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第一阶段：算法导论
第一阶段：时间：11.13.~12.7（25天）
第一阶段目标：掌握算法核心知识，掌握算法和数据结构的本科和研究生课程，精读掌握《算法导论》
- 本科生课程之数据结构（11.14~11.21号），精读掌握：普林斯顿大学教材《算法，第四版》
- 本科生课程之算法（11.21~11.28号），精读掌握：麻省理工大学教材《算法导论，上半本》
- 研究生课程之算法设计与复杂性（11.28~12.7号）），精读掌握：麻省理工大学教材《算法导论，下半本》
- 第一阶段计划详情：https://blog.csdn.net/weixin_43314012/article/details/83929132
PS：第一阶段我仅仅会练适当的题目，不会花时间在提高解题速度上。
第二阶段：TAOCP算法卷
第二阶段：时间（大约在3个月后，大约需要30~60天来完成此目标）
第二阶段目标：掌握计算机理论博士生的算法课程（仅仅是掌握课程），精读并理解TAOCP程序设计与艺术的算法卷。
- 博士生课程之高级算法（耗时大概10~15天）：预计是学习MIT博士课程
- 精读掌握TAOCP算法卷（耗时未知）
第三阶段：刷题阶段
关于算法需不需要刷大量的题还是存疑的，不同的前辈有不同的意见。有些人认为做高端牛逼的项目会比刷这些数学算法题更有价值和意义。但是我肯定还是会刷一定量的题，具体刷多少我还是不清楚。。我可能会在某个月每天刷2题。。也可能集中1周2周的时间来完成慕课平台的一些专门为算法刷题设计的教学视频。
我之所以把刷题放在最后，是为了避免在一些低阶知识上耗费大量的练习时间，这是我一贯的学习策略。
很多物理博士或其他非计算机科班出身的人，可以在3~4年内攻读下一个计算机博士学位（也就是说，他们完全跳过了研究生和本科阶段的学习，直接进入博士研究阶段），就是利用这样的学习策略的。（他们哪有时间刷本科的题啊。。）