拿到多伦多大学computer science offer。暑假里如何准备？
首先，咱们得明白，多伦多大学的计算机科学，尤其是你拿到的这个，绝对不是“高中知识搬运”那么简单。它要求的是扎实的基础、清晰的逻辑思维，还有对新事物的好奇心和学习能力。所以，你的准备工作，就是要围绕这几点展开。
第一阶段：查漏补缺与巩固基础（6月 7月中旬）
这个阶段，你的主要任务是把高中阶段的计算机科学知识点过一遍，找出自己薄弱的地方，然后狠狠地补上。
数学是基石，绝不能忽视！
微积分 (Calculus)： 这是计算机科学里很多算法和模型的基础。你可能学过一些导数、积分的概念，但大学里的要求会更深入，涉及到一些理论证明和应用。
怎么准备？ 回顾一下高中数学的微积分部分，特别是导数的链式法则、积分的换元法、分部积分等。找一些大学一年级微积分的教材或者在线课程（比如 Khan Academy 的 Calculus 1 和 Calculus 2），跟着系统地学一遍。重点理解导数的几何意义和积分的应用，这在算法分析里很有用。
推荐资源： Khan Academy 的微积分课程，Coursera/edX 上的一些大学微积分入门课程，比如 MIT 的 Single Variable Calculus。
线性代数 (Linear Algebra)： 这个在图形学、机器学习、数据科学等领域几乎是无处不在。向量、矩阵、线性变换这些概念，越早熟悉越好。
怎么准备？ 高中数学可能涉及一些行列式和基本矩阵运算。你需要了解向量加减、点乘、叉乘，矩阵的加减、乘法、转置、逆矩阵，以及线性方程组的求解（高斯消元法）。理解向量空间、基、维度、特征值和特征向量的概念对你理解很多高级概念至关重要。
推荐资源： 3Blue1Brown 的 “Essence of Linear Algebra” 系列视频（这个视频系列用几何直观的方式讲解，非常赞！），MIT OpenCourseware 的 Linear Algebra (18.06)，Coursera/edX 上也有很多优秀的线性代数课程。
离散数学 (Discrete Mathematics)： 这个简直是计算机科学的“语言”。逻辑、集合论、图论、组合计数、证明方法（数学归纳法）等等，都是你未来学习算法、数据结构、计算理论的基石。
怎么准备？ 如果高中没怎么接触过，这个要花点时间。重点是理解命题逻辑、谓词逻辑，掌握集合运算，理解图论的基本概念（节点、边、路径、连通性），学会使用数学归纳法进行证明。
推荐资源： Rosen 的 Discrete Mathematics and Its Applications（经典教材，可以找最新版），或者一些在线的离散数学课程。
编程语言与算法初步：
选定一门语言深入学习： 多伦多大学的 CS 课程通常会使用 Python 和 Java，也有 C/C++ 的课程。如果你之前接触过编程，建议选择一门你相对熟悉或者学校推荐的语言，把它学扎实。
如果你是新手： 强烈推荐从 Python 入手。它的语法简洁易懂，生态系统庞大，非常适合初学者快速入门。你可以学习基本的变量、数据类型、运算符、控制流（if/else, for, while）、函数、列表、字典等。
如果你有基础： 可以考虑深入学习 Python 的面向对象编程（OOP）概念，以及一些常用的标准库。或者，如果你想提前感受一下大学课程的风格，可以开始学习 Java。Java 在面向对象方面更严谨，也有很多企业级应用。
怎么准备？ 找一些高质量的在线教程（如 Codecademy, freeCodeCamp, Coursera, Udemy），跟着做练习题，写一些小项目。比如，写一个猜数字游戏、一个简单的计算器、一个文件处理脚本等。
初步了解算法和数据结构： 知道一些基本的数据结构（数组、链表、栈、队列、二叉树）和排序算法（冒泡排序、选择排序、插入排序），大概理解它们是怎么工作的，以及它们有什么样的效率差异（虽然暂时不需要深究时间复杂度分析，但有个概念是好的）。
怎么准备？ 找一些入门级的算法书籍或者在线课程，了解这些概念即可。不要强求自己能写出复杂的算法，目标是“认识它们”。
推荐资源： freeCodeCamp 的数据结构和算法课程，Grokking the Coding Interview 的入门部分。
第二阶段：拓展视野与培养思维（7月中旬 8月）
基础打得差不多了，接下来就是拓宽你的知识面，培养计算机科学的核心思维方式。
计算机科学导论与计算机系统： 了解计算机是如何工作的，不只是写代码，还要知道代码是怎么被执行的。
操作系统 (Operating Systems)： 了解进程、线程、内存管理、文件系统等基本概念。这会帮助你理解程序运行的环境。
怎么准备？ 找一些计算机系统导论类的书籍或在线课程。
推荐资源： "Computer Systems: A Programmer's Perspective" (CS:APP) 这本书的介绍性章节（虽然全书可能有点吃力，但前几章讲计算机系统概览的不错），或者一些大学的计算机系统入门课程。
计算机网络 (Computer Networks)： 了解互联网是如何工作的，TCP/IP 协议栈，HTTP 等基本协议。这对于理解分布式系统、网络应用开发非常有帮助。
怎么准备？ 了解 IP 地址、端口、域名解析（DNS）、HTTP 请求/响应流程。
推荐资源： "Computer Networking: A TopDown Approach" 的前几章，Khan Academy 的一些网络基础知识视频。
数据结构与算法的深入： 开始系统地学习一些基本的数据结构（栈、队列、链表、树、图）和常见的算法（搜索、排序）。
怎么准备？ 重点是理解数据结构的设计原理和各种算法的实现思路。可以尝试用你熟悉的编程语言去实现它们。同时，开始接触时间复杂度和空间复杂度分析（O 符号），理解算法的效率。
推荐资源： "Introduction to Algorithms" (CLRS)（这本是圣经，但对初学者来说可能有点挑战，可以先看目录和基础章节），或者一些更适合初学者的算法书籍，以及 LeetCode 上的 Easy/Medium 题目（开始做一些简单的，感受一下）。
了解大学学习方式与社区：
多伦多大学 CS 的课程设置： 去多伦多大学的 CS 官网（或官微、学生论坛）查一下你即将学习的课程（比如 CSC108, CSC148, MAT137, MAT157 等）的课程大纲（Syllabus）和推荐教材。看看老师们是怎么介绍这门课的，有哪些重要的概念会涉及。
多伦多大学 CS 社区： 关注一些多伦多大学 CS 的学生社团、论坛（比如 Reddit 上的 r/UofTCS, 或者学校官方的学生论坛）或者 Discord 群组。了解学长学姐们是怎么度过大一的，有什么学习经验和建议。这也能让你提前融入这个圈子。
了解学校的资源： 比如 tutoring center, writing center, career services 等。提前了解学校有哪些支持可以帮助你。
尝试一个小型编程项目：
在巩固基础和学习新知识的同时，尝试做一个小型的、你感兴趣的编程项目。这可以是任何东西，比如一个简单的网页（HTML/CSS/JavaScript），一个桌面小工具，一个文本分析脚本，甚至是一个简单的游戏。
目的： 这是把学到的知识付诸实践的最佳方式。你会遇到各种实际问题，学会如何查找资料、调试代码、解决 bug。这个过程比单纯看书和做练习题更能提升你的编程能力和解决问题的能力。
第三阶段：调整心态与生活准备（8月）
在进入大学前，心态和生活上的准备同样重要。
调整学习心态： 大学里的学习节奏和高中完全不同，会更自主、更深入。不要怕困难，大学教授和助教的职责就是帮助你。积极提问，参与讨论，主动寻求帮助。
英语沟通能力： 多伦多大学是国际化的大学，虽然你拿到的是 offer，说明你的语言能力是达标的。但在日常学习和讨论中，清晰、准确、流利地表达自己的想法非常重要。可以多听听英文播客、TED Talks，或者找语伴练习对话。
生活必需品： 提前了解多伦多的气候，准备好衣物。想想住宿、交通、饮食等方面的安排。如果需要办理签证、住宿预订等事宜，也要提前规划。
休息与放松： 暑假不只是学习，也要有适当的休息和放松。和家人朋友聚会，做一些自己喜欢的事情，保持良好的精神状态，迎接新的挑战。
一些关键的建议和注意事项：
不要试图一口吃成个胖子： 大学计算机科学是一个庞大的体系，不可能在暑假里学完所有东西。关键是打好基础，培养学习能力和兴趣。
主动学习，而非被动接受： 不要只盯着教材或视频看，一定要动手去写代码，去尝试。解决问题的过程比结果更重要。
利用好在线资源： 互联网上有海量的免费优质学习资源，善加利用能事半功倍。
理解而不是死记硬背： 计算机科学很多概念是相通的，理解了核心原理，很多细节自然就明白了。
保持好奇心： 对新技术、新领域保持好奇，这会是你持续学习的最大动力。
和未来的同学交流： 如果能找到一些和你一样被多伦多大学 CS 录取的同学，一起学习、交流，会非常有帮助。
最后，再次恭喜你！多伦多大学的 CS 是一扇通往无限可能的大门。充分利用这个暑假，为你的大学旅程打下坚实的基础，祝你在多大一切顺利！
网友意见
没啥要准备的，主要是你不懂教程和题型很容易学偏，你会发现很多培训班重点讲的东西，学校一周就讲完了。学校的重点和网上视频的重点完全不一样。
我进大学前完全没学过计算机科学，也没学过编程。暑假买了本大一教程看了看。我csc108是88，csc148是94，csc165是82。我们那年还不是很卷，148和165均分83分就能进系，我均分88于是就进了。听说以前只要click button就能进系。
提前学习的知识储备基本只能让你平稳度过第一周，后面的分数很快就会变成正常水平。确实你代码语法可以提前学，但是理论课你怎么提前学？而且speciallist 必修的258，369和373三大魔鬼课程。这玩意是不可能提前学的。你自己去买pcb？自学操作系统？自学算法设计？
你连考纲，作业类型，教授的出题风格都不知道，印度教授，高龄教授，年轻教授，白人教授，华人教授，单身离异的女教授们风格是完全不一样的。
单身离异女教授基本是地狱模式。
高龄教授比较好说话，课程比较easy。
年轻教授觉得你这种zz也能进多大，快退学了吧。
白人教授只对规则负责，你爱咋滴无所谓。
华人教授通常会比较敬业，但课程难度较高。
印度教授，考试内容不难，但你需要额外找资料去学习课程内容，因为你会听不懂。
你很可能会自学完之后发现，学校为啥教得和我自学的东西不一样？然后你沾沾自喜以为自学了可以拿高分，结果一考试你发现你花时间学的内容分数占比不超过10%。
你要练习的是“学习能力”而不是“知识储备”。差不多你要练习到一周熟练运用任何语言的语法，这样你才能在大学的学习中有较大的发挥空间。比如说给你一门计算计语言，一般人要几个月学完。你要是几个月学完，就已经到期末考试了，直接凉了。
一门计算机语言，你要一周学完。3天学语法，4天写代码。对于简单的语言你甚至要在24小时之内熟练语法。7天之后除了你没有实战经验，不会写架构，基本语法概念都要掌握。（这样你就可以每天睡到自然醒了，但课还是不能翘的，教授上课的时候很可能会不经意的透露考试内容和重点。）
你要做到给你Google你能写任何东西，依靠Google和复制黏贴你能解决所有的代码问题。由于查重算法，你不能直接抄代码，你只能用复制黏贴解决语法，语言特性，语法糖的问题，逻辑还是要自己写的。
然后考试的时候是没有IDE的，你写作业可以用IDE，但这样对你考试非常不利。很多人把熟练运用ide的能力当成是代码能力，很抱歉，考试不考这个。考试会让你用铅笔手写代码，有些坑爹的要用水笔写代码。
你要在几分钟内思考出代码，在脑内编写，debug，然后一次性的写到考卷上。考试没时间给你太多重写的机会。基本上两次重构没写出来，这道题就凉了。
而且期末考试占比极高，一个代码大题没做出来，你的总分就会掉个几个百分点。提前自学只能帮你增加10%左右的buff，其他的90%都是你上课打鸡血的熬夜，以及你考试状态换来的。
有点像你半年后要高考，然后你才刚入学。你要在半年内学完5门课程，然后持续8个周期，共计4年。
暑假还是好好玩玩吧，大多数人自学都是浪费时间。真正有高效率自学能力的，半年学5门课也足够了。
大学的课程不是你花时间多就能学会的。计科的知识需要你短时间，高效率，专注的学习。你学习时间越长，越容易忘记。
通常来说课程知识在你期末考试一个月之后会降低到10%以下。你暑假学完，你觉得稳了，然后期末考试的时候你就忘得差不多了，还是一样的要刷past test。平时作业也不是你靠知识就能直接做出来的，是你去尝试各种方法，debug换来的。
如果真要有什么建议
我建议你学完语法直接刷leet code。
编程技能几乎所有计科课程都会用到。
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