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本书讲解了搜索算法的相关知识，内容包括算法问题中涉及的基本数据结构和复杂度分析，及状态空间、树、图等较复杂的数据结构；同时，通过相关实例，讲解了各类搜索方法及线性规划与非线性规划；也重点解读了组合优化问题和群智能算法。全书内容包含了搜索算法所能用到的核心方法和技术，另附三个附录，分别讲解了类与继承以及博弈基础等。

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人工智能驱动的组学挖掘是数据驱动的生物医学研究的支撑技术。组学测序技术逐步向多尺度、跨模态、有扰动等方向发展，但体现出的高维度、高噪声、多模态、标记稀缺等特点，成为制约其有效挖掘的瓶颈。本书面向生命组学数据特点，较为系统和深入地对组学机器学习的主要研究范式、适用场景、分析方法、理论思想进行介绍。结合相应组学挖掘的具体研究案例，向读者展示组学人工智能驱动的生命健康交叉研究的绚烂图景。

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