数值算法第二版
1. c语言谁的书好
潭浩强
清华大学出版社
学C语言的99%都用他的书
以下在网络上看到对他的书的评价
按∶
谭浩强
教授编写的
《C程序设计
》一书受到广泛的欢迎和高度评价。下面刊登几所大学讲授C语言
课程
的老师对《C程序设计》一书的评价意见。
清华大学计算机与信息管理中心
承担着清华大学非
计算机专业
的“计算机软件技术基础”课，自1994年起选用清华大学出版的谭浩强教授编写的《C程序设计》一书作为本课程教材，取得了很好的教学效果，深受师生们的欢迎，现正使用第二版作为
教材
。此书的特点及对教学的
促进作用
主要表现在以下几方面：
1．内容全面，实用性强
此书涵盖了程序设计
基础知识
及C语言程序设计的全部内容，并介绍了大量常用
算法
。通过学习此教材，初学程序设计的学生可以达到熟练运用C语言进行小规模应用开发的能力。
2．讲解透彻，深入浅出
此书对
概念
讲解透彻，使初学
计算机程序设计
的学生不仅学习了一种
高级语言
，而且能够对相关基础知识有准确深入的理解，例如在介绍
变量
的存储类型时、介绍指针时都对
计算机
的
存储管理
做了清楚的论述，使读者知其然也知期所以然。广大非计算机专业的学生学习
计算机课程
的学时很少，没有足够的
时间系统
地学习计算机专业基础知识。因此像这样将必要的基础知识融会贯通到程序设计课程中，对学生的
知识结构
建设以及今后的深造和提高都大有裨益。
3．通俗易懂，易于自学
此书的一个突出优点就是，语言优美、举例生动、
浅显易懂
。学生在学习C语言之前，普遍有些畏难情绪，因为听说C语言比较难学。的确C语言最初是面向专业
开发人员
的。但是读了
这本书
之后，学生们不再惧怕C语言。很多学生说，读这本书不仅
学会
了C语言，而且读的
过程
本身就是一种享受，不像有些专业书籍，堆砌大量技术
名词
，艰涩难懂。由于这本书易于自学，给我们的教学工作带来很大帮助，使我们可以达到精讲多练，逐步实现教师指导下的学生自主式
学习模式
。
4．结构清晰，循序渐进
由于本书结构清晰，
知识点
明确，循序渐进的内容组织方式非常符合
初学者
的认知
规律
，因此给教师组织
课堂教学
提供了很好的指导。我们按照这本书的内容结构组织教学，取得了学生和
教务处
的一致好评。
5．习题丰富，利于复习
计算机程序设计是一门实践性很强的课程，因此仅仅通过阅读教科书或听课是不可能掌握的，学习程序设计的最重要环节就是实践。本书每章都附有大量习题，并且有配套的习题解答，非常有利于学生复习巩固课上所学的知识。也便于教师设计
实验课
的
教学内容
。
2. 求：C++数值算法(第2版)中的NR头文件
在other目录下。C++开始没落了，卡耐基梅隆已雹铅把搜则C++课去掉。世肆棚
算法还得用C，面向对象用JAVA / C #。
3. c语言谁讲的好
最好的就是谭浩强的《C语言程序设计》。书的内容很全面，还有很多生动的例子，比较容易理解衡仿。这应该是最权威的书了吧。
入门书籍：谭浩强主编
清华出版社的
《C语言设计》
提高书籍：《C语言编程宝典》
和
《C语言数值算法程序大全(第咐指纤二版)》
可以参考网页：
1000本C/C++电子书专逗拦题下载
4. c语言实例的书籍
Cambridge - Numerical Recipes in C》这本书的中文版叫做《c语言数值算法程序大全(第二版)》里面基本上囊括了所有的数值算法
C++primer
C++编程思想第二版上下两卷
以上两本只是入门一下
《C++ 语言命令详解(第二版)》这本书绝对必备里面包含了所有的c语言函数
《MFC类库参考手册 (PDF,全四册)》这本作为单纯C++向MFC的过度也应该必备
我一般都使用MFC里面的类但是不少都推荐STL，所以推荐你看一下STL方面的书（但是如果你和我一样不是学这个专业的，只是专业方面需要编一些小应用软件推荐你只学MFC）
stl推荐你看一下《STL入门教程》这是一本.chm的书，里面的内容可以实时更新，囊括了所有的stl信息。
以上的书都可以从web 迅雷里下载到。
我的邮箱[email protected]
至于实例的书我觉得都没什么用，因为都太大路化了，不能解决实际问题，建议你就在网络知道里搜C++，然后看别的网友在答疑时提的问题和解决方法，效果非常好，然后试着完成一些简单小任务，赚点分，提高很快，我个人就是从给人编解一元方程地程序开始，一直到现在可以编一些稍微复杂一点的算法。
5. 求C语言高手
Numerical Recipes in C
一书及所附程序，有完整程序。不过我封装了它的C++版本，可以对但参数或多参数求极值，完整的头文件为：
#ifndef __OPTIMIZATION_H__
#define __OPTIMIZATION_H__
//////////////////郑戚////////////////////////////////////////////////////////
// class TOptimization
//
// $ 求函数一个或多个参数的最小值
//
// 该类默认对一个参数优化，一般只要输入优化参数数目
// 优化目标函数就可以使用。
//
// ...主要代码来自：
// Numerical Recipes in C++
// The Art of Scientific Computing
// Second Edition
// William H. Press Saul A. Teukolsky
// William T. Vetterling Brian P. Flannery
//
// 中译本：
// C++ 数值算法(第二版) 胡健伟 赵志勇 薛运华 等译
// 电子工业出版社 北京游码 (2005)
//
// Author: Jian Feng
// Email: [email protected]
// Dec. 9, 2006
//
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//
// 输入函数：
//
// @MaxIterationStep: 最大迭代次数， 默认 1000
// @ParameterNumbers: 优化参数数目， 默认 1
// @InitMatrix: 初始化矩阵参数(N*N)， 默认
// @Tolerance: 容许公差， 默认 1E-7
//
// 执行函数：
//
// @ExecutePowell: 利用powell方法进行多参数优化
// @ExecuteBrent: 利用brent方法进行单参数优化
//
// 输出函数：
//
// @OptimizatedParameters: 优化结果数据
// @ObjectiveFunctionValue: 目标函数在优化值处的值
//
// 使用示例：
//
// 1. 单参数
// double objfun(double a){
// double sum = 0;
// for(int i = 0; i < DataPoints; ++i)
// sum += SQR(Exps[i] - Theo(a));
// }
// double value
// TOptimization opt;
// if(opt.ExecuteBrent(objfun, -10, -1)) opt.OptimizatedParameters(&value);
//
// 2. 多参数
// double objfun(double *a){
// double sum = 0;
// for(int i = 0; i < DataPoints; ++i)
// sum += SQR(Exps[i] - Theo(a));
// }
// double value[3]
// TOptimization opt(3);
// double ival[3] = ;
// if(opt.ExecutePowell(objfun, ival)) opt.OptimizatedParameters(value);
//
namespace{
static int ncom; //公用变量
static double *pcom_p; //公用变量
static double *xicom_p; //公用变量
static double (*nrfunc)(double*); //公用函数指针
}
class TOptimization
{
private:
typedef double (*Reff)(double *);
typedef double (*Ptrf)(double );
public:
TOptimization(int n = 1);
~TOptimization()
//主要方法
void ParameterNumbers(int n)
//喊磨陵利用powell方法对一个或多个参数优化
bool ExecutePowell(Reff obj, double *a = 0);
//利用brent方法对一个参数优化，需给出参数所在的区间
bool ExecuteBrent(Ptrf obj, double vFrom = 0, double vTo = 1);
void OptimizatedParameters(double *a)
void OptimizatedParameters(double &a)
//void OptimizatedParameters(double *a){
// if(method) for(int i=0; i<num; ++i) a[i]=coef[i];
// else *a = vmin;
//}
//其它方法
void InitMatrix(double **m)
{
for(int i=0; i<num; ++i)
for(int j = 0; j<num; ++j)
matx[i][j]=m[i][j];
setm = true;
}
void MaxIterationStep(int s)
void Tolerance(double eps)
double ObjectiveFunctionValue()const
private:
double brent(double ax, double bx, double cx, Ptrf f, double tol, double &xmin, int &flag);
void mnbrak(double &ax, double &bx, double &cx, double &fa, double &fb, double &fc, Ptrf func);
void linmin(double *p, double *xi, double &fret, Reff func);
bool powell(double *p, double **xi, double ftol, int &iter, double &fret, Reff func);
void shft2(double &a, double &b, const double c)
void shft3(double &a, double &b, double &c, const double d)
double SQR(double x)
void SWAP(double &a, double &b)
double SIGN(const double &a, const double &b)
double MAX(const double &a, const double &b)
void AllocateMemory();
void FreeMemory();
static double f1dim(double x)
{
int j;
double *xt = new double [ncom];
//Vec_Dp &pcom=*pcom_p,&xicom=*xicom_p;
double *pcom = pcom_p, *xicom = xicom_p;
for (j=0;j<ncom;j++)
xt[j]=pcom[j]+x*xicom[j];
//delete []xt;
double val = nrfunc(xt);
delete []xt;
return val;
}
bool setm; //是否设置优化方向初始矩阵
int num; //优化参数
int ITMAX; //最大迭代数
int iter; //实际迭代步数
int method; //优化方法 0: 1-D brent, 2: M-D Powell
double vmin; //一维优化参数
double ftol; //容许差
double fret; //目标函数值
double *coef; //多维优化参数值
double **matx; //多维优化参数方向的初始值
};
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
inline TOptimization::TOptimization(int n )
{
num = n;
ftol = 1e-7;
ITMAX = 1000;
iter = 0;
fret = 0.;
vmin = 0.;
method = 0;
setm = false;
AllocateMemory();
}
inline void TOptimization::AllocateMemory()
{
pcom_p = new double [num];
xicom_p = new double [num];
coef = new double [num];
matx = new double *[num];
for(int i = 0; i < num; ++i)
{
coef[i] = 0.;
matx[i] = new double [num];
for(int j = 0; j < num; ++j)
matx[i][j]=(i == j ? 1.0 : 0.0);
}
}
inline void TOptimization::FreeMemory()
{
for(int i = 0; i < num; ++i)
{
delete []matx[i];
}
delete []matx;
delete []pcom_p;
delete []xicom_p;
delete []coef;
}
inline bool TOptimization::ExecutePowell(Reff obj, double *a)
{
method = 1;
if(a)
for(int i = 0; i < num; ++i) coef[i] = a[i];
return powell(coef, matx, ftol, iter, fret, obj);
}
inline bool TOptimization::ExecuteBrent(Ptrf obj, double vFrom, double vTo)
{
method = 0;
int flag;
double cx, fa, fb, fc;
mnbrak(vFrom,vTo,cx,fa,fb,fc,obj);
fret = brent(vFrom,vTo,cx,obj, ftol,vmin, flag);
return flag ? true : false;
}
inline void TOptimization::mnbrak(double &ax, double &bx, double &cx, double &fa,
double &fb, double &fc, Ptrf func)
{
const double GOLD=1.618034,GLIMIT=100.0,TINY=1.0e-20;
double ulim,u,r,q,fu;
fa=func(ax);
fb=func(bx);
if (fb > fa) {
SWAP(ax,bx);
SWAP(fb,fa);
}
cx=bx+GOLD*(bx-ax);
fc=func(cx);
while (fb > fc) {
r=(bx-ax)*(fb-fc);
q=(bx-cx)*(fb-fa);
u=bx-((bx-cx)*q-(bx-ax)*r)/
(2.0*SIGN(MAX(fabs(q-r),TINY),q-r));
ulim=bx+GLIMIT*(cx-bx);
if ((bx-u)*(u-cx) > 0.0) {
fu=func(u);
if (fu < fc) {
ax=bx;
bx=u;
fa=fb;
fb=fu;
return;
} else if (fu > fb) {
cx=u;
fc=fu;
return;
}
u=cx+GOLD*(cx-bx);
fu=func(u);
} else if ((cx-u)*(u-ulim) > 0.0) {
fu=func(u);
if (fu < fc) {
shft3(bx,cx,u,cx+GOLD*(cx-bx));
shft3(fb,fc,fu,func(u));
}
} else if ((u-ulim)*(ulim-cx) >= 0.0) {
u=ulim;
fu=func(u);
} else {
u=cx+GOLD*(cx-bx);
fu=func(u);
}
shft3(ax,bx,cx,u);
shft3(fa,fb,fc,fu);
}
}
inline double TOptimization::brent(double ax, double bx, double cx,
Ptrf f, double tol, double &xmin, int &flag)
{
flag = 1;
const double CGOLD=0.3819660;
const double ZEPS=1.0e-20;
int iter;
double a,b,d=0.0,etemp,fu,fv,fw,fx;
double p,q,r,tol1,tol2,u,v,w,x,xm;
double e=0.0;
a=(ax < cx ? ax : cx);
b=(ax > cx ? ax : cx);
x=w=v=bx;
fw=fv=fx=f(x);
for (iter=0;iter<ITMAX;iter++) {
xm=0.5*(a+b);
tol2=2.0*(tol1=tol*fabs(x)+ZEPS);
if (fabs(x-xm) <= (tol2-0.5*(b-a))) {
xmin=x;
return fx;
}
if (fabs(e) > tol1) {
r=(x-w)*(fx-fv);
q=(x-v)*(fx-fw);
p=(x-v)*q-(x-w)*r;
q=2.0*(q-r);
if (q > 0.0) p = -p;
q=fabs(q);
etemp=e;
e=d;
if (fabs(p) >= fabs(0.5*q*etemp) || p <= q*(a-x) || p >= q*(b-x))
d=CGOLD*(e=(x >= xm ? a-x : b-x));
else {
d=p/q;
u=x+d;
if (u-a < tol2 || b-u < tol2)
d=SIGN(tol1,xm-x);
}
} else {
d=CGOLD*(e=(x >= xm ? a-x : b-x));
}
u=(fabs(d) >= tol1 ? x+d : x+SIGN(tol1,d));
fu=f(u);
if (fu <= fx) {
if (u >= x) a=x; else b=x;
shft3(v,w,x,u);
shft3(fv,fw,fx,fu);
} else {
if (u < x) a=u; else b=u;
if (fu <= fw || w == x) {
v=w;
w=u;
fv=fw;
fw=fu;
} else if (fu <= fv || v == x || v == w) {
v=u;
fv=fu;
}
}
}
flag = 0;
xmin=x;
return fx;
}
inline void TOptimization::linmin(double *p, double *xi, double &fret, Reff func)
{
int j, flag;
const double TOL=1.0e-8;
double xx,xmin,fx,fb,fa,bx,ax;
int n=num;
ncom=n;
//pcom_p=new Vec_Dp(n);
//xicom_p=new Vec_Dp(n);
nrfunc=func;
//Vec_Dp &pcom=*pcom_p,&xicom=*xicom_p;
double *pcom = pcom_p, *xicom = xicom_p;
for (j=0;j<n;j++) {
pcom[j]=p[j];
xicom[j]=xi[j];
}
ax=0.0;
xx=1.0;
mnbrak(ax,xx,bx,fa,fx,fb,f1dim);
fret=brent(ax,xx,bx,f1dim,TOL,xmin, flag);
for (j=0;j<n;j++) {
xi[j] *= xmin;
p[j] += xi[j];
}
//delete xicom_p;
//delete pcom_p;
}
inline bool TOptimization::powell(double *p, double **xi, double ftol, int &iter,
double &fret, Reff func)
{
const int ITMAX=500;
const double TINY=1.0e-20;
int i,j,ibig;
double del,fp,fptt,t;
int n=num;
//Vec_Dp pt(n),ptt(n),xit(n);
double *pt, *ptt, *xit;
for(i = 0; i < n; ++i)
{
pt = new double [n];
ptt = new double [n];
xit = new double [n];
}
fret=func(p);
for (j=0;j<n;j++) pt[j]=p[j];
for (iter=0;;++iter) {
fp=fret;
ibig=0;
del=0.0;
for (i=0;i<n;i++) {
for (j=0;j<n;j++) xit[j]=xi[j][i];
fptt=fret;
linmin(p,xit,fret,func);
if (fptt-fret > del) {
del=fptt-fret;
ibig=i+1;
}
}
if (2.0*(fp-fret) <= ftol*(fabs(fp)+fabs(fret))+TINY) {
delete []pt;
delete []ptt;
delete []xit;
return true;
}
if (iter == ITMAX)
{
delete []pt;
delete []ptt;
delete []xit;
return false;
//cerr<<"powell exceeding maximum iterations.";
}
for (j=0;j<n;j++) {
ptt[j]=2.0*p[j]-pt[j];
xit[j]=p[j]-pt[j];
pt[j]=p[j];
}
fptt=func(ptt);
if (fptt < fp) {
t=2.0*(fp-2.0*fret+fptt)*SQR(fp-fret-del)-del*SQR(fp-fptt);
if (t < 0.0) {
linmin(p,xit,fret,func);
for (j=0;j<n;j++) {
xi[j][ibig-1]=xi[j][n-1];
xi[j][n-1]=xit[j];
}
}
}
}
}
#endif
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