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CS 自学路线图：零基础按 3 个里程碑规划学习顺序

【免费下载链接】cs-self-learning计算机自学指南项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cs/cs-self-learning

cs-self-learning 把国内外名校的开源计算机课程整理成册，并附自学建议与配套资源。这篇文章基于它给你规划一条 CS 自学路线图：3 个里程碑、一张节奏表，适合零基础或想系统补齐计算机基础的你。

🗺️ 一图看懂学习路线

里程碑 1：用 Python 打好编程入门基础

完成后你能独立写出中等规模的 Python 程序，再学新语言也能快速上手。

推荐资源：CS61A 用 Python 讲程序结构与数据抽象；工具层面配合 MIT Missing Semester 学命令行与开发工具。

自测：

• 能否不查教材，用 Python 实现一个带参数解析的命令行小工具？
• 你的代码里，还有多少「超过 20 行、职责混杂」的函数？

里程碑 2：数据结构与计算机系统基础

完成后你能量化分析算法效率，也能解释一条指令在系统里经历了什么。

推荐资源：6.006 系统训练数据结构与算法；CSAPP 打通「程序—系统」的完整视角。

自测：

• 拿到一个排序需求，你能否先估算时间复杂度再动手？
• 遇到段错误时，你能否说出栈溢出的一般成因？

里程碑 3：操作系统与体系结构进阶

完成后你懂进程、内存、文件系统的底层实现，也知道 CPU 如何执行一条指令。

推荐资源：MIT 6.S081 在 xv6 上动手改操作系统；Nand2Tetris 从与或非门一路搭到虚拟机；网络方向可加 自顶向下计算机网络。

自测：

• 一个进程从创建到退出，要经过哪些 OS 环节？
• 能否画出「寄存器—组合逻辑—控制器」的数据通路草图？

时间与节奏：按 8 周一个里程碑推进

三个里程碑合计约 6 个月。想继续深入数学、人工智能等方向，可参考仓库内的 完整 CS 学习规划 自行扩展。

常见弯路自检清单

• 只刷完视频，Lab 和 Project 却从没动手写过？
• 把目录里所有课程都收藏了，却一直没开始？
• 一卡壳就搜现成答案，而不是先读文档、复现问题？
• 代码没进版本管理，改坏了回不去？

环境准备：3 个必备工具

• Git：管理代码版本，每个 Project 都应配合使用
• Docker：一键拉起一致的学习环境，省掉配置时间
• Vim：服务器上的常用编辑工具，系统类课程会频繁用到

需要本地阅读时，先克隆仓库：

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下一步：打开 使用指南，按你的空闲时间挑一份自学习方案。

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