本书从结构性质与方法途径的观点来论述时序优化的基本理论。一阶可解性是指线性生成的贪婪算法。其内在依据是独立性, 从可分离系数的排序规则到梯度递增的凸性, 再到拟阵与独立系统, 可概括一大类经典问题。二阶可解性是藉助限位结构, 将众多模型纳入组合最优化中的二部图匹配型算法。可解性的另一线索是从局部的偏序关系扩张为整体的全序关系, 即偏序集的线性扩张方法。进而, 一旦遇到划分结构, 便进入难解性境地。证明NP-困难性的方法, 是运用模拟、强迫及变尺度的技巧, 构造时序问题的划分模型。在判定问题的NP-困难性之后, 精确算法只有动态规划与分枝定界。