如果你是一名自學工程師或者是一名軟件集訓課程畢業的學生，有些計算機科學基礎課程是你必須要補齊的。幸好，你通過互聯網就能獲得世界頂級的CS（計算機科學）課程。

其實網上有很多學習資源但它們良莠不齊，你需要不是什么“200+免費在線課程”列表而是如下問題的答案：

你應該學習哪門課程？為什么？

每門課程最好的書籍或者視頻，講座是什么？

我寫這篇文章的目的就是嘗試對于這些問題給出的明確答案：

使用建議的書籍或者視頻講座來學習以下的九門科目，最好是書籍和講座都仔細的研究一下，可以不嚴格按照列出的順序來。每一門科目都需要花上100-200小時來研讀，然后在你的職業生涯中對于最熱愛的方向進行反復重溫。

為什么要學習計算機科學

有兩種軟件工程師：一種人對于電腦科學有很好的理解從而去從事挑戰性的、富有創造力的工作。另外一種人僅僅熟悉一些高級工具，對其原理持得過且過的態度。

兩者都叫做軟件工程師，而且兩者在早期的職業生涯中可能領著同樣的薪水。但是第一種工程師，不管他從事的是商業工作，還是突破性的開源工程，都會由于他的技術領導力或者杰出的個人貢獻一點一點成長成一名對于編程更加癡迷而且待遇更高的工程師。

第一種工程師可以通過常規手段或者在職業生涯中不斷學習來加深對于計算機科學的理解深度。第二種工程師通常停留在表面，學習具體的工具或者技巧而不是其中的基礎，當前流行什么技術，他們就僅僅撿起新的技能學習一下。

近些年來，越來越多的人進入軟件領域工作，但是本質上計算機科學的畢業生數量是沒有改變的。第二種工程師的供應過量開始導致他們的就業機會變少而且導致他們離企業中令人感覺充實的工作更遠。不管你是努力要成為第一種工程師或者僅僅是保險起見地想找到更多的工作，學習計算機科學是唯一一種可靠的途徑。

課程指南

編程

大多數大學的計算機編程課程通常以“入門類”計算機的課程開始。這些課程最好是不僅僅針對于初學者，而且對于第一次學習編程，基本概念和編程模型不是很熟悉的人也有所啟發的。

對于這種介紹的內容的我們給出的標準建議是經典的計算機程序的結構與解釋，在網絡上能找到很多這樣的資料，它們可能是電子書或者是MIT的一系列講座視頻。這些講座都很不錯，但是我們的視頻推薦的實際上是伯克利的一門課程：Brian Harvey 的 SICP講座，這個系列的課程比起MIT的講座更精煉而且對于入門者更具有針對性。

我們推薦觀看完至少前三章節的SICP（《計算機程序的構造和解釋》）并且做完相應訓練。額外地，可以在exercism進行一些編程訓練。

如果你覺得SICP太難，我們推薦《程序設計方法（中文版）|How to Design Programs》這本書。如果你覺得它太簡單，我們推薦《Concepts, Techniques, and Models of Computer Programming》這本書。

計算機體系結構

硬件是平臺 – Mike Acton（Insomniac Games的工程總監） (收看他在 CPP 大會上的演講)

https://www.youtube.com/watch?v=rX0ItVEVjHc

計算機結構–有的時候被稱為“計算機系統”或者“計算機組織”–是了解程序外表下計算機運行的第一步。根據我們的經驗，這是自學軟件工程師最容易忽略的地方。

《計算機系統要素》（The Elements of Computing Systems），也被稱為“從與非門到俄羅斯方塊”。這是一本讓你對于計算機中的每一個零件是怎么工作的有一個整體的理解的雄心勃勃的書。每個章節涉及到建立整體系統中一個小的部分，從寫基本的邏輯門到HDL，到CPU和匯編語言，一直到完成一個俄羅斯方塊應用程序。

我們推薦閱讀書的前六章節并且完成相關的工程。這會提高你對于計算機結構和運行的軟件之間關系的理解。

這本書的前半部分（和它的全部工程）在Nand2Tetris網站上可以免費獲得。在Coursera課程網站上你也可以找到它們。

為了保證課程簡單并吸引人，Nand2Tetris 舍棄了深度。特別是現代計算機結構中兩個很重要的概念：流水線(pipelining)和內存層級(memory hierarchy)，在書中都沒有提及。

當你覺得看Nand2Tetris已經很簡單了，我們下一個建議是Patterson和Hennessy合著的《計算機組成與設計硬件/軟件接口》（Computer Organization and Design）——一本杰出的現代經典書籍。不是書中所有的部分都很重要；我們建議跟隨Berkeley的CS61C 課程——（Great Ideas in Computer Architecture），作為特殊讀物。講座的筆記和實驗環境都是在線的，而且可以在在這個歸檔鏈接回看講座：

https://archive.org/details/ucberkeley-webcast-PL-XXv-cvA_iCl2-D-FS5mk0jFF6cYSJs_

算法和數據結構

只有一個方法是我一直以來廣泛推薦的—編碼前首先要思考 — Richard Hamming

我們根據幾十年的通識來看，熟悉通用的算法和數據結構是計算機科學教育中最重要的方面之一。這是一個訓練一個人解決問題的通用能力的方式，而且這種能力還可以遷移到其他領域的學習。

這個領域有很多優秀的書籍，但是我們最喜歡的是Steven Skiena的《算法設計手冊》（The Algorithm Design Manual）。他顯然喜歡這東西而且也迫不及待地想幫助你學習數據結構和算法。這是令人耳目一新的變化，我們認為這本書相對于被更多人所推薦的Cormen, Leiserson, Rivest & Stein 或者 Sedgewick 的書來說更好。后兩本書有些太過于引經據典，對于想通過閱讀來解決問題的人來說并不是一個好的選擇。

對于那些更喜歡講座視頻的人來說，我們推薦Skiena的講座. 我們也喜歡Tim Roughgarden的課程，在斯坦福的MOOC平臺或者Coursera上面可以獲得。你喜歡 Skiena 還是 Roughgarden 的講課風格就是你的個人喜好問題了。

說到練習，我們傾向于讓學生在Leetcode上面解決問題。LeetCode上面的問題都比較有趣而且有答案和討論。這上面還可以通過解決各大軟件公司廣泛應用的技術問題來幫助你測試你的進步。我們建議解決你學習的時候解決大約隨機100道LeetCode上面的問題。

最后，我們強烈推薦《怎樣解題》這本書，它針對如何解題進行了精彩絕倫和獨特的講解，既適用于數學也適用于電腦科學。

計算機科學領域的數學

如果人們不認為數學是簡單的，那么他們一定沒有體會過人生的艱難 — John von Neumann

在某些方面，計算機科學是應用數學的一個擴展。雖然許多軟件工程師忽略了這一點，我們建議你去學習它。好好學習數學會給你比那些不學習它們的人巨大的競爭優勢。

和CS最相關的數學領域是“離散數學”，離散是連續對立面。是微積分之外的一系列的有趣的應用數學的主題。從大體上說，嘗試學會全部范圍的“離散數學”是沒有意義的。更現實一點的做法是對于邏輯學，組合學和概率學，集合論，圖論和一些數論告知密碼學有一個了解。對于計算機圖像學和機器學習來說，線性代數也是一門值得學習的課程。

我們建議從László Lovász的講座學起. 這一系列開始學習離散數學。Lovász 教授讓學習的內容變得直觀生動，比起拘謹的文字，這更利于你學習。

接下來，我們推薦《Mathematics for Computer Science》, 它是MIT同名課程的講義。講座課程的視頻也是免費的，而且是我們推薦的離散數學的視頻課程。

線性代數，我們建議從Essence of linear algebra系列開始學習，接著是Gilbert Strang的書籍和視頻。

操作系統

《操作系統概念》（Operating System Concepts）（恐龍書）和《現代操作系統》（Modern Operating Systems）是經典的操作系統的書籍。這兩本書的寫作方式都飽受爭議，而且為了鼓勵你去購買新版，這些長達1000頁的書每幾年就會添加一些內容。

《Operating Systems: Three Easy Pieces》這本書是一本比較好的可供選擇的線上免費讀物。我們特別喜歡書的結構和它經典的練習題。

讀完這本書，我們推薦你去探索一種特定的操作系統的設計方式，比如那些書名中有系統名字的書籍，比如 《Lion‘s commentary on Unix》、《The Design and Implementation of the FreeBSD Operating System》，還有Mac OS X Internals.

鞏固你對于操作系統的理解很好的方式是去讀一個小的內核并且添加功能。xv6 是一個不錯的選擇，它是 Unix V6 和 ANSI C 和 X86 的接口，MIT專門有一門課程就是講這個的。OSTEP（之前提到的）這本書有一個 XV6 的實驗附錄，里面都是充滿潛力項目的好點子。

計算機網絡

你不能夠通過凝視水晶球來預見未來。因特網未來會變成什么樣，取決于如今人類如何去塑造它 — Bob Kahn

考慮到很多軟件項目都是基于web服務器和客戶端的，計算機網絡變成計算機科學中一門有實用價值的學科。系統學習過該課程的自學學生發現他們終于理解了圍繞了伴隨它們很多年的術語，概念，協議等等。

關于這個主題我們最推薦的書是：《計算機網絡》（Computer Networking: A Top-Down Approach）。書中的小工程和實驗都很好，值得一做。我們非常喜歡它們提供的Wireshark labs。

對于那些喜歡視頻課程的人，我們推薦斯坦福MOOC平臺上的《Introduction to Computer Networking course》。

學習網絡的好處不僅僅在于做小的實驗而且對于工程來說也有很大的好處。可能涉及到的有：一個HTTP的服務器，一個UDP協議的聊天軟件，一個迷你的 TCP 協議棧，一個代理或者負載平衡器，還有分布式的哈希表等等。

數據庫

對于自學者來說，學習數據庫系統會比學習其他花費更多的時間。這是一個相對較新的（即1970年代后期）的研究領域。比起寫書，許多潛在的杰出教科書作者更愿意去加入或者創辦一家公司。

在這種情況下，我們建議自學者放棄教科書而去學習伯克利的Joe Hellerstein的數據庫課程，看完課程再去閱讀論文。

對于初學者有一篇論文比較推薦的是：《Architecture of a Database System》，它高屋建瓴地講解了關系數據庫管理系統是如果工作的這一問題。它會為你未來的學習提供一個有用的綱要。

《Readings in Database Systems》這本書，又被稱為數據庫紅皮書、是一本Peter Bailis、Joe Hellerstein和Michael Stonebraker編輯地論文集。對于那些理解了CS 186內容的人來說，紅皮書是你的不二之選。

如果你堅持要使用一本引導性的教科書，我們推薦Ramakrishnan 和Gehrke的《數據庫管理系統》（Database Management Systems），對于更優秀的學生，Jim Gray的傳統課程《Transaction Processing: Concepts and Techniques》值得一看，但是我們不建議把它當成入門書。

不編大量的代碼是不能很好的鞏固數據庫的理論的，CS 186的學生往Spark中添加功能，這是一個很有意義的工程。但是我們建議僅僅是從頭寫一個簡單的關系數據庫管理系統。功能可能不是很豐富，但是即使每一個部分都涉及到一些基本功能也很有啟發性。

最后，數據模型是一個數據庫使用中被忽略和沒有被重點學習的方面。我們對于這個課題建議的書籍是：《Data and Reality: A Timeless Perspective on Perceiving and Managing Information in Our Imprecise World》

語言和編譯器

Don’t be a boilerplate programmer. Instead, build tools for users and other programmers. Take historical note of textile and steel industries: do you want to build machines and tools, or do you want to operate those machines? — Ras Bodik at the start of his compilers course

大部分程序員學習如何使用一門編程語言，然而大部分的計算機科學家則學習這門語言本身。這給了計算機科學家比起程序員很明顯的優勢。他們的知識能夠更好的泛化，他們能比簡簡單單地掌握一門語言的更加深入和快速的理解一門新語言的操作。

經典的教科書《編譯原理 技術與工具》（Compilers: Principles, Techniques & Tools）通常又被稱為“龍書”。不幸的是，這本書并不適合自學者，它比較適合教師從中選出1-2個章節并在課堂上講授。這本書是有必要看的，你可以挑選里面的主題，最好再有個師傅指導你。

如果你選擇在自學中使用龍書，我們推薦你一系列門視頻講座，然后再沉浸在對于龍書的研究中。我們推薦的在線課程是：Alex Aiken 的講座，你可以在斯坦福大學的幕課平臺上觀看。

也有可以替代龍書的教材：Terence Parr寫的《編程語言實現模式》（Language Implementation Patterns），它更適合那些工作中使用類似特定領域語言的小眾語言的有經驗的編程者，它顯得更加實用。當然，為了達到這個目的它也刪去了一些有價值的理論。

對于工程實踐，我們推薦你寫一個編譯器，你可以選擇像COOL這種簡單的教學語言或者你感興趣的一門語言。如果你覺得太難，你可以參考Make a Lisp,你可以參考它作為開始。

分布式系統

計算機的數量增長了，它們的分布也更廣了。企業之前會購買越來越大型的主機，但是現在大家更傾向于在很多機器上分布式的運行多個小型的應用程序。分布式系統研究的就是這樣的技術，這一技術變得越來越重要了。

我們建議的自學教科書是 Maarten van Steen 和 Andrew Tanenbaum 的《Distributed Systems, 3rd Edition》。針對于之前的版本做了很大的改進，而且作者慷慨地把書放在了網上共享。由于分布式計算是一門變化很快的領域，所以沒有教科書可以很好的涵蓋所有的內容。但是Maarten van Steen的書是我們讀過的所有書中最好的書。

研究生在線課程MIT’s 6.824也是一個不錯的選擇，但可惜視頻中的音質不太好，而且不清楚這些視頻是不是都被授權過。

盡管有參考書或者其它的資源，但學習分布式系統是絕對要讀論文的。鏈接中有一個很好的清單，而且我們十分推薦你從Papers We Love上面下載論文到本地學習