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一、STOC/FOCS 是什么
STOC（ACM Symposium on Theory of Computing）是由 ACM 主办的计算机科学理论领域的顶级会议，聚焦于算法、复杂性理论、计算机科学基础等方面的研究。FOCS（IEEE Symposium on Foundations of Computer Science）是由 IEEE 主办的计算机科学理论领域的重要会议，关注于计算机科学的基础理论、算法设计与分析等方面的研究。
这两个会议涵盖众多研究方向，包括算法和数据结构、计算复杂性、密码学、计算几何、算法图论与组合学、计算随机性、计算博弈论和量子计算等。它们聚集了计算机科学领域的顶尖研究人员和学者，为交流最新的研究成果和探讨前沿的科学问题提供了重要平台。
例如，在 FOCS 2021 上，最佳论文奖的研究成果是朝着理解计算复杂性领域经典百万美元问题之一的答案迈出的一步，即 P vs. NP 问题。该问题已为人所知数十年，但仍未解决，它关系到计算机解决问题能力的极限和计算性质的核心，对密码系统的信任以及算法研究都有着重要影响。
同时，FOCS 和 STOC 也为年轻学者提供了展示的机会。如 2022 年，清华姚班的三位 00 后学霸凭借「伪随机函数的精确复杂性与计算复杂性理论中自举现象的黑盒自然证明障碍」夺得 STOC 2022 最佳学生论文奖。这充分展示了 STOC 和 FOCS 在计算机科学领域的重要地位和影响力。
二、会议的影响力
（一）高含金量的体现
STOC 和 FOCS 的论文接受率极低，这充分体现了其高含金量。以 STOC 为例，今年全球投到 STOC 的论文共 457 篇，接收了 135 篇，接收率约为 29%。其中，评选出 2 篇最佳论文奖，以及 2 篇最佳学生论文奖，获奖率仅约为 2.9%。FOCS 的情况也类似，作为计算机科学领域最顶级的国际会议之一，其难度和含金量与 STOC 并称理论计算机科学两大顶会。从清华大学本科生钟沛林以第一作者身份撰写的论文被 STOC 接收的新闻轰炸整个 CS 圈，便可见一斑。STOC、FOCS 是计算机领域的顶级会议，但凡能入选的论文都是传奇级别，论文接受率都在 40% 左右。
（二）学界地位突出
STOC 和 FOCS 作为理论计算机科学两大顶会，在学界的地位突出，对计算机科学各领域的发展起到了重要的推动作用。例如在 NP 完全问题上，有许多重要的研究成果在这两个会议上发表。如上海交通大学计算机科学与工程系的 Dominik Scheder 副教授在理论计算机领域中最重要的 NP 完全问题 k - SAT 问题上的研究取得了重大进展，相关成果已被理论计算机界的顶级会议 FOCS 2021 接收。此外，在布尔可满足性算法方面，也有很多重要的成果。如 PPSZ 算法是用于求解 SAT 问题的经典算法，论文首次指出了 1998 年对 PPSZ 算法的分析是次优的，且在未对算法本身做任何修改的前提下给出了一个更加完全的算法复杂度分析，该论文为后续研究 PPSZ 算法真实时间复杂度分析奠定了基础，并被 FOCS 2021 接收。这些研究成果不仅推动了理论计算机科学的发展，也为实际应用中的问题提供了理论支持。
三、发 STOC/FOCS 难在哪里
（一）竞争激烈
STOC 和 FOCS 的论文接受率极低，这使得投稿竞争极为激烈。以 STOC 为例，今年全球投到 STOC 的论文共 457 篇，接收了 135 篇，接收率约为 29%。而其中评选出的最佳论文奖和最佳学生论文奖获奖率仅约为 2.9%。FOCS 作为计算机科学领域最顶级的国际会议之一，其难度和含金量与 STOC 并称理论计算机科学两大顶会，接受率也同样很低。这两个会议汇聚了全球顶尖的学者和研究人员，来自世界各地的优秀研究成果都在这里竞争有限的发表机会。
（二）要求极高
对研究成果的创新性、深度和广度要求极高，需要在复杂问题上取得重大突破。例如在太阳花引理改进方面，自 1960 年提出以来，尽管经历了诸多改进，太阳花引理中的 “足够多” 一直处于 量级。而在吴克文等人的论文中，他们将其改进到约 ，更接近猜想的 ，这是在计算机科学与组合数学中具有广泛应用的重大突破。在背包问题近似方案方面，浙大团队利用加性组合技术、邻近性原理以及稀疏傅里叶变换结合起来，提出新的算法框架，分别给出了背包问题近似方案和子集和问题弱近似方案的几乎最优的运行时间，这在一定复杂性假设下，接近最优解，其难度可想而知。此外，在 NP 完全问题等复杂领域，也需要对问题有深入的理解和创新的解决方案，才能在 STOC/FOCS 上发表论文。这些都体现了对研究成果在创新性、深度和广度上的极高要求。
四、未来展望
STOC 和 FOCS 作为计算机科学领域的顶级会议，在未来将继续发挥重要的引领作用。随着科技的不断进步，计算机科学领域的研究也在不断深入和拓展，STOC/FOCS 将为新的研究方向和技术突破提供重要的交流平台。
在算法和数据结构方面，未来可能会有更高效的算法被提出，以应对日益复杂的数据处理需求。例如，姜少峰课题组在高维空间最大割问题上取得的根本性突破，为高维数据流算法提供了新的基本采样工具，在未来可能会在更多相关问题上得到应用，推动算法和数据结构领域的发展。
计算复杂性领域的研究也将持续深入。P vs. NP 问题作为计算复杂性领域的经典百万美元问题之一，虽然已为人所知数十年仍未解决，但未来随着研究的不断推进，或许会有新的思路和方法出现。像上海交通大学计算机科学与工程系的 Dominik Scheder 副教授在 NP 完全问题 k - SAT 问题上的研究成果，为后续研究奠定了基础，未来可能会有更多关于 NP 完全问题的重要成果在 STOC 和 FOCS 上发表。
在量子计算等新兴领域，STOC/FOCS 也将成为展示最新研究成果的重要舞台。量子计算具有巨大的潜力，可能会对计算机科学的各个领域产生深远影响。学者们在量子计算算法、复杂性理论等方面的研究成果，有望在 STOC/FOCS 上得到广泛的交流和讨论，推动量子计算领域的发展。
同时，STOC/FOCS 也将继续为年轻学者提供展示的机会，培养和激励新一代的计算机科学研究人才。随着越来越多的年轻学者在这些会议上崭露头角，他们将为计算机科学领域带来新的活力和创新。
总之，STOC/FOCS 作为计算机科学领域的重要会议，将继续引领学术前沿，为推动计算机科学的发展发挥重要作用。学者们将不断挑战和探索，为在这些顶级会议上发表高质量的研究成果而努力。