爬山搜索有时也被称为贪婪局部搜索，因为它只顾抓住一个好的邻接点的状态，而不提前思考下一步该去哪儿。它在三种情况下经常被困:A. 山丘B. 局部最大值C. 高山D. 高原E. 山岭

步骤 1：理解爬山搜索的定义
爬山搜索是一种局部搜索算法，它从一个初始状态开始，逐步移动到一个更好的邻接状态，直到无法找到更好的状态为止。这种算法只关注当前状态的邻接状态，而不考虑全局最优解。

步骤 2：分析爬山搜索的局限性
爬山搜索在寻找最优解时，可能会陷入局部最大值、高原和山岭的情况。这是因为算法只关注当前状态的邻接状态，而没有全局视野，因此可能会错过全局最优解。

步骤 3：确定爬山搜索被困的情况
根据题目描述，爬山搜索在三种情况下经常被困：局部最大值、高原和山岭。这些情况会导致算法无法找到全局最优解，而只能找到局部最优解。