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出版者:化学工业

作者:章世袆

出品人:

页数:96

译者:

出版时间:2002-7

价格:9.00元

装帧:

isbn号码:9787502538880

丛书系列:

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• 专业计算
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• 数值分析
• 科学计算
• 算法
• 数学建模
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• 计算机科学
• 专业课程
• 理工科

《代码的艺术：优雅的解决方案与高效的实践》 这是一本深入剖析软件开发核心理念与实践的力作。书中不拘泥于特定的编程语言或框架，而是着眼于构建高质量、可维护、高性能软件的通用原则和方法。作者通过一系列精心设计的案例，引导读者理解“如何写出好代码”，而非仅仅“如何写出能运行的代码”。 全书围绕“优雅”与“高效”两大主题展开。在“优雅”方面，作者探讨了代码的可读性、模块化设计、抽象的应用、设计模式的精髓，以及如何构建清晰、一致的代码风格。读者将学习到如何通过合理的命名、简洁的逻辑、恰当的注释来提升代码的可理解性，以及如何运用SOLID原则、DRY原则等设计理念，构建出易于扩展和修改的系统。书中还会涉及函数式编程的思想，以及如何利用其特性来编写更纯粹、更可预测的代码。 在“高效”方面，本书深入浅出地讲解了算法复杂度、数据结构的选择对程序性能的影响。读者将学习如何分析代码的瓶颈，如何选择最适合场景的数据结构，以及如何运用一些常见的性能优化技巧。从缓存策略到并发编程的挑战与解决方案，再到异步处理的艺术，书中提供了详实的解析和实用的建议，帮助开发者在面对性能压力时，能够做出明智的技术决策。 本书的独特之处在于其将理论与实践紧密结合。作者不吝笔墨地展示了各种“坏味道”的代码，并一步步地分析其弊端，然后演示如何通过重构将之转化为优雅高效的解决方案。这些重构过程并非简单地罗列技巧，而是强调了背后的思考过程和设计哲学。书中还会穿插对软件架构的思考，讨论如何从宏观层面构建稳健的系统，以及如何应对大型项目的复杂性。 《代码的艺术》还触及了单元测试、集成测试的重要性，以及如何编写有效的测试用例来保证代码质量和开发效率。测试驱动开发（TDD）的理念及其实践方法也会得到深入阐述。此外，书中还讨论了代码评审的价值，以及如何通过团队协作来共同提升代码质量。 本书的读者对象是所有对软件开发怀有热情，渴望提升自身技术水平的开发者，无论是初学者还是经验丰富的工程师，都能从中获益。它将帮助你跳出“写代码”的表象，深入理解“如何写出优秀的代码”，为构建更健壮、更高效、更具艺术性的软件打下坚实的基础。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一次关于编程思维的深度探索，一次对代码之美的全新演绎。它将引领你踏上一段发现代码内在逻辑、追求卓越技术的不凡旅程。

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这本书的结构安排十分有章法，它不像某些书籍那样把所有内容一股脑地塞给你，而是经过了精心打磨和提炼。我最欣赏的是它对“计算思维”的培养上所下的功夫。它不仅仅是教你计算的“术”，更注重传授背后的“道”。例如，在讲解有限元分析的基本原理时，作者非常细致地从变分原理出发，层层推导出离散化的过程，这个过程的清晰度远胜于我大学时听过的任何讲座。这种自上而下的逻辑推导，让人能从根本上理解有限元方法的合理性，而不是死记硬背形单元的插值函数。此外，书中对于符号计算和数值计算的集成应用也做了很好的介绍，展现了现代计算科学工具链的强大威力。这本书的价值在于，它提供了一个完整、自洽的知识体系，能让你从一个只会套用公式的“计算者”，蜕变成一个能够设计和优化计算方案的“架构师”。读完后，我对未来任何复杂的计算挑战，都充满了自信。

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拿到这本厚厚的书时，我原本有些畏惧，心想这估计又是一本堆砌公式和晦涩定义的“天书”。然而，事实证明我的担心是多余的。它的叙事风格非常独特，与其说它是一本教科书，不如说它像是一位资深教授在为你进行一对一的深度辅导。语言上，它避免了那种冷冰冰的学术腔调，反而充满了一种引导性的热情。特别是在处理涉及高维空间和复杂拓扑结构的内容时，作者巧妙地引入了一些历史典故和思想家的观点，使得原本枯燥的理论变得生动起来，充满了人文色彩。我尤其欣赏它在软件实现层面的讨论，它不仅告诉你“怎么算”，更告诉你“为什么这样算更高效”，对不同编程语言的性能考量也有独到的见解。这本书的排版也值得称赞，足够的留白和清晰的字体，让长时间阅读也不会感到视觉疲劳。对于我这种更偏向应用实践的学习者来说，这种兼顾理论深度和操作实用的平衡感，是极其难得的。

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我曾试图学习过几本关于计算方法论的书籍，但大多都虎头蛇尾，要么理论过于抽象，要么实例过于简化。这本就不一样，它仿佛是作者将自己数十年研究生涯的精华都倾注进去了。它的深度远超我的预期，尤其是在处理非线性方程组的求解部分，作者对牛顿法及其各种变种（如拟牛顿法）的对比分析，简直是教科书级别的展示。他不仅仅罗列了公式，还从数值稳定性和收敛速度的角度进行了深入的对比，并且配上了精美的算法流程图，这对于理解算法的精髓至关重要。更令我惊喜的是，书中对于大规模矩阵运算的优化策略也有专门的章节，这对从事高性能计算领域的人来说简直是如获至宝。每一次翻阅，我都能在不同的章节中发现新的启发点，发现自己先前理解上的盲区，这才是好书的标志——它会随着读者的认知水平一同成长。

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说实话，我购买这本书是抱着试一试的心态，因为市面上同类书籍实在太多了，很容易买到重复信息。但这本书在处理概率模型与统计推断的交叉领域时，展现出了惊人的洞察力。它没有将随机过程的模拟简单化，而是详细探讨了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的各种采样技巧及其收敛诊断标准，这一点非常关键。作者似乎很清楚，在实际应用中，如何判断模拟结果是否可靠，比会写出基本采样代码要重要得多。文字风格上，这本书显得非常老成持重，没有浮夸的断言，每一个结论都有坚实的数学基础支撑。我特别喜欢其中关于贝叶斯计算的章节，它将复杂的积分问题巧妙地转化为可计算的实践方案，极大地拓宽了我处理不确定性问题的思路。这本书更像是给高级研究者准备的工具箱，里面装的都是最可靠、最尖端的工具。

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这本书简直是本行家宝典，我最近一直在找一本能深入浅出讲解复杂数学模型的书，结果无意间翻到了它。内容编排得极其精妙，从基础的微积分原理到高级的数值分析方法，层层递进，逻辑链条严丝合缝。作者的功力深厚，对每一个概念的阐述都力求精确而又易于理解，尤其是关于迭代算法的讲解部分，那些详尽的步骤分解和直观的图示，让我这个曾经被困扰了很久的读者豁然开朗。书中的案例分析更是精彩绝伦，每一个应用场景都选得恰到好处，完美地展示了理论知识是如何转化为解决实际工程问题的强大工具的。我特别喜欢它对误差分析的讨论，非常严谨，不像有些教材那样敷衍了事，而是深入剖析了不同方法固有的局限性和适用范围。读完前几章，我就感觉自己对计算的理解上升到了一个新的维度，不再是停留在公式的表面，而是开始探究其背后的数学哲学。强烈推荐给所有对计算科学有深度探索需求的读者，绝对是值得反复研读的经典之作。

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