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理论计算机科学Theoretical-Computer-Science

主要内容

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前言

  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。

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课程列表

课程 机构 参考书 Notes等其他资料
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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推荐学习路线

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数学基础初级

课程 机构 参考书 Notes等其他资料
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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专业基础入门

  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
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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数学基础中级

课程 机构 参考书 Notes等其他资料
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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理论计算机科学中级

课程 机构 参考书 Notes等其他资料
算法设计与分析进阶 Stanford 暂无 链接

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推荐书籍列表

  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。
书名 难度
Algorithms 一般
Algorithm Design 一般
Approximation Algorithms 一般
Probability and Computing 一般
Randomized Algorithms 一般
Combinatorial Optimization 一般
Introduction to the Theory of Computational 一般
P, NP, and NP-Completeness: The Basics of Computational Complexity 一般
Computational Complexity: A Conceptual Approach 一般
Computational Complexity: A Modern Approach 一般
A Course in Combinatorics 一般
Extremal Combinatorics: with Applications in Computer Science 一般
Combinatorial Problems and Exercises 一般
Concrete Mathematics 一般
Probabilistic Methods 一般
Concentration of Measure for the Analysis of Randomized Algorithms 一般
Concentration Inequality: A Nonasymptotic Theory of Independence 一般
Information Theory, Inference, and Learning Algorithms 一般
Elements of Information Theory 一般

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理论计算机专项领域学习

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。

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领域会议期刊

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其他资料

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