本书注重培养读者的算法设计与分析、问题求解的能力。本书读者需要掌握程序设计、数据结构等基础知识，并具备一定的编程能力。
本书以算法设计与分析为主线，通过问题和案例引入内容，重点讲解利用算法求解问题的思路、算法执行过程及能力拓展。本书主要介绍了算法基础、递归算法设计、蛮力法、分治法、回溯法、贪心法、分支限界法、动态规划、图算法设计等，讲解了背包问题、任务分配问题、批处理作业调度问题、最优装载问题、旅行商问题、计算几何等经典问题，并提供了能力拓展环节，引导读者开展算法应用实践。算法使

近年来，演化计算作为计算智能领域的经典优化技术，已经广泛应用于求解组合优化、工程优化等理论和工程类的优化问题，形成了一种基于演化的智能优化方法。针对高维空间的多目标优化问题，近年来基于分解的多目标演化算法（MOEAs）利用了分而治之的思想有效降低了求解多目标或高维多目标优化问题的难度。根据分解的形式不同，基于分解的MOEAs又进一步细分为基于聚合的MOEAs和基于参考点的MOEAs。尽管基于分解的MOEAs是目前求解高维多目标优化问题最有前景的技术之一，然而它在方法和应用层面均存在着缺陷和不足。

本书以实践为导向，将理论与实践相结合，深入浅出地介绍了使用Python与OpenCV进行计算机视觉实践的基本知识和具体方法。 本书旨在为各种背景的读者提供通向计算机视觉世界的路径，从零基础的初学者到有编程经验的开发者都能够受益。其中，第1章介绍了人工智能的历史与发展，第2章提供了Python编程的基础，而第3章至第9章详细介绍了OpenCV的安装、配置和应用，帮助读者构建坚实的计算机视觉基础。最后，第10章为实例练习，巩固了所学知识，可以作为课堂和课后作业的良好补充。 本书作为普通高等院校计算机

新一轮科技革命和产业革命加速演进，算力为越来越多的行业数字化转型注入新动能，综合算力作为集算力、存力、运力于一体的新型生产力，成为支撑数字经济发展的重要力量。本书阐述了综合算力的内涵和定义，构建了涵盖算力、存力、运力、环境等关键因素的综合算力指数体系，多维度客观分析我国和31个省（自治区、直辖市）综合算力的发展情况，详细阐述了算力、存力、运力的发展现状、发展情况、技术创新、发展趋势等内容，聚焦智能算力、算力调度等重点领域，给出推动综合算力发展的建议，为我国综合算力的技术创新与基础设施建设提供参考

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本书主要取材于算法设计与分析领域经典和发展潮流方面的内容，包括非常经典的算法设计技术，例如，递归、分治算法、动态规划、贪心算法、图算法、分支限界、回溯； 也包括一些高级的算法设计，例如，网络流和匹配、线性规划、启发式搜索。在算法分析方面，本书介绍了概率分析、分摊分析和实验分析方法。在算法理论方面，本书介绍了问题的下界、算法的正确性证明，以及NP完全理论等内容。

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本书是《算法设计与分析》（第3版·微课视频·题库版）（李春葆等，清华大学出版社，以下简称为《教程》）的配套在线编程实验指导书，精选了LeetCode、LintCode、POJ和HDU平台上的186道在线编程题，并予以深入剖析和解答，这些题目涵盖基础数据结构、递归、穷举法、分治法、回溯法、分支限界法、动态规划、回溯法和计算几何等知识点，其中部分题目采用多种算法策略求解，通过研习有助于提高读者灵活运用算法设计策略解决实际问题的能力。

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本书是《算法设计与分析》(第3版·微课视频·题库版）（李春葆等编著，清华大学出版社，以下简称为《教程》)的配套学习指导书。全书总结各章的知识结构，剖析了《教程》中168道练习题的解题过程，同时补充了单项选择题165道、问答题107道和算法设计题118道，并给出了完整的解答。这些练习题不仅涵盖算法设计与分析课程的基本知识点，还融合了各个知识点的运用和扩展，学习、理解和借鉴这些解题思路是掌握和提高算法设计能力的最佳捷径。

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本书作为《计算机组成与系统结构（第3版）》（主教材）的教学指导用书，主要对主教材每个章节的教学目标和内容安排、主要内容提要、基本术语解释、常见问题解答等给出系统性的说明和描述，并在此基础上，提供了大量的单项选择题及其答案、分析应用题及其分析解答。
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本书遵循精选案例，面向设计，深入浅出，注重能力培养的宗旨，以案例形式实现算法与程序设计教学。本书选取枚举、递推、递归、回溯、动态规划、贪心算法、分支限界法与模拟等常用算法，并精选应用各算法设计求解的典型案例。书中每个案例求解，从案例提出到算法设计与程序实现，从案例结果显示到算法改进与程序优化，环环相扣，融为一体，力求算法理论与实际应用相结合、算法与程序相统一，突出算法在解决实际案例中的核心地位与引导作用。
书中所有案例求解均给出详细的算法设计提要与完整的C程序清单，所有程序均在V