随着二十一世纪计算机技术的迅猛发展，蒙特卡罗方法已经成为计算生物学领域重要的计算工具，并在金融学、工程计算、经济学、遗传生物学、计算化学、物理学和材料科学等很多领域有着广泛的应用. 但在实际应用中，蒙特卡罗方法（或策略）的选择至关重要. 本书首先给出了几种基于Metropolis-Hastings算法和总体抽样的高效蒙特卡罗方法的设计，其中包括基于B样条抽样和混合正态抽样的改进Metropolis-Hastings算法等； 其次介绍了高效蒙特卡罗方法在一些统计模型（如：贝叶斯统计分析、统计深度的计算和充分降维等）中的应用. 该书可作为概率论与数理统计专业的教材，也可作为相关专业科研人员的工具参考书.