C++ for Engineers and Scientists

出版者:Course Technology

作者:Gary J. Bronson

页数:829

出版时间:2009-02-19

价格:USD 117.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780324786439

具体描述

Now in its third edition, Bronson's C++ for Engineers and Scientists makes C++ accessible to first-level engineering students as C++ maintains its stronghold in engineering and scientific communities. The text continues to take a pragmatic approach that incorporates actual engineering and science problems for its applications and examples. Students begin with a foundation in procedural programming, moving into object-oriented concepts in the second half of the text. This new edition also offers new case studies and an expanded selection of examples from a variety of fields including thermodynamics, optics, and fluid mechanics.

用户评价

这本书的结构安排着实让人摸不着头脑。它似乎在不同章节间跳跃性很大，有时突然深入到非常底层的内存布局细节，紧接着又跳回到相对基础的类和对象定义。对于一个需要快速掌握C++以投入到高性能计算项目中的工程师来说，这种不连贯性极大地拖慢了学习进度。我特别想看到的是，如何有效地利用C++的泛型编程能力来创建可重用的数值库模块。例如，如何使用Concepts（如果书涵盖了C++20）来约束模板参数，从而在编译期就排除掉不符合数学要求的类型组合，这对于减少运行时错误至关重要。此外，在处理大型项目时，模块化和依赖管理是头等大事。我期待看到关于CMake或Bazel等现代构建系统的集成教程，而不是仅仅停留在简单的Makefile演示上。总而言之，这本书似乎未能提供一条清晰的、从基础语法到复杂系统架构设计的平滑过渡路径，这使得它在作为“工程师”的入门或进阶读物时，显得有些力不从心。

从一个纯粹的科学背景审视，这本书在数学表达和算法实现上的细节处理稍显粗糙。在涉及数值稳定性、浮点数运算精度控制等方面，优秀的技术书籍通常会详细讨论IEEE 754标准的影响，以及如何规避常见的数值误差。这本书在这方面的论述非常简略，仿佛C++的类型系统已经自动解决了所有与精度相关的问题。再者，在处理大规模矩阵运算时，数据局部性（Data Locality）是性能的关键。我希望看到关于如何通过特定的内存访问模式（如缓存友好的循环展开）来优化代码的深入讨论，以及如何使用`std::vector`之外的数据结构（比如自定义的块状数据存储）来提升缓存命中率。那些真正从事计算科学的人需要的不只是“如何调用一个函数”，而是“如何设计一个函数才能跑得最快”。如果这本书能多引入一些关于性能分析工具（如Valgrind或Perf）的实战案例，并指导读者如何解读这些工具的输出，从而指导代码重构，那就更符合“科学家”的要求了。

这本号称面向工程师和科学家的C++教材，初拿到手时，我其实抱持着一种谨慎的期待。毕竟，市面上关于C++的书籍浩如烟海，但真正能平衡“工程实践的严谨性”与“科学计算的深度”的却凤毛麟角。我期望它能深入讲解现代C++（比如C++17或C++20）的核心特性，尤其是那些对性能优化至关重要的底层机制，比如内存模型、并发编程的原语，以及模板元编程在构建高效抽象层面的应用。更进一步，对于科学计算而言，高效的数组操作、与BLAS/LAPACK等高性能库的集成方式，以及如何利用并行计算框架（如OpenMP或TBB）来加速数值模拟，都是至关重要的内容。理想情况下，这本书应该提供大量贴合实际工程问题的案例，而非仅仅停留在语法层面的罗列。例如，如何用C++实现一个稳定的、可扩展的有限元分析框架，或者如何设计一个能够处理大规模数据流的实时系统组件。如果它能清晰地阐述面向对象范式在处理复杂系统建模时的优缺点，并引入函数式编程思想作为补充，那就更完美了。我特别关注它在错误处理和调试策略上的论述，这往往是区分“玩具代码”和“工业级代码”的关键分水岭。

这本书在面向对象设计原则的讲解上，采取了一种相当保守和传统的视角。对于一个需要构建复杂、长期维护的软件系统的开发者来说，仅仅停留在封装、继承和多态的基础层面是远远不够的。我期待它能更深入地探讨设计模式在C++中的具体应用——比如，如何用Visitor模式优雅地处理不同类型的物理粒子，或者如何用Strategy模式灵活切换不同的求解器算法。更重要的是，现代C++鼓励一种更扁平、更少继承依赖的设计风格，比如通过组合优于继承。这本书似乎未能充分展现这种范式的转变带来的益处，例如如何利用`std::variant`或`std::any`来替代传统的虚函数机制，以避免运行时多态带来的性能开销。对于追求代码简洁性和灵活性的资深开发者而言，这本书在“如何用C++写出优雅的、面向未来演进的架构”这一块，确实显得力不从心，提供的见解远低于预期。

阅读了一些章节后，我得说，这本书的叙述方式显得有些过于“教科书化”，缺乏那种能让初学者迅速建立直观认知的引导性。它的篇幅似乎更倾向于全面覆盖C++的每一个细枝末节，而不是聚焦于那些对目标读者群体最具影响力的核心概念。例如，在讲解STL容器的内部实现原理时，我感觉内容略显冗长，而对于如何利用现代C++特性来编写清晰、易于维护的接口设计，着墨却不够。科学计算中的一个痛点是处理异构计算环境，例如GPU加速。我期待书中能有专门的章节深入探讨CUDA或OpenCL与C++的绑定方式，或者至少讨论一下诸如Kokkos或SYCL等抽象层的优势。然而，目前看来，这些前沿且与工程实践紧密相关的内容似乎被有意无意地忽略了。整体感觉，它更像是一本详尽的语言参考手册，而非一本能够指导读者从理论走向高效实践的“工程指南”。如果能增加更多关于代码质量保证和自动化测试（如Google Test框架的应用）的实战经验分享，这本书的价值会提升一个档次。

It is a very good book for beginners or whoever want to refresh and advance their programming skill to C++. The first half of the book focuses on procedural programming, assuming object-oriented programming is less important for mathematics than for text-processing, at least in small programs.

入门，浅显易懂

It is a very good book for beginners or whoever want to refresh and advance their programming skill to C++. The first half of the book focuses on procedural programming, assuming object-oriented programming is less important for mathematics than for text-processing, at least in small programs.

入门，浅显易懂

入门，浅显易懂