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我们要求把这些课程的所有Notes,Slides以及作者强烈推荐的论文看懂看明白,并完成所有的老师布置的习题,而推荐的书籍是不做要求的,如果有些书籍是需要看完的,我们会进行额外的说明。##
课程 | 机构 | 参考书 | Notes等其他资料 |
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单变量微积分 | MIT | Calculus with Analytic Geometry | 链接 |
多变量微积分 | MIT | Multivariable Calculus | 链接 |
线性代数 | MIT | Introduction to Linear Algebra | 链接 |
编程方法 | Stanford | Karel the Robot Learns Java & The Art and Science of Java | 链接 |
编程抽象 | Stanford | Programming Abstractions in C++ | 链接 |
计算数学基础 | Stanford | Introduction to the Theory of Computation(michael sipser) | 链接 |
计算机科学必备概率知识 | MIT | Introduction to Probability | 链接 |
算法设计与分析 | Stanford | Introduction to Algorithms | 链接 |
算法设计与分析 | MIT | Introduction to Algorithms | 链接 |
理论计算机科学入门 | Uda | 暂无 | 链接 |
算法设计与分析进阶 | Stanford | 暂无 | 链接 |
组合数学 | 南京大学 | A course in Combinatorics | 链接 |
随机算法 | 南京大学 | Randomized Algorithms | 链接 |
代数和计算 | MIT | 暂无 | 链接 |
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###课程 | 机构 | 参考书 | Notes等其他资料 |
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单变量微积分 | MIT | Calculus with Analytic Geometry | 链接 |
多变量微积分 | MIT | Multivariable Calculus | 链接 |
线性代数 | MIT | Introduction to Linear Algebra | 链接 |
计算机科学必备概率知识 | MIT | Introduction to Probability | 链接 |
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此处我们提供了两个算法设计与分析的课程,两个课程的资料都不错,但教学的涵盖面有一些不同,我们建议大家将两个课程的Notes都看完。
课程 | 参考学习链接 | 推荐书籍 | Notes等其他资料 |
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编程方法 | Stanford | Karel the Robot Learns Java & The Art and Science of Java | 链接 |
计算数学基础 | Stanford | Introduction to the Theory of Computation(michael sipser) | 链接 |
算法设计与分析 | Stanford | Introduction to Algorithms | 链接 |
算法设计与分析 | MIT | Introduction to Algorithms | 链接 |
理论计算机科学入门 | Uda | 暂无 | 链接 |
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课程 | 机构 | 参考书 | Notes等其他资料 |
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组合数学 | 南京大学 | A course in Combinatorics | 链接 |
代数和计算 | MIT | 暂无 | 链接 |
随机算法 | 南京大学 | Randomized Algorithms | 链接 |
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课程 | 机构 | 参考书 | Notes等其他资料 |
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算法设计与分析进阶 | Stanford | 暂无 | 链接 |
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以下推荐的书籍都是公认的该领域界的好书,建议一般难度的书籍至少详细阅读一本,建议看两本,而较难的书籍不做任何要求,大家可以在学有余力时细细品味经典。##
如果您已经完成了上述的所有科目,恭喜您已经拥有十分扎实的理论计算机科学基础了,已经是一名合格的理论计算机成员了,可以较为顺利的进入下面某一专项领域进行较为深入研究,因为并不是所有的专项领域都有对应的课程或者书籍等学习资料,所以此处我们仅列举一些我们知道的专项领域的学习资料,当然这些领域不能涵盖所有,还有很多领域没有整理(希望大家一起完善),如果这些领域适合你,那就继续加油!如果不清楚,那么大家可以去下面列举的高级会议期刊上去寻找自己感兴趣的话题进行学习研究。###
- IEEE Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS)
- Annual ACM Symposium on Theory of Computing (STOC)
- ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms (SODA)
- Conference on Learning Theory (COLT)
- Computational Complexity Conference (CCC)
- International Colloquium on Automata, Languages and Programming (ICALP)
- ACM Conference on Economics and Computation (EC)
- 其他(尚未完善)
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