用C++语言编写数学常用算法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:陈必红

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2000-12-1

价格:34.0

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787115089045

丛书系列:

图书标签:

• C++
• 数学算法
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• 编程
• 数学
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• 科学计算
• 代码实现
• 实用算法
• 入门教程

《用C++语言编写数学常用算法》 内容梗概： 本书是一本面向广大计算机科学、数学以及工程技术领域从业者和学习者的实用指南。它系统地介绍了如何运用C++这一强大而高效的编程语言，来编写和实现那些在数学研究、数据分析、科学计算以及工程实践中至关重要的常用算法。本书力求在理论严谨性与实践可操作性之间取得最佳平衡，旨在帮助读者不仅理解算法背后的数学原理，更能掌握将其转化为高质量、高性能C++代码的技巧。 本书特色与内容详解： 核心数学算法的C++实现： 本书精选了数学领域中最具代表性和实用性的算法，涵盖了从基础的数值计算到复杂的优化方法。读者将深入学习并实践以下几类算法： 数值计算算法： 线性方程组求解： 包括高斯消元法（Gauss elimination）、LU分解（LU decomposition）、追赶法（Tridiagonal matrix algorithm，TDMA）、共轭梯度法（Conjugate gradient method）等，详细讲解其原理、C++实现细节及效率分析。 特征值与特征向量计算： 介绍幂法（Power iteration）、反幂法（Inverse iteration）、QR算法（QR algorithm）等，以及如何利用C++的矩阵库实现。 插值与逼近： 涵盖牛顿插值（Newton's interpolating polynomial）、拉格朗日插值（Lagrange interpolation）、样条插值（Spline interpolation）以及最小二乘法（Least squares approximation），探讨其在数据拟合和函数逼近中的应用。 数值积分与微分： 讲解梯形法则（Trapezoidal rule）、辛普森法则（Simpson's rule）、龙格-库塔方法（Runge-Kutta methods）等，以及有限差分法（Finite difference method）在数值微分中的应用。 优化算法： 无约束优化： 梯度下降法（Gradient descent）、牛顿法（Newton's method）、拟牛顿法（Quasi-Newton methods，如BFGS）、共轭梯度法等。 约束优化： 乘子法（Method of multipliers）、增广拉格朗日法（Augmented Lagrangian methods）、序列二次规划（Sequential Quadratic Programming，SQP）等。 线性规划： 单纯形法（Simplex method）的原理与实现。 概率与统计算法： 随机数生成： 伪随机数生成器（如Mersenne Twister）的实现与应用。 蒙特卡洛方法： 讲解如何使用C++实现蒙特卡洛积分、蒙特卡洛模拟等。 统计检验： 如t检验、卡方检验等的基本原理及C++实现框架。 图论与组合算法（数学视角）： 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）的C++实现，并探讨其在解决最短路径、连通性等问题中的数学基础。 最短路径算法： Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法、Bellman-Ford算法的C++实现。 最小生成树： Prim算法、Kruskal算法的C++实现。 C++语言特性与编程实践： 本书并非单纯的算法罗列，而是深度结合C++语言的特性来阐述算法的实现。 面向对象设计： 强调如何利用C++的类（Class）、对象（Object）等概念来封装算法，提高代码的可重用性和可维护性。例如，可以设计通用的矩阵类、向量类来支持各种线性代数运算。 模板（Templates）： 广泛运用C++模板技术，实现算法的通用化，使其能够适用于不同数据类型，如整数、浮点数等，而无需重复编写大量相似的代码。 STL（Standard Template Library）： 充分利用STL提供的容器（如`vector`、`list`、`map`）、算法（如`sort`、`find`）以及迭代器（Iterators），来简化算法的实现，提高开发效率和代码质量。 性能优化： 深入探讨C++在算法实现中的性能考量，包括内存管理、缓存友好性、循环展开、函数内联等底层优化技术，以及如何利用C++20等新特性进一步提升代码执行效率。 并行计算基础： 介绍如何使用C++的并发特性（如`std::thread`、`std::async`）来加速计算密集型算法的执行，例如并行化矩阵乘法或迭代求解过程。 丰富的实例与应用场景： 本书中的每一个算法都配有清晰的C++代码示例，这些示例不仅能够直接运行，还附带详细的注释和解释，说明代码的逻辑、关键步骤以及需要注意的细节。同时，本书还会介绍这些算法在实际问题中的应用，例如： 在物理模拟中计算力学方程。 在金融领域进行风险评估和投资组合优化。 在图像处理中实现滤波器和变换。 在数据科学中进行模型训练和参数估计。 在人工智能领域实现神经网络的优化。 学习路径与读者定位： 本书适合具备一定C++基础，并对数学算法感兴趣的读者。无论您是计算机科学专业的学生、软件工程师、数据科学家、算法研究人员，还是对用代码解决数学问题充满热情的初学者，都能从本书中获益。它不仅是学习算法实现的参考书，更是提升C++编程能力和解决实际问题能力的宝贵工具。 本书的目标： 通过深入学习本书内容，读者将能够： 1. 深刻理解 常用数学算法背后的数学原理。 2. 熟练掌握 将这些算法高效、健壮地用C++语言实现。 3. 提升 C++编程技巧，特别是利用STL和面向对象思想进行算法设计。 4. 培养 分析和优化算法性能的能力。 5. 将所学知识 应用于解决科学计算、工程问题和数据分析中的实际挑战。 《用C++语言编写数学常用算法》将是您在算法编程与数学应用领域探索的得力助手。

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这本《用 C++ 语言编写数学常用算法》算是我最近一次“盲买”中最成功的案例了。本来只是抱着试试看的心态，想找一本关于 C++ 算法的书籍，没想到竟然有如此惊喜。首先，本书的排版和内容组织都做得相当出色。每一章节都围绕一个具体的数学算法展开，从概念介绍、原理推导，到 C++ 代码实现，最后还会附带一些实际应用场景的分析。这种结构非常清晰，能够帮助读者系统地掌握知识。更难得的是，作者在讲解 C++ 代码时，注重细节，考虑到了很多初学者容易忽略的问题，比如如何选择合适的数据类型来避免溢出，如何设计函数接口才能更好地复用，以及如何进行简单的性能调优。书中提到的关于矩阵运算的优化技巧，以及数值积分的各种方法，都让我大开眼界。我之前尝试过自己写一些简单的数学算法，但往往效率不高，或者容易出错。通过学习这本书，我发现了很多更优雅、更高效的实现方式。它让我对 C++ 在科学计算领域的强大能力有了更深的认识。总的来说，这是一本非常值得反复阅读和实践的书籍，它的价值远超其价格。

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这本《用 C++ 语言编写数学常用算法》绝对是我近期读到的一本令人惊喜的技术书籍。在阅读之前，我对 C++ 的熟悉程度仅停留在基础语法和一些简单的面向对象概念，对于如何将数学理论转化为实际代码，一直感到模糊。本书的出现，就像给我指引了一盏明灯。它并没有直接罗列一堆枯燥的数学公式，而是循序渐进地介绍了如何用 C++ 来实现各种经典的数学算法。从基础的线性代数运算，到复杂的数值分析方法，再到一些概率统计的实现，书中都提供了清晰的 C++ 代码示例。更重要的是，作者在讲解代码时，并非简单地“拿来主义”，而是深入浅出地剖析了算法背后的数学原理，以及 C++ 语言在实现过程中需要注意的细节，比如精度问题、效率优化等。阅读过程中，我仿佛置身于一个实验室，跟着作者一起动手实践，不断调整和优化代码。书中提供的算法覆盖面广，例如矩阵乘法、高斯消元法、牛顿迭代法、快速傅里叶变换等等，这些都是我在学习数学和计算机科学过程中经常会遇到但又难以独立实现的工具。这本书的价值在于，它不仅传授了代码，更重要的是培养了读者将抽象数学概念具象化、工程化的能力。我强烈推荐给所有对数学算法感兴趣，或者需要将数学理论应用于实际项目的 C++ 开发者。

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坦白说，我最近在工作中遇到了一个需要大量数学计算的问题，而我以往的编程经验主要集中在 Web 开发领域，对于如何高效地处理这些计算感到力不从心。《用 C++ 语言编写数学常用算法》这本书简直就是雪中送炭。它提供了一个非常实用的工具箱，让我能够快速上手解决问题。书中涵盖的算法种类非常丰富，从基础的数论算法，到用于优化和搜索的算法，再到一些与图形学相关的算法，几乎囊括了我工作中可能遇到的绝大部分需求。让我印象深刻的是，书中关于随机数生成和蒙特卡洛方法的讲解，非常贴合实际应用，我可以直接借鉴其中的代码来改进我现有的模拟系统。作者在讲解 C++ 代码时，注重代码的可读性和可维护性，这对于我这种非算法专业出身的开发者来说尤其重要。他不仅仅是给出代码，更会解释为什么这样写，这样做有什么好处。此外，书中对算法的复杂度分析也做得相当到位，让我能够更好地权衡不同算法的优劣。总而言之，这是一本极具实践价值的书籍，它帮助我解决了实际工作中的难题，也提升了我用 C++ 进行科学计算的能力。

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我一直对计算机科学的数学基础非常感兴趣，但很多关于算法的书籍要么过于理论化，要么 C++ 代码部分过于晦涩。《用 C++ 语言编写数学常用算法》这本书在这一点上做得非常平衡。它以一种非常易于理解的方式，将复杂的数学概念和 C++ 编程完美地结合在了一起。书中对数据结构的选择和算法的设计思路讲解得非常透彻，让我不仅仅是学会了如何写代码，更重要的是理解了算法背后的设计哲学。比如，在讲解图论算法时，书中对比了不同的图表示方法（邻接矩阵和邻接表）以及它们在不同算法中的效率表现，这让我对算法的时间和空间复杂度有了更直观的认识。此外，书中对一些经典算法的变种和优化也进行了探讨，这对于我进一步深入研究算法非常有帮助。我尤其喜欢书中关于字符串匹配算法的章节，它详细介绍了 KMP 算法的原理和 C++ 实现，并分析了其与朴素算法的性能差异。这本书让我觉得，学习算法不再是枯燥的理论堆砌，而是充满趣味和挑战的创造过程。它极大地激发了我对算法编程的兴趣，并为我今后的学习和工作提供了宝贵的财富。

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作为一名正在攻读数学专业的学生，我一直在寻找一本能够将理论知识与编程实践完美结合的书籍，而《用 C++ 语言编写数学常用算法》恰好满足了我的需求。这本书最让我印象深刻的是它的“实战性”。作者并没有停留在纸上谈兵，而是用大量的 C++ 代码实例来阐释每一个算法。这些代码不仅可以直接运行，而且被精心设计，易于理解和修改。通过跟随书中的讲解，我得以亲身体验如何将微积分、线性代数、离散数学等课程中学到的知识转化为可执行的程序。例如，书中关于插值和逼近的章节，通过 C++ 代码直观地展示了如何用多项式函数拟合数据点，这比单纯记忆公式要深刻得多。此外，书中对数值稳定性、算法复杂度等计算机科学核心概念的融入，也让我受益匪浅。它让我意识到，一个“正确”的数学算法，在实际应用中还需要考虑计算资源的消耗和结果的可靠性。本书对这些问题的讨论，为我日后进行科学计算和数据分析打下了坚实的基础。这本书不仅仅是一本编程指南，更是一本帮助我深化数学理解的桥梁。

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