How to Design Programs: An Introduction to Programming and Computing（程式設計方法：程式設計與計算導論）
Matthias Felleisen; Robert Bruce Findler; Matthew Flatt; Shriram Krishnamurthi
電腦科學
共 94 本精選書籍，按課程分組
學習指南
先做一道小練習，比較三本書哪本更適合你；再依六步計畫閱讀，透過例題與追加練習檢查自己的理解。
電腦科學演算法
演算法推理：選教材，並證明最佳化答案
比較三本演算法書的證明、查閱與建模用途，依六步建立可複核的解法，再用原創加權排程與間隔變式檢驗遞迴式和限制。
電腦科學資料結構資料結構：把不變式與操作成本講清楚
比較免費的嚴格分析教材、Java實現教材與直觀入門書，用原創擴容和縮容題區分單次最壞成本、攤還成本及空間取捨。
電腦科學機器學習與人工智慧機器學習：讓驗證單位匹配預測任務
比較兩條免費統計學習路線與綜合人工智慧參考，用原創重複裝置驗證和部署變式，審查留行、留組、近鄰距離及外推邊界。
電腦科學電腦網路電腦網路：選教材，把每一段延遲算清
比較三種網路教材路線，透過原創傳輸與視窗例題，區分有效負載速率、傳送延遲、傳播與等待，並檢查理想模型的成立條件。
電腦科學作業系統作業系統：選鎖之前先解釋交錯執行
比較免費概念教材、小型RISC-V核心與綜合參考，用原創事件軌跡和同步變式區分原子性、互斥、確定順序及模型邊界。
電腦科學程式設計導論Python第一本書怎麼選：寫出能解釋、能測試的小程式
比較三本Python入門書，依六步任務練習預測、函式、集合、檔案與測試，再用原創資料例題釐清零值與遺漏值為何不能混為一談。
電腦科學資料庫系統關聯資料庫：選教材，先核對查詢在數什麼
比較設計、系統與理論三類資料庫讀物，以原創SQL實例區分鍵、未知值、沒有對應紀錄及連接倍增，再檢查各欄的統計單位。
從哪一本開始
計算機科學：用程式碼檢驗概念
面向大學生、兼顧自學者的本站整理建議，不是大學官方學習計畫。購買前請核對自己的課程大綱；不同版次的習題編號等可能不同。
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如果剛開始學程式設計，先選與課程匹配的入門書並動手寫小程式，再按興趣進入演算法、資料庫、作業系統或計算機組織。要核對難度和程式語言；一本書涵蓋不了整個學科。
本站建議的閱讀方法
- 每章學完就實作核心方法、測試邊界情況，並說明時間或空間成本。系統類課程的硬體和工具鏈差異很大，應以課程環境和實驗說明為準。
- 把習題用來發現知識漏洞，而不只是核對答案。逐步整理程式、測試案例和設計理由，形成自己的小型作品集。
依課程瀏覽
書目依通常對應的課程分組，每組從入門到進階排序。
