This book's three parts take readers with no prior C++ knowledge all the way from basic concepts, through object-oriented programming and design techniques, to advanced C++ features and techniques. Coverage of object-oriented programming emphasizes various methods of expressing commonality and abstraction, and the advanced coverage illustrates coordination of advanced C++ by developing several interesting examples, including array classes, pointer classes, systems employing abstract algebra, FORTRAN-based matrices, function mapping, and data fitting.
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说实话,我最初翻开这本书的时候,是带着一点点怀疑的,因为“工程”和“科学”这两个词在书名里听起来未免有些宏大。但很快,我的疑虑就被书中对内存模型和底层效率的细致剖析彻底打消了。这本书在讲解RAII(资源获取即初始化)的时候,不是简单地把它当做一个设计模式来介绍,而是深入到了操作系统层面,讨论了栈与堆的分配效率、缓存一致性(Cache Coherency)对算法性能的隐性影响,甚至还涉及到了内存屏障(Memory Barriers)在多线程环境下的必要性。这已经超越了传统C++教程的范畴,简直像是一本关于“硬件感知编程”的入门指南。我特别喜欢它关于如何设计高性能数据结构的那几章,作者提出了很多基于特定硬件架构的优化思路,比如如何通过空间局部性来提高迭代访问速度,或者如何使用`std::span`来避免不必要的内存拷贝,这些都是在日常业务开发中容易被忽略,但在科学计算领域至关重要的细节。这本书的严谨性,使得它更像是一本参考手册,而不是消遣读物,我甚至会时不时地翻回去重温那些关于底层实现的论述,每一次都有新的体会。
评分我发现这本书最引人入胜的地方,在于它对待“遗留代码”与“前沿技术”融合的态度。在很多关于现代C++的书籍中,作者会不遗余力地抛弃旧有写法,但《工程与科学C++》则采取了一种更务实的立场。它会教你如何安全地封装那些由Fortran或旧C语言编写的核心计算库,如何通过C++的接口层来实现清晰的API边界,并有效管理那些非C++风格的内存分配。这种实战精神,在讲解面向对象设计时也体现得淋漓尽致,它没有停留在类与继承的理论层面,而是着重讨论了在大型项目中,如何通过接口隔离和多态性来管理项目依赖的复杂性,避免编译时间过长和循环依赖的“地狱”。书中提供的设计范例,比如如何实现一个可插拔的求解器框架,简直就是一本关于“大型软件工程实践”的微型教程。它教会我的不是如何写出漂亮的语法,而是如何设计出能够经受住时间考验和团队协作考验的健壮代码结构。
评分这本书的叙事节奏非常独特,它没有采用那种线性的、从易到难的教学结构,而是更像是一系列围绕核心挑战展开的专题报告。如果你期望找到“C++基础语法速查表”那可能会失望,但如果你对“如何用C++构建一个可信赖的、经过严格验证的计算核心”感兴趣,那么你会如获至宝。它的重点似乎总是在“抽象的正确性”与“实现的效率”之间找到那个微妙的平衡点。比如,它在讨论泛型编程时,不仅展示了如何使用概念(Concepts)来约束模板参数,还花了大量的篇幅解释了为什么某些科学模型本质上就适合用特定的抽象层次去表达。书中对错误处理的讨论也极其深刻,它没有满足于简单的`try-catch`,而是探讨了如何利用`std::expected`或自定义的代数效应(Algebraic Effects)来处理那些在深层嵌套函数调用中必须被正确传播和响应的异常情况,这对于构建容错的仿真系统至关重要。读起来需要全神贯注,因为每一句话都承载着作者多年积累的实践智慧。
评分与其他强调“新特性尝鲜”的书籍相比,这本书更像是一本关于“可靠性工程”的教科书,只不过载体是C++语言。它在介绍并发模型时,没有过多纠缠于C++17/20/23中零散的新标准,而是紧紧围绕“数据竞争的根源”以及“如何通过设计避免竞态条件”这一核心问题展开。我特别欣赏它对“不可变性”(Immutability)在科学计算中的价值的推崇,尽管C++本身并不强制推崇,但书中展示了如何通过常量引用、`const`正确性和`constexpr`,在编译期锁定计算结果,极大地增强了代码的可验证性。这种对“确定性”的追求,是工程和科学软件的生命线。读完后,我感觉自己在进行任何性能优化之前,都会先在脑海中运行一遍作者关于“最小化副作用”的检查清单。它确实要求读者有一定的C++基础,但对于那些已经掌握了基础语法,渴望将技能提升到能够处理“零错误容忍”环境的开发者来说,这本书提供了必要的深度和广度。
评分这本《工程与科学C++》真是我近期读过的技术书籍中的一股清流,它并未像市面上许多教材那样,只停留在C++的语法特性或是一些孤立的编程技巧讲解上。相反,作者仿佛是一位经验丰富、手持工程蓝图的导师,将C++这门语言的强大能力,深深植根于解决实际工程和科学计算问题的土壤之中。我尤其欣赏它在开篇部分对“为何是C++”的探讨,那不仅仅是罗列了性能优势,更是结合了高性能计算、实时系统以及大规模软件架构的视角,让人对这门语言的“重量级”地位有了更深刻的理解。书中的例子,很多都直接引用了模拟物理过程、优化数值算法的场景,比如有限元分析(FEA)中的矩阵运算优化,或者蒙特卡洛模拟中的并行化策略。它没有回避C++在复杂性上的挑战,而是坦然地展示了如何利用模板元编程(TMP)和现代C++的并发特性来驯服这种复杂性,构建出既快速又健壮的底层库。对于任何希望将C++从一门“能用”的语言,提升到“能用于构建工业级、高精度系统”的人来说,这本书提供的思维框架远比纯粹的代码示例要宝贵得多。读完后,我感觉自己看待C++的角度都从“面向对象”升级到了“面向系统设计与性能调优”。
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