近似算法是处理难解的组合优化问题的一个非常重要和有效的方法。它可以在多项式时间内求得问题的一个解，并使其目标函数值与解的目标函数值之比不超过一个常数。本书将通过大量具有代表性的组合优化问题，介绍近似算法设计和分析中的三种主要方法：贪婪算法、限制方法和松弛方法；所讨论的问题来源于不同的研究和应用领域，其中包括通信网络设计，光纤网络，无线自组织网络和传感器网络，生物信息学，社会网络，工业工程和信息管理系统等。此外，本书还将介绍有关组合优化问题不可近似性的一些基本结果。本书的每一章后面都配有相关内容的习题和历史注记。
《近似算法的设计与分析》可作为计算机科学和运筹学专业高年级本科生和研究生的近似算法课程的教材，亦可作为相关研究领域科研人员的参考书。
近似算法是处理难解的组合优化问题的一个非常重要和有效的方法。它可以在多项式时间内求得问题的一个解，并使其目标函数值与解的目标函数值之比不超过一个常数。
堵丁柱，1948年生。中国科学院应用数学研究所运筹学硕士(1981)，美国加利福尼亚大学圣巴巴拉分校数学博士(1985)，美国伯克利数学科学研究所博士后(1985－1986)，美国麻省理工学院助理教授(1986－1987)，美国普林斯顿大学访问学者(1990－1991)。曾任美国明尼苏达大学计算机科学系教授，中国科学院应用数学研究所研究员，美国自然科学基金会项目主任，西安交通大学理学院院长。现任美国得克萨斯大学达拉斯分校计算机系教授，西安交通大学理学院名誉院长和高丽大学大学教授。
