C言語による有限要素法入門 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:森北出版

作者:[日] 森博嗣

出品人:

页数:157

译者:

出版时间:1989-3-1

价格:JPY 2310

装帧:平装

isbn号码:9784627526204

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一份关于一本假设的、不涉及《C言語による有限要素法入門》的图书的详细简介： --- 书名： 《数据结构与算法精解：从基础到实践的全面指南》 作者： [作者姓名] 出版社： [出版社名称] 页数： 约 780 页 定价： [价格] --- 内容简介： 在当今飞速发展的软件工程领域，数据结构与算法是构建高效、可扩展应用程序的基石。它们不仅仅是计算机科学课堂上的理论概念，更是决定程序性能、资源消耗以及系统稳定性的核心要素。本书《数据结构与算法精解：从基础到实践的全面指南》旨在为读者提供一个深度且广度兼备的学习路径，从最基本的概念出发，逐步深入到复杂算法的设计、分析与优化，并强调在实际工程中的应用。 本书结构清晰，内容详实，全面覆盖了经典数据结构和核心算法的理论基础、实现细节以及性能分析。全书共分为六个主要部分，旨在构建一个逻辑连贯的学习体系。 第一部分：基础篇——夯实理论根基 本部分首先回顾了必要的数学基础，包括大 O 符号、渐近分析（如 O、Ω、Θ 记号），这是理解算法效率的必要工具。随后，深入探讨了线性数据结构。我们不仅详细讲解了数组和链表（单向、双向、循环链表）的底层实现和操作复杂度，还引入了抽象数据类型（ADT）的概念，强调理论模型与具体实现之间的桥梁作用。内存管理、指针的深入应用以及递归的原理和效率分析构成了本部分的基础。 第二部分：结构篇——组织与高效访问 在基础之上，本书重点介绍了非线性数据结构。树形结构是本部分的核心，涵盖了二叉树、二叉搜索树（BST）的插入、删除和遍历操作。随后，我们深入剖析了平衡树的必要性及其复杂实现：AVL 树和红黑树。红黑树的旋转和着色规则被分解为易于理解的步骤，旨在帮助读者掌握其自我平衡的精妙机制。此外，堆（Heap）——优先队列的基石——的构建、插入和高效提取最大/最小元素的操作也得到了详尽的阐述。 第三部分：图论篇——复杂关系的建模 图论是处理网络、路径和连接关系问题的核心工具。本部分系统地介绍了图的基本概念（有向图、无向图、加权图）及其表示方法（邻接矩阵与邻接表）。核心算法如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）不仅展示了它们在连通性判断中的应用，还将其应用于拓扑排序。对于加权图，我们投入大量篇幅讲解了最短路径算法，包括 Dijkstra 算法的原理和实现，以及处理负权边的 Bellman-Ford 算法。最小生成树（MST）的 Kruskal 算法和 Prim 算法也以清晰的伪代码和复杂度分析呈现。 第四部分：排序与搜索——效率的量化体现 排序算法是衡量算法设计能力的重要标尺。本书不仅覆盖了冒泡、选择、插入排序等基础排序，更侧重于高性能的比较排序算法：快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）。我们深入探讨了“枢轴选择”对快速排序性能的影响，并分析了稳定性的概念。随后，我们引入了线性时间排序——计数排序、桶排序和基数排序，讲解了它们的应用场景和限制。在搜索方面，除了二分查找的高级应用，还探讨了散列表（Hash Table）的设计，包括冲突解决策略（链地址法与开放寻址法）以及如何设计高质量的哈希函数以最大化查找效率。 第五部分：高级主题与设计范式 本部分将读者从基础算法的实现提升到高级设计范式的理解。动态规划（Dynamic Programming）作为解决重叠子问题和最优子结构问题的强大工具，通过背包问题、最长公共子序列等经典案例进行演示，强调自底向上和自顶向下（带备忘录）的实现差异。贪心算法（Greedy Algorithms）的适用条件和局限性也进行了对比分析。此外，我们引入了回溯法（Backtracking）用于解决组合优化问题，如 N 皇后问题和数独求解。 第六部分：实践与性能调优 理论必须与实践相结合。本书的最后一部分专注于如何将学到的知识转化为工程实践。我们讨论了不同数据结构在特定应用场景下的选型原则——例如，在数据库索引中何时选择 B+ 树而不是平衡二叉树。同时，我们提供了使用现代编程语言（如 C++ 或 Java 的标准库实现）来高效实现这些复杂结构的代码示例。性能调优章节着重讲解了如何使用性能分析工具来识别算法瓶颈，以及缓存局部性、内存访问模式对实际运行时间的影响，使读者不仅能“写出能跑的代码”，更能“写出高效的代码”。 本书特色： 1. 深度剖析： 对每个核心算法和数据结构的内部工作原理进行逐层分解，不满足于表面的描述。 2. 严谨分析： 包含详尽的时间复杂度和空间复杂度分析，强调最坏、最好和平均情况的对比。 3. 代码可视化： 配备大量清晰的流程图和伪代码，辅助理解复杂的递归和指针操作。 4. 工程导向： 强调算法在真实世界问题（如网络路由、数据库索引、操作系统调度）中的实际应用。 《数据结构与算法精解》是面向计算机科学专业学生、软件开发工程师、系统架构师以及任何希望在算法层面提升自身编程功力的读者的理想参考书。掌握本书内容，意味着您将具备设计和实现高性能软件系统的核心能力。 ---

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我是在工作压力稍微缓解的间隙接触到这本书的，原本以为这又是一本“看了就忘”的速成读物，结果完全出乎意料。它真正打动我的是那种务实到近乎“偏执”的工程实践导向。书中没有过多地纠缠于过于抽象的数学证明，而是将重点放在了如何将理论转化为实际可运行的求解器上。从单元刚度矩阵的组装，到大规模线性方程组的求解策略，作者的思路非常清晰，如同搭建一座精密的桥梁，每一步的材料和连接件都交代得清清楚楚。尤其是在处理非结构化网格划分和时间步进算法时，书中的示例代码虽然是基于C语言实现，但其逻辑结构完全可以迁移到其他现代编程环境中去。读完这本书，我感觉自己不再是一个只会调用商业软件的“操作员”，而是有能力去分析、去定制求解器内部行为的“工程师”。对于那些希望深入理解底层数值稳定性和收敛性的读者，这本书提供了足够的工具和视角。

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说实话，这本书的阅读体验并非总是轻松愉快的。它的文字密度非常高，每翻开一页都需要集中全部注意力。初次阅读时，我不得不经常停下来，对照着其他参考资料去验证一些概念。这本书的语言风格非常严谨，几乎没有冗余的修饰词，直奔主题，这既是它的优点，也对读者的主动学习能力提出了更高的要求。我尤其欣赏作者在讨论不同类型的单元（例如梁单元和板单元）时，对自由度选择的哲学思考——为什么在这个问题中选择这个自由度集是更优的？这种深入到设计决策层面的探讨，远比单纯的公式罗列更有启发性。对于那些希望挑战自我，真正想搞懂数值计算“为什么”这样做的读者，这本书会让你感觉像是在攀登一座技术高峰，虽然气喘吁吁，但每登高一步，视野都开阔一分。

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这本书给我最大的启发在于它对于“离散化误差控制”的探讨，这一点在很多入门教材中常常被一笔带过。作者在这里花了大量篇幅讨论了如何通过提高积分点或者选择更高阶的插值函数来改善解的精度，并且清晰地展示了这些选择对计算成本的直接影响。这让我深刻理解了工程计算中“精度”与“效率”之间永恒的权衡艺术。例如，书中对帕斯卡不等式在特定边界条件下的应用分析，非常精妙，它揭示了数值解在特定几何区域可能出现的病态行为。对于进行结构动力学分析的读者来说，如何选择合适的时程积分方法（如Newmark-beta法或HHT-alpha法）并评估其对高频模态的影响，书中提供了非常扎实且可操作的指导，这对于保证仿真结果的物理可靠性至关重要。

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从C语言的角度来看，这本书的示例代码简洁、高效，充分展示了C语言在高性能计算中的潜力。作者没有使用任何外部大型库，而是从零开始构建了稀疏矩阵存储结构（CSR格式），并利用了基础的线性代数库函数。这种“徒手搭建”的过程，对于想深入了解计算机如何高效处理大规模有限元问题的读者来说，是无价之宝。它展示了内存布局优化、循环展开等底层技巧在实际应用中的必要性。我特别喜欢它在介绍迭代求解器（如共轭梯度法）时，不仅给出了算法流程，还讨论了预处理器的选择对收敛速度的决定性影响。这本书不仅仅是关于有限元，它实际上也是一本关于如何用C语言实现高性能数值算法的实战手册，它教会我的不仅仅是FEM的知识，更是一种严谨的、面向性能的程序设计思维。

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这本被誉为“硬核”的学习指南，我拿到手的时候，首先被它扎实的理论基础所震撼。不同于市面上很多只停留在代码层面的教材，它仿佛是一位耐心的导师，一步步将你从最基础的数学原理拉入有限元方法（FEM）的深邃世界。书中对于形函数（Shape Functions）的选取、高斯积分的推导过程，讲解得极其详尽，每一个矩阵的构建都仿佛在你眼前缓缓展开。对于初学者来说，这部分内容或许略显枯燥，需要静下心来啃读，但一旦你真正理解了这些“幕后”的数学逻辑，你会发现，后续的编程实现不过是这些理论的自然延伸。特别是关于边界条件处理的那几章，作者巧妙地结合了实际工程案例，使得抽象的公式有了具体的依托。我个人认为，这本书的价值恰恰在于它没有回避这些复杂的数学细节，而是选择正面迎击，确保读者建立起一个坚不可摧的理论框架。如果你渴望的不是快速套用代码库，而是真正掌握有限元方法的核心精髓，那么这本书绝对是绕不开的一座里程碑。

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