《大数据算法设计与分析》以大数据为背景，以求解大数据计算问题的计算方法（即亚线性时间计算方法、压缩计算方法、抽样计算方法、增量式计算方法、分布式并行计算方法）为主线，系统地介绍大数据计算问题求解算法的设计与分析的理论与方法，主要包括: 大数据计算问题的复杂性分类、大数据计算问题的亚线性时间求解算法的设计与分析方法、基于抽样的大数据计算问题的求解算法的设计与分析方法、基于数据压缩的大数据计算问题的求解算法的设计与分析方法、大数据计算问题的增量式求解算法的设计与分析方法、大数据计算问题的分布式并行求解算法的设计与分析方法。本书以作者在大数据计算方面的研究成果为主，也覆盖了大数据算法研究领域的部分新研究成果。 本书可以作为高等学校数据科学与大数据技术专业和计算机科学与技术专业高年级本科生或研究生的大数据算法课程的教材，也可以作为大数据研究人员的参考书。

李建中，中国科学院深圳理工大学（筹）教授，哈尔滨工业大学教授，国家杰出青年基金获得者，国家973项目首席科学家。主要从事大数据计算等研究，主持完成国家973计划、国家863计划、国家自然科学基金重大与重点等项目20余项，在国际一流学术期刊和会议发表120余篇论文，他引2万余次，H-index 50，并研制了多个计算机软硬件系统，多次获得国家级和省部级科技进步和自然科学奖。

前言 信息技术的快速发展引发了数据规模的爆炸式增长，大数据已经几乎无处不在，引起了国内外学术界、工业界和政府部门的高度重视，被认为是一种新的非物质生产要素，蕴含着重大价值，并将导致科学研究的深刻变革，对国家的经济发展、社会发展、社会安全稳定、科学进展具有战略性、全局性和长远性的意义。 大数据的重大价值需要通过求解各种各样的以大数据为输入的计算问题（以下简称大数据计算问题）来发掘利用。大数据计算问题的求解算法（以下简称大数据算法或大数据计算方法）的设计与分析是大数据价值发掘利用的关键。正如算法是计算机科学技术的核心一样，大数据算法是大数据科学技术的核心，也是大数据的实际应用的重要基础。 虽然算法已经具有悠久的研究历史，研究成果层出不穷，促进了计算机的普遍应用，但是，由于目前计算资源的受限性和大数据的巨大规模，大数据问题的求解十分困难，多项式时间已经不再是大数据计算问题易解性的标准，多项式时间算法也不再是大数据计算问题的有效求解算法。传统计算复杂性理论和多项式时间算法面临着大数据计算问题的严峻挑战。大数据算法已经成为大数据应用的瓶颈。因此，大数据算法的设计与分析已经成为计算机科学技术的重要研究领域，吸引了大量的科技工作者。 从20世纪80年代开始，越来越多的计算机科技工作者开始从事大数据算法设计与分析的研究工作，也有一些计算机科学工作者开始从事大数据计算的复杂性理论研究。最近几年，随着大数据的迅速增长和大数据应用的风起云涌，人们对大数据算法设计与分析的研究兴趣有增无减，大有方兴未艾之势。目前，人们在大数据算法设计与分析方面已经取得了很多研究成果，为大数据应用奠定了初...