离散优化问题无处不在，从传统运筹规划（调度、设施选址和网络设计）；计算机科学数据库；病毒营销中的广告问题。然而，大多数此类问题都是NP-hard；除非P=NP，否则没有找到最优解的有效算法。这本书展示了如何设计近似算法：找到可证明的近似最优解的高效算法。本书围绕设计近似算法的中心算法技术进行组织，包括贪婪和局部搜索算法、动态规划、线性和半定规划以及随机化。第一节中的每一章都专门介绍一种应用于几个不同问题的算法技术，第二节中有更复杂的处理方法。这本书还涵盖了证明优化问题难以近似的方法。作为研究生级算法课程的教科书，它也将为对离散优化问题的启发式解决感兴趣的研究人员提供参考。

2013年兰彻斯特奖得主

“这是一本文笔优美的书，任何读过这本书的人都会了解近似算法的当前研究前沿。它涵盖了从经典到最新、最令人兴奋的结果，如ARV的稀疏切割算法，并且以一种非常清晰、严格和直观的方式做到了这一点。”
安娜·卡林（Anna Karlin），华盛顿大学

“这本书的作者是近似算法领域的顶尖专家。他们对从基本和基本算法设计技术到当前研究前沿的高级结果等主题提供了清晰统一的解释，做得很好。这本书对学生和研究人员非常有价值相似。"
Uriel Feige，魏茨曼研究所计算机科学和应用数学教授

“近似算法理论是理论计算机科学和运筹学研究中最令人兴奋的领域之一。这本书由两位顶尖的研究人员撰写，系统地涵盖了设计有效近似算法所需的所有重要思想。描述清晰、广泛且最新。这将成为一个标准为研究生和研究人员编写的这方面的ard教科书。"
东京信息学研究生院藤崎俊熙

“这本关于近似算法的书是一本理想教科书的美丽范例。它简明扼要地介绍了近似算法中的主要技术、结果和参考，并对当前研究前沿的这一主题进行了广泛而系统的报道。它将成为gra的标准教科书和参考对该领域的学生、教师和研究人员进行讨论。"
Rolf H.Möhring，柏林理工大学

“我对从这本书的萌芽版本中学习近似算法有着美好的回忆。读者可以期待一本清晰而彻底的书，了解所有重要的范式，以设计有效的启发式算法，并为组合优化问题提供可证明的性能保证。”
Tim Roughgarden，斯坦福大学

“这本书写得很好。它可以作为一本关于离散优化问题近似算法设计的教科书。读者将享受对现代概念的清晰而精确的解释，以及在这个非常优雅的理论中获得的结果。解决这些练习将使所有有兴趣获得更深入的理解的读者受益首先介绍了离散优化领域的近似算法的方法和结果。"
Alexander Kreinin，计算机评论

“任何对近似算法感兴趣的研究人员都会从威廉姆森和施莫伊斯的这本新书中受益匪浅。这是研究生的理想起点，也是该领域专家的优秀参考。写作风格非常清晰明了，阅读和评论这本书是一种乐趣。”
SIGACT新闻的Deeparnab Chakrabarty

“这本书的结构非常有趣，可以更深入地理解所介绍的技术。整本书设法开发出一种分析近似算法和设计性能良好的近似算法的方法。”
Dana Simian，数学评论