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.
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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。
评分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。
评分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。
评分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。
评分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。
评分入门,浅显易懂
评分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.
评分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.
评分给数值计算的人看得C++书,内容偏基础
评分入门,浅显易懂
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