；将x2增加/减少1，得到两个解(2,3, -2)，(2,1, -2)；将x3增加/减少1，得到两个解(2,2,-1)，(2,2,-3)，这样就得到了一个解集：

(2,2,-2), (1, 2,-2), (3, 2,-2), (2,3,-2), (2,1,-2), (2,2,-1), (2,2,-3)

从上面的解集中找到最优解，然后将这个最优解依据上面的方法再构造一个解集，再求最优解，就这样，直到前一次的最优解和后一次的最优解相同才结束“爬山”。

二、Python实例

设方程 y = x1+x2-x3，x1是区间[-2, 5]中的整数，x2是区间[2, 6]中的整数，x3是区间[-5, 2]中的整数。使用爬山法，找到使得y取值最小的解。

代码如下：

import random

def evaluate(x1, x2, x3):

return x1+x2-x3

if__name__== '__main__':

x_range = [ [-2, 5], [2, 6], [-5, 2] ]

best_sol = [randomrandint(x_range[0][0], x_range[0][1]),

randomrandint(x_range[1][0], x_range[1][1]),

randomrandint(x_range[2][0], x_range[2][1])]

while True:

best_evaluate = evaluate(best_sol[0], best_sol[1], best_sol[2])

current_best_value = best_evaluate

sols = [best_sol]

for i in xrange(len(best_sol)):

if best_sol[i] > x_range[i][0]:

solsappend(best_sol[0:i] + [best_sol[i]-1] + best_sol[i+1:])

if best_sol[i] < x_range[i][1]:

solsappend(best_sol[0:i] + [best_sol[i]+1] + best_sol[i+1:])

print sols

for s in sols:

el = evaluate(s[0], s[1], s[2])

if el < best_evaluate:

best_sol = s

best_evaluate = el

if best_evaluate == current_best_value:

break

print 'best sol：', current_best_value, best_sol

某次运行结果如下：

[[0, 5, 1], [-1, 5, 1], [1, 5, 1], [0, 4, 1], [0, 6, 1], [0, 5, 0], [0, 5, 2]]

[[-1, 5, 1], [-2, 5, 1], [0, 5, 1], [-1, 4, 1], [-1, 6, 1], [-1, 5, 0], [-1, 5, 2]]

[[-2, 5, 1], [-1, 5, 1], [-2, 4, 1], [-2, 6, 1], [-2, 5, 0], [-2, 5, 2]]

[[-2, 4, 1], [-1, 4, 1], [-2, 3, 1], [-2, 5, 1], [-2, 4, 0], [-2, 4, 2]]

[[-2, 3, 1], [-1, 3, 1], [-2, 2, 1], [-2, 4, 1], [-2, 3, 0], [-2, 3, 2]]

[[-2, 2, 1], [-1, 2, 1], [-2, 3, 1], [-2, 2, 0], [-2, 2, 2]]

[[-2, 2, 2], [-1, 2, 2], [-2, 3, 2], [-2, 2, 1]]

best sol： -2 [-2, 2, 2]

可以看到，最优解是-2，对应的x1、x2、x3分别取值-2、2、2。

三、如何找到全局最优

爬山法获取的最优解的可能是局部最优，如果要获得更好的解，多次使用爬山算法（需要从不同的初始解开始爬山），从多个局部最优解中找出最优解，而这个最优解也有可能是全局最优解。

另外，模拟退火算法也是一个试图找到全局最优解的算法。

Python实现的Kmeans++算法实例

1、从Kmeans说起Kmeans是一个非常基础的聚类算法，使用了迭代的思想，关于其原理这里不说了。下面说一下如何在matlab中使用kmeans算法。创建7个二维的

Python中的map、reduce和filter浅析

1、先看看什么是iterable对象以内置的max函数为例子，查看其doc：printmax__doc__max(iterable[,key=func])-valuemax(a,b,c,[,key=func])-valueWithasingleiterableargument,returnitsla

Python中的Numpy入门教程

1、Numpy是什么很简单，Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的

导读：爬山是一项非常累的运动，而且在爬山过程中也很容易受伤，下面一起来看看怎样爬山不累的方法？爬山太累怎么缓解？爬山怎么省力？

怎样爬山不累的方法

想要爬山不累，在爬山前一定要做好热身运动，还要转移自己的注意力，控制下山的脚步。

1、做好健身运动

如果将爬的山比较高或者平时较少参加爬山运动，那么，在爬山之前做一些热身运动是很必要的。即利用10—20分钟做一些肌肉伸展运动，尽量放松全身肌肉，这样攀登时会觉得轻松许多。增加d跳动作：向上攀登时，在每一步中都有意增添一些d跳动作，不仅省力，还会使人显得精神，充满活力。

2、别总往高处看

登山时不要总往高处看，尤其是登山之初，因为你的双腿还没有习惯攀登动作，往上看往往使人产生一种疲惫感。一般说，向上攀登时，目光保留在自己前方三五米处最好。如果山路比较陡峭，则可作“Z”字形攀登，这样比较省力。

3、转移注意力

登山时千万不要总是想着山有多高，爬上去还需多少时间之类的事情。不慌不忙，走走停停才能体会到爬山的乐趣，不会错过美丽的风景。在疲惫时，可以多观赏一下周围的景色，也可唱唱歌，转移注意力，倦意会有所消减。

4、下山要放松

下山一定要控制住自己的脚步，切不可冲得太快，这样很容易受伤。同时，注意放松膝盖部位的肌肉，绷得太紧会对腿部关节产生较大的压力，使肌肉疲劳。

爬山太累怎么缓解

1、要让疲劳过度的双腿多休息，在休息的时候如果能够对腿部进行 ，加快肌肉乳酸的分解，都能有效缓解腿部酸痛之感。

2、热敷之前也说了，肌肉酸痛就是因为爬山时肌肉过度劳累，腿部血液循环不通畅。拿热毛巾进行热敷能够加快腿部的血液循环。通过这样的方法就能够缓解爬山后出现的腿部疼痛了。

3、运动这里说运动有两个方面的说法，一是对于预防爬山后的腿疼，平时就应该加强运动锻炼，增强身体的耐受性。二是对于缓解爬山后的腿疼可以以毒攻毒进行适当的拉伸肌肉的运动来加速乳酸分解哦。

4、饮食爬山之后腿疼了，一定要对补充钙质和维生素C，也就是说要多吃点蔬菜和水果，要知道，这两样东西都可以使乳酸分解加快哦。以上四点就是应对爬山后肌肉酸痛的诀窍，不爱运动的亲们，你们是否应该将这几个方法深刻的记在脑海里呢。

爬山怎么省力

全脚掌爬山

不懂得爬山技巧的人，常用前脚掌爬山，这会让小腿感到非常累，而大腿却很请闲，因此，应尽量用全脚掌爬U，如遇到突出的石头，应用脚跟踏之，也尽昌全脚掌着地。

脚后跟吃劲

登山的时候，应用脚后跟吃力．脚后跟自然就在人的重心上，这样身体的重量就能分配在大小腿乃至腰上，这比用脚前掌爬山要省一部分劲儿。

仰头爬山

爬坡时不宜着头，应适当地仰着头，这样从视觉的角度来看，坡似乎不那么陡了。登起山来，也会信心十足了。

外八字爬山法

外八字式迈步更有利于脚跟吃重，也减少脚面与小腿的角度，使肌健更加舒服。所以爬山的时候不妨试试外八字．也许爬起来，会让人更舒服。

换步腿伸直

走上坡路的时候会让人很吃力，教大家一个窍门，就是让每次迈步换腿时，都将支撑腿伸直，让关节嘎登一下，这样腿的承重就能分散给腰肌一部分，不要嫌直一下腿麻烦，它能让人每走一步都有03秒的单腿休息时间。

下陡坡小跑

下坡路的时候，人们往往会有刹不住车的感觉，那么，不妨下坡的时候小跑两步，步伐小而步频高，县至可小跑几步，因为把劲用来“刹车”是浪费，并且脚也顶得慌。

爬山不累又快的方法如下：

1、上山时上体放松并前倾，两膝自然弯曲，两腿加强后蹬力，用全脚掌或脚掌外侧着地，也可用前脚掌着地，步幅略小，步频稍快，两臂配合两腿动作协调有力地摆动。

要尽量让脚后跟吃劲，脚后跟自然就在人的重心上，于是身体的重量就能分配在大小腿乃至腰上，这比用脚前掌爬山要省1／3左右的劲。用脚前掌爬山，等于让小腿累死而让大腿闲死。坡路上常会突出块石头、石埂之类，要用脚跟踏之。若坡路较平，也尽量全脚掌着地。

2、走上坡路的第二个窍门是让每一次迈步换腿时，都须将支撑腿伸直，让关节嘎噔一下，这样腿的承重就能分散给腰肌一部分，不要嫌直一下腿麻烦，它能让人每走一步都有03秒的单腿休息。谁要是仅用脚前掌不让膝盖绷直一下地爬坡，就等于故意磨练意志。

3、用手能减轻双腿的重负。爬山时双手多半是在闲着，早已养精蓄锐，稍微能用上手时，就该前肢着地而用力。

为啥四肢腿的动物就比人擅爬山？因为它们平均分配了力量。估计动物看人直立地爬山行路一定觉得奇怪，这是一种杂技的姿式呀。爬山时，只要坡度超过45度，就手脚并用，省劲有效，也没什么不雅，还算返朴呢。

4、下山时上体正直或稍后仰，膝微屈，脚跟先着地，两臂摆动幅度稍小，身体重心平稳下移。不可走得太快或奔跑，以免挫伤关节或拉伤肌肉。坡度较陡时上下山可沿"之"字形路来降低坡度。必要时，下陡坡时用屁股蹭着走不寒碜。

一般下陡坡时宜侧身走，重心略靠后，稳住一脚再移一脚。背着身往下倒走，视野不好，且过慢。不妨仰面坐着走，即用屁股蹭着走，两手也撑着移动，安全而快捷，稍费裤子。

5、下小坡时小跑两步最有效率。下小坡时，小步紧，即步伐小而步频高，甚至可小跑几步，因为把劲用来"刹车"是浪费，并且脚也顶得慌。

6、通过滑苔和冰雪山坡时：除用上述方法外，还可使用锹、镐等工具挖掘抗、坎台阶行进，或用手脚抠、蹬、三点支撑、一点移动的方法攀援爬行。

7、通过丛林，灌木时应注意用手拨挡树枝，防止钩戳身体，对不熟悉的草木，不要随便攀折，以防刺伤，并尽量选择好的路线。

8、通过乱石山地时；通过乱石浮石地段，脚应着落在石缝或凸出部位，尽可能攀拉，脚踏牢固的树木，以协助爬进。必要时，应试探踩踏石头，以防止石块松动摔倒。

上山：上体放松并前倾，两膝自然弯曲，两腿加强后蹬力，用全脚掌或脚掌外侧着地，也可用前脚掌着地，步幅略小，步频稍快，两臂配合两腿动作协调有力地摆动。

下山：上体正直或稍后仰，膝微屈，脚跟先着地，两臂摆动幅度稍小，身体重心平稳下移。不可走得太快或奔跑，以免挫伤关节或拉伤肌肉。

坡度较陡时：上下山可沿“之”字形路线来降低坡度。必要时，也可用半蹲、侧身或手扶地下山。

爬山要控制好步速，不要突然走太快，也不要走太慢，应控制好步速，尽量匀速前进，这样爬得更高，脚部关节压力也更少。

不是

爬山法（hill-climbing）搜索的算法。它是一个向值增加的方向持续移动的简单循环过程——也就是，登高。它将会在到达一个“峰顶”时终止，相邻状态中没有比它更高的值。这个算法不维护搜索树，因此当前节点的数据结构只需要记录当前状态和它的目标函数值。爬山法不会前瞻与当前状态不直接相邻的那些状态的值。这就像健忘的人在大雾中试图登顶珠穆朗玛峰一样。

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