计算机专业一直是众多学子追求的热门领域, 如果您计划去美国读计算机专业，那么如何选择合适的课程并有效地学习它们将是至关重要的。今天为您详细介绍每个学期应该大概选哪些课，帮助您在 CS 学习的道路上迈出坚实的步伐。
一、大一上学期
1.Python语言
Python 是美国大部分计算机名校入门的第一课，因其直观、简洁的语法，能让初学者更容易上手并为日后的深入学习打下基础。详见编程入门从未如此简单!这些理由告诉你为何选Python。
可以参考伯克利的 CS61A和卡梅的15-112,详见《美国大学计算机专业课》伯克利(UC Berkeley)CS61A 《Python+Scheme+SQL》介绍和《美国大学计算机专业课》卡内基-梅隆(CMU)CMU 15-112 Python介绍。
2.C 语言
为了更好的理解计算机的底层结构,需要进一步学习 C 语言。C 语言是一种通用的、面向过程的编程语言,由丹尼斯·里奇在 20 世纪 70 年代初期为贝尔实验室开发。C 语言是一种低级语言,具有高效的内存管理和硬件控制能力,广泛应用于系统编程、嵌入式系统和应用软件开发等领域。可以参考普林斯顿的 COS217, 详见普林斯顿大学大一课程COS217《编程系统导论》课程全解。
二、大一下学期
1.C++或 Java
根据自身情况选择一门相对复杂的面向对象编程语言，如 Java、C++。
Java 是一种通用的、面向对象的编程语言,由 Sun Microsystems 公司在 1995 年推出。Java 程序可以在不同的操作系统上运行,无需重新编译。Java 是一种纯面向对象的编程语言,支持封装、继承和多态等面向对象特性。Java 广泛应用于企业级应用开发、移动应用开发、大数据处理、游戏开发等领域。它是目前世界上使用最广泛的编程语言之一。参考普林斯顿的 COS216,详见普林斯顿大学COS126《Java》课程介绍。
C++ 是一种通用的、面向对象的编程语言,由 Bjarne Stroustrup 在 1979 年为贝尔实验室开发。C++ 是 C 语言的一个超集,保留了 C 语言的大部分特性,同时增加了面向对象编程的支持。C++ 广泛应用于操作系统开发、游戏开发、图形图像处理、高性能计算等领域。它是目前最流行的编程语言之一,也是计算机科学教育中的重要组成部分。参考Standford 的 CS106B/CS106X,详见斯坦福CS106B/X《Programming Abstractions in C++》课程全解读。
2.离散数学
离散数学是研究离散对象的数学分支。与连续数学(如微积分)相比,离散数学研究的是可以被计数的对象,如整数、图形、逻辑命题等。离散数学在计算机科学、密码学、组合优化等领域广泛应用。
离散数学的主要内容包括:
集合论
逻辑和布尔代数
组合数学
图论
算法分析
递归和生成函数
这些内容为计算机科学的基础打下了坚实的数学基础,在算法设计、密码学、网络优化等领域都有广泛应用。掌握离散数学对于计算机科学的学习和研究非常重要。
在学习数据结构与算法之前，建议同步学习离散数学，它对理解和应用算法有重要作用。可以参考CMU的15-151, 详见卡内基梅隆大学(CMU)15-151 《计算机科学的数学基础》课程解析
3.数据结构
数据结构是计算机科学中组织和存储数据的方式。它描述了数据之间的关系,以及如何对数据进行操作和管理。常见的数据结构包括:
数组(Array): 一种线性数据结构,用于存储一组相同类型的数据元素。
链表(Linked List): 一种线性数据结构,由一系列节点组成,每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
栈(Stack): 一种后进先出(LIFO)的线性数据结构。
队列(Queue): 一种先进先出(FIFO)的线性数据结构。
树(Tree): 一种非线性数据结构,由节点和边组成的层次结构。
图(Graph): 一种非线性数据结构,由节点(顶点)和边组成的网络结构。
哈希表(Hash Table): 一种通过哈希函数将键值对快速存储和检索的数据结构。
这些数据结构在计算机程序中广泛应用,为算法的设计和实现提供了基础。掌握常见数据结构的特点和使用场景,对于提高编程能力和解决复杂问题非常重要。
数据结构是计算机专业的基础与核心，需要在整个大学生涯给予高度重视。参考伯克利的 CS61B、CMU的15-122、普林斯顿的 COS226,详见加州大学伯克利分校(UCB) CS61B《数据结构》课程解析、《美国大学计算机专业课》卡内基-梅隆(CMU)CMU 15-122 数据结构介绍。
三、大学二年级
1.算法
在大学计算机科学专业中,算法课程通常是核心必修课之一,详细介绍相见美国大学计算机课程-算法（Algorithm）
主要包括以下内容:
1. 算法基础
算法的定义、特性和复杂度分析
算法的正确性证明
算法的时间复杂度和空间复杂度
2. 基础算法设计技术
分治法
贪心算法
动态规划
回溯算法
递归算法
3. 经典算法问题
排序算法(快排、归并排序等)
搜索算法(二分查找、深度优先搜索、广度优先搜索等)
图算法(最短路径、最小生成树、拓扑排序等)
字符串算法(KMP、后缀数组等)
数据结构相关算法(链表、栈、队列、树、图等)
4.算法实现与分析
算法的代码实现
算法性能分析和比较
算法的优化技巧
通过学习大学算法课程,学生将掌握解决复杂问题的基本方法,提高编程能力和问题分析能力,为未来的工作和学习打下坚实的基础。
课程推荐:
以找工作为目的：伯克利 CS170（高效算法和棘手问题）、斯坦福 CS 161（算法的设计与分析），结合《算法》红皮书和 LeetCode 题目进行学习。
对算法有较高追求：MIT 的算法体系课，包括 MIT 6.006（算法概论）、6.046（算法设计与分析）、6.854（高级算法），选用《算法导论》教材。
2.计算机系统
学习这门课主要为了理解计算机的基本组成部分及其相互关系, 能够设计简单的计算机架构模型。内容包括:
计算机组成原理：CPU、内存、输入输出设备的结构与功能。
指令集架构（ISA）：学习不同的指令格式、寻址模式和指令执行过程。
数据通路和控制单元：理解数据如何在计算机内部流动，以及控制信号的生成。
性能评估：学习如何评估和优化计算机性能，包括时钟速度、吞吐量等指标。
推荐课程：CMU 的 15-213（计算机系统概论）。
学习建议：投入足够多的时间，认真学习课程内容，深入理解计算机系统的原理和机制。
3.操作系统
这门课帮助我们理解操作系统的基本功能和结构。学习目标是能够编写简单的系统调用和理解操作系统的内部机制。
学习内容:
进程管理：学习进程的创建、调度和终止。
内存管理：理解虚拟内存、页面置换算法和内存分配策略。
文件系统：学习文件的存储、访问和管理机制。
设备管理：了解设备驱动程序的工作原理和中断处理。
推荐课程: 斯坦福大学的《CS140 - Operating Systems》。
四、大学三年级
计算机网络
这门课的学习目标是理解计算机网络的基本原理及其应用。能够设计和实现简单的分布式应用。
学习内容:
网络基础：学习OSI模型、TCP/IP协议栈及其工作原理。
套接字编程：理解如何使用套接字进行网络编程。
分布式系统的设计：学习一致性、容错和负载均衡等概念。
实际案例分析：分析一些著名的分布式系统（如Hadoop、MapReduce等）。
推荐课程：斯坦福的CS 144（计算机网络）。这门课会介绍计算机网络的基础知识，包括网络协议、路由、传输层和应用层协议，结合实际网络应用的案例分析
学习建议：掌握教材中的理论知识，同时参与相关实验和项目，加深对计算机网络的理解和应用能力。
2.数据库系统
本门课会深入学习数据库系统的概念和原理。理解数据库的基本概念和原理。
课程目标:
能够设计和实现简单的数据库系统。
熟练使用SQL进行数据操作和查询。
理解数据库管理系统的内部机制和优化技术。
课程内容:
数据库设计：学习关系数据库模型，包括实体-关系模型（ER模型）和规范化过程。理解数据建模的基本原则和设计模式。
SQL语言：掌握结构化查询语言（SQL）的基本语法和高级功能，包括查询、插入、更新和删除操作。学习如何编写复杂的查询和使用视图、存储过程等。
数据库管理系统（DBMS）：了解数据库管理系统的架构和内部工作原理，包括存储管理、查询处理和事务管理。探讨不同类型的DBMS（如关系型、非关系型、分布式数据库等）。
事务管理与并发控制：学习事务的概念、ACID特性及其重要性。理解并发控制机制和锁管理。
数据库安全与备份：探讨数据库安全性、用户权限管理和备份恢复策略。
大数据与分布式数据库：介绍大数据技术和分布式数据库的基本概念，包括NoSQL数据库和数据仓库
推荐课程:斯坦福大学的CS145 - 《Introduction to Databases》。
3.软件工程
本门课的学习目标:
理解软件工程的基本概念和流程。
能够参与软件项目的各个阶段，从需求分析到测试和维护。
掌握软件设计和编码的最佳实践。
学会使用项目管理工具和技术。
课程内容:
软件开发生命周期：学习软件开发的各个阶段，包括需求分析、设计、实现、测试和维护。理解不同的软件开发模型，如瀑布模型、迭代模型和敏捷开发。需求工程：探讨如何收集、分析和管理软件需求，编写需求规格说明书（SRS）。
设计与架构：学习软件设计原则、设计模式和架构风格，理解如何创建可扩展和可维护的软件系统。
编码与实现：强调编程最佳实践，包括代码复用、版本控制和文档编写。
软件测试：学习不同的测试方法，包括单元测试、集成测试和系统测试，了解测试自动化的工具和技术。
项目管理：探讨软件项目管理的基本原则，包括进度管理、资源分配和风险管理。
团队协作与沟通：强调团队合作的重要性，学习如何在团队环境中有效沟通和协作。
推荐课程:加州大学伯克利分校的CS169 - 《Software Engineering》
4.其他方向课程
根据自己的兴趣和方向选择: 例如人工智能、机器学习、信息安全等
去美国读 CS 需要系统地规划课程学习，每个学期都有重点关注的课程和领域。在学习过程中，要注重理论与实践的结合，积极参与项目和实验，提高自己的实际动手能力和解决问题的能力。
