我推荐 DC Rapaport 的“分子动力学模拟艺术”。代码示例是用 C 编写的。我不是这本书的编程风格的忠实粉丝，但至少它不是 FORTRAN。话虽如此，我的建议是使用任何解释邻居列表的书（例如 Frenkel & Smit 的书，我想这就是你现在正在使用的书），然后执行通常用伪代码编写的算法.

如果你想要一个 TL;DR，有几种类型的邻居列表。所有这些都依赖于你的交互潜力在一定范围之外为 0$r_c$.

• Verlet 列表($\mathcal{O}(N^2)$-$\mathcal{O}(N^{3/2})$但有一个小的前置因子）：
  1. 做一个$N^2$扫描每个粒子的位置，您填充的邻居数组比$r_c + r_v$， 在哪里$r_v$是一个参数并保存每个粒子的当前位置（我们称之为$\vec{r}_i(t_0)$.
  2. 通过使用邻居列表计算力来改进您的模拟。
  3. 在每个积分步骤之后，检查是否对于任何粒子$i$,$|\vec{r}_i(t) - \vec{r}_i(t_0)| \geq r_v / 2$. 如果是，则更新所有列表（参见步骤 1）。
• 单元格列表($\mathcal{O}(N)$):
  1. 将您的模拟框划分为线性大小的单元格$l > r_c$.
  2. 使用链接列表将粒子分配给单元格。
  3. 对于每个粒子$i$, 邻居列表由所有在$i$的单元格和每个（2D 中的 8 个和 3D 中的 26 个）相邻单元格中的一个。计算之间的力$i$及其邻居。
  4. 在每个集成步骤之后，检查粒子是否跨越单元边界并相应地更新数据结构
• 使用单元列表构建的 Verlet 列表（通常是最佳选择，$\mathcal{O}(N)$使用比仅使用单元更小的前置因子）：
  1. “Verlet 列表”部分的第 1 步是通过使用单元格列表来执行的。存储单元数据结构的链表在整个模拟过程中保持更新

使用 Verlet 列表而不是单元列表（在 MD 模拟中）更好的原因是前者的平均邻居数小于后者。不同之处在于，对于每个粒子，单元列表都会为您提供一个体积中的邻居列表$(3l)^3$, 其中, 如果$r_v$明智地选择，远大于 Verlet 球体的体积 ($4/3 \pi (r_c + r_v)^3$）。因此，平均而言，您使用 Verlet 列表计算的距离要少得多。