Teach Yourself CS

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计算机科学自学指南,规划算法、系统、数据库、网络等核心学科的学习路径,推荐经典教材与视频课程,适合自学者构建扎实的CS基础。

收录时间:
2026-07-30
Teach Yourself CSTeach Yourself CS

Teach Yourself CS 是一份面向自学者的计算机科学学习路线图,旨在帮助没有计算机科学学位的人通过系统学习获得与专业毕业生相当的知识水平。该指南精选了九个核心学科,并按推荐顺序排列,每个学科均配有最佳教材和视频讲座。学习目标为每个主题投入100-200小时,并在职业生涯中持续复习。

核心学科与资源

  • 编程:推荐《Structure and Interpretation of Computer Programs》及伯克利Brian Harvey的61A课程视频,或使用《Composing Programs》作为替代。
  • 计算机体系结构:首选《Computer Systems: A Programmer’s Perspective》,亦可从《The Elements of Computing Systems》(Nand2Tetris)入门。
  • 算法与数据结构:推荐《The Algorithm Design Manual》及Steven Skiena的讲座,辅以LeetCode练习。
  • 数学:使用《Mathematics for Computer Science》及MIT 6.042J课程。
  • 操作系统:学习《Operating Systems: Three Easy Pieces》及伯克利CS 162。
  • 计算机网络:采用《Computer Networking: A Top-Down Approach》及斯坦福CS 144。
  • 数据库:研读《Readings in Database Systems》及伯克利CS 186。
  • 语言与编译器:阅读《Crafting Interpreters》,并观看Alex Aiken的edX课程。
  • 分布式系统:结合《Designing Data-Intensive Applications》与MIT 6.824。

适用人群

适合自学成才的工程师、编程训练营毕业生,以及希望夯实计算机科学基础的在职开发者。指南假设用户已有编程经验,但缺乏系统的CS理论背景。

使用方式

用户可按顺序学习,也可根据兴趣跳过部分内容。若感觉9个主题负担过重,可先专注于《Computer Systems: A Programmer’s Perspective》和《Designing Data-Intensive Applications》两本书。

注意事项

本指南强调理解底层原理而非仅掌握工具使用,需投入大量时间与实践。视频课程可免费获取,部分教材需自行购买或寻找开放版本。

数据统计

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