這個部分大概需要一段時間吧，打好基礎是挺重要的，熟話說厚積薄發，大家都明白這個道理，明白學習算法，學習計算機理論的重要性，但是真要實踐起來實在是痛苦的事情，每天的學習覺得很盲目有很多東西都是用不上的，所以說練習內功是一件漫長而又艱險的路途。可是要知道要想達到真正的境界，這是不可少的一步，曾經看過GNU的掌門人，動輒10年以上一線開發經驗，8年的開發team管理經驗，這是什么境界！在中國呢，大多數2B的所謂的項目經理，技術經理都是一群2B玩意兒，沒有堅厚的理論功底，前幾年玩過什么VB，Delphi就說能開發了，這幾年寫過一陣子Java，就說掌握OO了，真是瘋子，沒有學術氣氛的一個大環境，只有自己努力了。我的一位很厲害的師傅給我講過老外為什么比現在的國人要厲害，那是因為他們能“管理”的代碼比較多，什么意思呢？就是說我的大腦里面能控制5K行的代碼，比我厲害的老外能控制1W行的復雜度，而且在我的理解老外學習計算機的方式和我們也有很大不同，他們能把問題看的很透徹，甚至看穿了每個變量在內存中的每一個行為，中國的互聯網很大程度上影響了國人的學習態度，有的計算機畢業的學生一直去寫一些爛代碼，美其名曰設計師，完全丟掉了計算機老祖宗的教導，我覺得要是自己覺得自己是計算機系出來的那么要掌握很多東西后才能說自己是一位軟件工程師，否則連coder都不是，現在很多公司招人其實都是招coding的人，不是軟件工程師。四年至少學會和理解計算機和數學的大部分課程，為什么要學習一定的數學呢？這是個受爭議的問題，而我個人認為真正的軟件工程師是需要數學的，起碼要數學的思維方式。
一門或者幾門語言是必須學會的，要不我們怎么實踐呢。過程的C和OO的Java最好都要會，有C經驗是很重要的，十分重要，我之前C的經驗很少，所以被拒過一次，因此現在想靜下心來學習學習，實踐實踐。
語言會了就是練內功的基本了：算法和數據結構，這是兩個不同的東西，我曾經去面一家公司，所有的大題都是鏈表，當時狂暈！爆汗！只會考數據結構，連個查找都不考，呵呵，自然都很簡單的搞定了。書多的是，我不推薦看TAOCP，除非你的數學有了5年以上的數學奧林匹克訓練，并且數學知識面非常廣泛，沒看過的人以為很神奇，要是看完了很牛B，我當時也是這樣想的，看看書皮上寫的，看會了就能給蓋茨發簡歷了，真牛！不過看了不到半年，僅僅半年，我就明白了一個偉大的事情：我被打擊哭了！！不過第一卷我還是看完了，掌握的根本不到50%，我有11年的數學奧賽訓練史，所以勉強讀完第一卷所謂的基本算法，感覺就是數學課本，雜七雜八的數學課本，各方面都有，高等數學，代數學，概率，級數都涵蓋了。后來明白了，需要看看他的基礎具體數學，然后學一下組合數學才能駕馭這本東東。
后來明白了，我需要一定的C的基礎和牛B的C++ coding能力才能去搞搞一些我喜歡的地方，呵呵。因此該學習一下了，學好了C，在練練Algorithms In C的代碼能力，然后看看Algorithms Desgin，提高一下思維，最后才可以去看半數值了。
所謂“厚積薄發”，實在是有道理！
附上一下：我覺得要想去一些牛B的地方應該復習一下以前學會的東西：
計算機理論基礎：離散數學，計算理論，數值計算，自動機理論，計算機系統，操作系統，數據庫理論……
數學知識基礎：統計學，概率論，隨機過程，組合數學，高等數學，數學分析……
研究方向上基礎：數據挖掘算法，機器學習算法，數學建模的東東……
語言上：C，Java，可以了。C++可是很難學的，唉……。
最后就是，aha，智力題了！
這是一個哥哥的建議：
一般要做到50行以內的程序不用調試、100行以內的二分鐘內調試成功。
主要是考慮考慮算法，關鍵是思考算法上，不是花在寫程序與debug上。
練經典常用算法，下面的每個算法給我打上十到二十遍，同時自己精簡代碼，因為太常用，所以要練到寫時不用想，10-15分鐘內打完，甚至關掉顯示器都可以把程序打出來.
1.最短路(Floyd、Dijstra,BellmanFord)
2.最小生成樹(先寫個prim,kruscal要用并查集，不好寫)
3.大數（高精度）加減乘除
4.二分查找. (代碼可在五行以內)
5.叉乘、判線段相交、然后寫個凸包.
6.BFS、DFS,同時熟練hash表(要熟，要靈活,代碼要簡)
7.數學上的有：輾轉相除（兩行內），線段交點、多角形面積公式.
8. 調用系統的qsort, 技巧很多，慢慢掌握.
9. 任意進制間的轉換
練習復雜一點，但也較常用的算法。
如：
1. 二分圖匹配（匈牙利），最小路徑覆蓋。
2. 網絡流，最小費用流。
3. 線段樹。
4. 并查集。
5. 熟悉動態規劃的各個典型：LCS、最長遞增子串、三角剖分、記憶化dp。
6.博弈類算法。博弈樹，二進制法等。
7.最大團，最大獨立集。
8.判斷點在多邊形內。
9. 差分約束系統。
10. 雙向廣度搜索、A*算法，最小耗散優先。
前兩個階段是打基礎，第三階段是鍛煉快速建立模型、想新算法。這就要平時積累了。
1. 論文看看，關于研究方向的主要看（大概幾百篇的，我只看了一點點，呵呵）。
2. 做過的題要記好 :-)。
3. 主動去看看這個方向上比較牛的人的研究方法和研究歷史。
引用一句廣告詞：“你有一個想法，一個很大的想法，這個想法如此之大！”。將理想變為現實的過程總是十分漫長而又艱辛的。——IBM