给出一个迭代加深搜索的模板代码

以下是迭代加深搜索的模板代码：

def dfs_depth_limit(node, depth, max_depth):
    if depth > max_depth:
        return
    # 处理当前节点
    # ...
    for child in node.children:
        dfs_depth_limit(child, depth+1, max_depth)

def iterative_deepening_search(root, max_depth):
    for depth in range(max_depth):
        dfs_depth_limit(root, 0, depth)

其中，`dfs_depth_limit`函数是一个深度优先搜索函数，它接收三个参数：当前节点、当前深度和最大深度。在函数中，首先判断当前深度是否已经达到最大深度，如果是，则返回；否则，处理当前节点，并递归调用子节点。`iterative_deepening_search`函数是迭代加深搜索函数，它接收两个参数：根节点和最大深度。在函数中，循环调用`dfs_depth_limit`函数，每次增加深度，直到达到最大深度为止。

相关问题

请给出一个用python实现定点迭代法的完整代码

以下是一个用Python实现定点迭代法的完整代码：

from typing import Callable

def fixed_point_iteration(g: Callable[[float], float], x0: float, tol: float, max_iter: int) -> float:
    """
    Implement fixed point iteration to solve the equation g(x) = x
    
    Args:
        g: The function g(x)
        x0: The initial guess of the fixed point
        tol: The tolerance level of the solution
        max_iter: The maximum number of iterations
        
    Returns:
        The approximate solution of the equation g(x) = x
    """
    x = x0
    for i in range(max_iter):
        x_new = g(x)
        if abs(x_new - x) < tol:
            return x_new
        x = x_new
    return x

# Example usage
g = lambda x: (x ** 3 + 4) / 5
x0 = 0.5
tol = 1e-6
max_iter = 1000
solution = fixed_point_iteration(g, x0, tol, max_iter)
print(solution)

在这个代码中，我们定义了一个函数`fixed_point_iteration`来实现定点迭代法。该函数接受四个参数：函数`g`，初始猜测值`x0`，误差容限`tol`和最大迭代次数`max_iter`。其中，函数`g`表示我们要求解的方程，`x0`表示我们的初始猜测值，`tol`表示我们期望的精度，`max_iter`表示我们允许的最大迭代次数。

在函数中，我们使用一个for循环来执行迭代。在每次迭代中，我们先计算出当前的`x_new`值，然后判断它与上一次迭代的`x`值之间的误差是否小于误差容限`tol`。如果是，我们就认为已经找到了一个满足要求的解，返回`x_new`；否则，我们将`x_new`赋值给`x`，继续迭代。

最后，我们使用一个lambda表达式来定义我们要解的方程，然后调用`fixed_point_iteration`函数来求解该方程。在这个例子中，我们要求解的是方程$x^3+5x-4=0$，而我们选择的初始猜测值为$x_0=0.5$，误差容限为$10^{-6}$，最大迭代次数为1000。运行程序后，我们得到的解为$x=0.559966087220553$。

给出matlab显示每一代迭代信息的代码示例

以下是一个简单的MATLAB代码示例，演示如何在每一代迭代时显示一些信息：

% 初始化种群和其他参数
population = initialize_population();
num_generations = 100;
best_fitness = zeros(num_generations, 1);

% 开始迭代
for i = 1:num_generations
    % 计算适应度并选择父代
    [fitness, parents] = evaluate_fitness(population);
    % 更新最佳适应度
    best_fitness(i) = max(fitness);
    % 选择交叉和变异的个体
    offspring = select_offspring(parents);
    % 进行交叉和变异操作
    offspring = crossover_and_mutate(offspring);
    % 将新一代个体与父代合并
    population = merge_population(parents, offspring);
    
    % 显示当前迭代的信息
    fprintf('Generation %d: Best fitness = %f\n', i, best_fitness(i));
end

% 绘制适应度与迭代次数的图像
plot(best_fitness);
xlabel('Generation');
ylabel('Best fitness');
title('Evolution of Fitness');

在上面的代码中，每一代迭代结束后，都会输出当前迭代的信息，即当前迭代的代数和最佳适应度。你可以根据需要更改输出的信息内容和格式。