斯坦福大学 CS 课程介绍
本文介绍斯坦福大学计算机科学相关课程以及学习建议，为广大自学朋友提供一些有价值的信息。
CS106B：程序设计抽象思维
CS106B 是斯坦福大学 CS 核心课程的第一门编程课，主要训练解决复杂问题的能力，课程的重点是介绍业界广泛使用的数据结构和算法。除此之外，课程还会特别训练计算机科学中最重要的思维——递归，通过对这些成熟案例的研究以启发学生的创造力。
对于从来没有接触过编程的同学，如果担心跟不上这门课，斯坦福还提供了先修课程 CS106A，主要训练抽象思维以及分治思想。如果说 CS106A 的重点是把程序写对，那么 CS106B 的重点就是把程序写好。
本项目的起源是之前春节在家，闲来无事，恰好看到了 CS106B 开课，所以就想着跟一下。每做完一份作业，无不感叹斯坦福老师的厉害之处，这是真正在“教”这件事上下足了功夫。
递归部分的作业比较烧脑，需要反复研究课件，反复揣摩每句话老师的用意。好在基本上保持每周完成一个 Assignment，后半部分相对简单些，基本上三天就能做完一份作业。
环境搭建
务必严格按照官网要求搭建环境，斯坦福 C++ 库常年更新，只有课程配套的库才能正常使用。本系列环境搭建可以参考官网，也可以在我的代码仓库里面查找。
成功运行后，Windows 在下面的位置会有编译好的斯坦福库，macOS 也有对应文件夹。
C:\Users\用户名\AppData\Local\cs106
配套教材
《Programming Abstractions in C++》，中文版《C++ 程序设计：基础、编程抽象与算法策略》
随书配套的库 SimpleCxxLib 和课程的不配套，需要单独配置。注意图形部分依赖 spl.jar 包，需要安装 JRE 环境。目前在最新版本 Ubuntu 下测试没有问题，喜欢 Linux 下开发的同学可以试一下。
学习建议
Q：如何开始作业？
每个作业开始之前，仔细阅读相关的讲义和随堂代码，理解了课堂内容后再开始作业。每个作业，一方面是巩固课堂内容，另一方面是补充升华。如果作业内容涉及课堂知识，还需要反复看课件，通过作业才能真正领会课堂知识点的精髓。
Q：这门课讲数据结构和算法吗？
本课程重点不是设计数据结构和算法，而是 Problem Solving 问题求解。所以涉及到相关内容的，都会给出算法步骤，只需要按步骤转换成 C++ 就好了。有些算法不太理解，可以全网搜索相关内容，比如 BST 或 Graph 相关东西，明白之后再开始作业。
Q：有些题始终做不出来怎么办？
如果压力测试始终通不过，可以先放一放，做做其他题可能就有思路了。或者没事多看看作业说明，字里行间都会有老师埋下的伏笔，一旦领会某一句话就很容易做出来了。
Q：C++ 需要学到什么程度？
C++ 不需要精通，课堂提供的 C++ 技巧足够完成作业的。如果对 C++ 感兴趣，可以尝试学习 CS106L，尝试自己写一下斯坦福 C++ 库。
其他说明
每次作业务必自己思考一周以上，不要去网上找别人的解答。特别是递归的解法，很多非常简洁，看了别人的解法就会少了很多学习体验，看懂不代表你已经掌握。斯坦福的题每年不会变太多，题量有限，且做且珍惜。
最后再给个老师的主页 Keith Schwarz，推荐 Keith 版本的 CS106B，整整十个作业，详尽的单元测试，课程体验非常好。
CS106L：标准 C++ 编程
学完了 CS106B，对于 C++ 知识体系的了解，可以说已经（仅仅）涵盖了《C++ Primer》第一部分的内容；这些语法知识对于完成算法题已经完全够用了。
如果你想更深入的学习 C++，创建真实高效的应用，那么接下来应该学习的课程非 CS106L 莫属！下面就来谈谈这门课的学习。
课程内容
直观上来讲，这门课的内容包含了《C++ Primer》剩下的几个部分，除此之外，这门课也会介绍一些最新标准的东西。整个课程主要会讲解以下几个主题：
- I/O 流的概念
- STL 标准模板库的几个模块，除此之外，还会穿插一些 template function 相关的主题
- 数据抽象 关于如何抽象出自己的数据容器，C++ 提供了大量的工具（move semantics，template class，RAII，etc）
- 多线程、模板元编程等更高阶的技巧
可以看出整个课程的脉络，基本和《C++ Primer》章节顺序类似。所以，这门课的最佳教材，除了配套的课程手册可以读一读之外，建议搭配《C++ Primer》一起享用，系统地建立一个 C++ 知识体系。
由此，我们也可以看出斯坦福教学体系的完备性。从 CS106B/CS106L 这两门课中剥离出 C++ 部分的内容，就相当于讲了一遍《C++ Primer》了。更值得称道的是，学完了 C++ 语法知识，如果你找不到合适的进阶项目练手，那么课上用的斯坦福 C++ 库便是很好的研究案例。
这也是笔者为什么偏爱斯坦福课程的原因，讲师及助教们真是太贴心了。在“教”这件事情上，不管是课程逻辑，还是随堂课件、配套练习，都下足了功夫。更难得的是，这些课程能够常年保持更新，紧贴业界需求！
学习建议
如果没有学完 CS106B，不建议上手这门课。如果刚学完了 CS106B，其实也不太推荐直接开启这门课的学习。
推荐的学习顺序应该是，学完 CS106B 后，紧接着学习 CS107 或 CSAPP 这样的体系结构课程。在准备学习操作系统、网络这类专题课程之前，把 CS106L 完整过一遍，并用刚学到的 C++ 工具去解决操作系统、网络相关的编程问题，从而达到学以致用的目的。
体系结构的课程，一般都会用 C 语言和汇编。学完这样的课程，你的脑海里会逐渐浮现出软件工程的一些想法。经过这类课程的磨练，你不仅会知道计算机的局限性，还能够体会用 C 语言处理这样的问题会有多么的痛苦。
这个时候，C++ 的出现就仿佛是一道光，其内置的强大工具会带你脱离思维的苦海。怎么写出通用的函数（算法），怎么写出高度抽象还能参数化类型的类（数据结构）……这些是系统编程中绞尽脑汁需要解决的问题。而现在，解决这类问题的通用工具，在 C++ 中唾手可得！这怎么能不让人拍案叫绝！
学习的过程还是优先看课堂讲义，先理解随堂代码，并尝试手写一些斯坦福 C++ 库的接口。针对每一个主题，参考《C++ Primer》对应章节，补充缺失的内容。相信用不了 10 周，你便能建立一个关于 C++ 知识框架的心智模型。
关于课件
视频已经整理并上传至B 站主页，这是 Win19 和 Win20 两个学期的整合版。这两期的风格偏课堂讨论和现场写代码，所以这两期没有完整的课件。
这里笔者推荐看最新版本的 PPT，再结合公开的视频以及参考书，自行整理一份属于自己的 C++ 知识笔记。
关于作业
作业部分建议直接尝试官网最新版即可，因为旧版课程是基于老版本的 Qt 环境，相关依赖不太好解决。另外，最新版基于 Linux 和 CMake，更贴近工业实践。
比较劝退的一点是，这些工具是基于 Linux 命令行的。所以，如前所述，笔者建议先学习 CS107 或 15-213 相关的系统课程，培养 Linux 环境下的开发习惯，特别是 GDB 调试的能力。这些能力也将在后续进阶课程中，给你带来极大的帮助。有这样的机会，让你尽早熟悉这些工具，何乐而不为呢？