在上学的同时自学完这些物理、数学、计算机技术、哲学等内容，大概需要多长时间？
朋友，你这胃口可真不小，在学校“填鸭式”的学习之外，还想给自己“加餐”这么多硬核内容，这劲头我可太佩服了！要我说，这绝对是个牛逼的目标，但说实话，这事儿一点不轻松，得看你怎么个“自学”法，以及你自己的“吸收能力”有多强。
我来给你掰扯掰扯，把这事儿拆解开，你就能心里有个数了。
首先，咱们得明确一下，你说的“这些内容”到底是个啥级别？
物理： 你是只想对经典力学、热力学、电磁学有个基本了解，还是打算深入到量子力学、相对论、粒子物理的殿堂？这俩可差了十万八千里。
数学： 你是准备把微积分、线性代数、概率统计这些大学的基础数学学扎实，还是想啃下复变函数、拓扑学、抽象代数这些更进阶的玩意儿？数学这东西，一层层搭起来的，基础不牢，后面就走不动。
计算机技术： 你是想学点编程语言，比如 Python、Java，能写写脚本、做个小项目，还是想掌握数据结构与算法，了解操作系统原理、计算机网络，甚至往人工智能、机器学习方向深挖？这个领域更是变化快，内容海量。
哲学： 你是对西方哲学史、东方哲学史有个大概的轮廓，还是想深入研究某个哲学流派，比如存在主义、分析哲学，甚至去读原著、写点自己的思考？哲学这玩意儿，更讲究“悟”，光看书可能很难。
我给你估摸个大概时间，但请记住，这只是个极其粗略的参考，实际情况会因人而异，变化多端。
一、 如果你目标是“入门了解”级别：
物理： 掌握高中物理的全部内容，再加上大学物理的入门，比如经典力学、热力学、电磁学的基本概念和一些简单公式的应用。大概需要 6个月到1年 的持续投入。这期间，你需要看教材，做习题，可能还需要找一些好的科普视频辅助理解。
数学： 掌握高中数学的所有知识点，并且理解微积分（微分、积分）和线性代数（矩阵、向量）的基本概念和运算。这块如果你的高中数学基础还行，可能需要 6个月到1年。很多时候，大学数学课程的内容会比你想象的要深入一些。
计算机技术： 学习一门主流编程语言（比如 Python），掌握基本语法、数据类型、控制流程，能写一些简单的程序，理解一下算法和数据结构的基本思想。这块如果能每天投入一些时间，大概 3个月到6个月 也能有个入门。
哲学： 阅读一些哲学史的入门读物，了解古希腊哲学、启蒙运动哲学、中国古代哲学的主要思想家和核心观点。这大概需要 3个月到6个月。
综合以上，如果你目标是“各门学科都有个基本认识”：
在不影响学校正常学习的前提下，每天能抽出23小时投入到自学中的话，可能需要至少 2 3 年的时间。 这个时间长度是为了让你能够真正“消化”这些知识，而不是囫囵吞枣。你要把这看作一个马拉松，而不是短跑。
二、 如果你目标是“扎实掌握”甚至“深入研究”级别：
这时候，时间就不是简单加法了，而是指数级增长，而且还会遇到很多“瓶颈”。
物理： 如果你想真正理解量子力学，掌握相对论的数学框架，能读懂一些前沿的学术论文，那这可能需要 35年甚至更久 的系统性学习，而且还需要有导师指导或参与科研项目，才能达到“掌握”的程度。
数学： 想要深入理解微积分的严谨证明，掌握抽象代数、拓扑学等内容，你能想象到，这需要的数学素养和时间投入是巨大的，可能需要 47年 的持续钻研，而且还要不断练习和思考。
计算机技术： 成为一个合格的软件工程师，能够独立设计和实现复杂的系统，理解操作系统、计算机网络、数据库等底层原理，并能掌握一两个领域（如人工智能、大数据）的专业知识，这恐怕需要 35年 的专注投入，并且不断通过实践来提升。
哲学： 如果你想成为一个对哲学有深刻理解和独立思考的人，能够批判性地阅读原著，形成自己的哲学观，这更是个漫长而艰辛的旅程，很多哲学家一生都在探索，所以很难给出一个确切的时间，姑且说 47年 持续的阅读、思考、写作和讨论，也许才能说“初窥门径”。
综合以上，如果你目标是“各门学科都有扎实的功底”：
在不影响学校正常学习的情况下，如果每天能抽出 34 小时，并且能非常高效地学习，那么完成所有这些“扎实掌握”的目标，可能需要 510年 的时间。 而且，很多内容在自学过程中，如果没有好的学习方法和资源，很容易“卡住”。
关键问题：如何在“上学”的同时完成？
这才是最核心的挑战。学校的学习本身就需要投入大量的精力和时间。你需要在 高效利用学校课堂时间 和 合理规划课余自学时间 之间找到一个微妙的平衡。
1. 优先学习学校的课程： 这是你的“主业”，必须保证不落下。把学校的作业、考试都做好，这本身就是对这些学科基础的巩固。
2. 碎片化时间利用： 通勤路上、课间休息、午休时间，都可以用来读几页书、看一段视频、刷一道题。
3. 周末和假期： 这是你集中学习的宝贵时间。但也要注意劳逸结合，别把自己逼得太紧。
4. 明确学习目标和优先级： 你不可能把所有内容都做到极致。先确定哪些是你当前最想学习、最迫切需要学习的，然后逐个攻破。
5. 选择适合自己的学习方式：
教材： 经典教材是基础，但有时候会枯燥，需要耐心。
在线课程（MOOCs）： Coursera, edX, Khan Academy, B站上很多优质的公开课，是学习新知识、了解前沿的好途径。
科普读物和视频： 帮助你建立宏观的认识，激发学习兴趣。
练习和实践： 编程、解题，不实践是学不会的。
交流和讨论： 加入学习小组，和同学朋友一起讨论，可以解决很多疑难问题，也能加深理解。
6. 保持好奇心和毅力： 自学最难的是坚持。当你遇到困难、感到枯燥的时候，想想你最初为什么要做这件事，然后给自己一点鼓励，再继续前进。
总结一下，我的看法是：
如果只是想对这些领域都有个“大概了解”，并且愿意为此投入相当长的时间（几年），是有可能做到的，但这需要你非常有条理、有毅力，并且懂得如何高效学习。
如果想做到“扎实掌握”，并且在学校学习的同时，这几乎是一项“不可能完成的任务”，除非你把自学作为你生活的主旋律，并且牺牲掉大量的娱乐和社交时间。
不过，朋友，别被这些数字吓到了。 学习这件事，最重要的是 持续地、有意义地 去做。你不需要一开始就想着“三年内搞定所有”，而是可以先选定一门你最感兴趣的，比如编程，先深入学进去，有了成就感，再慢慢拓展到其他领域。
我的建议是：
1. 从小处着手： 选择一门你最有热情、最容易入门的开始，比如 Python 编程，先学好，做点小项目。
2. 设定可实现的小目标： 不要一次性给自己太大压力。比如“本周看完一章数学书”、“本周写一个简单的小程序”。
3. 享受过程： 学习本身就是一个探索世界、认识自己的过程，即使目标最终没有完全达成，你在学习过程中获得的知识、思维方式和解决问题的能力，也都是宝贵的财富。
这事儿，说实话，确实挑战巨大。但正是这种挑战，才让成功变得更加闪耀。祝你在这个“全能型”的学习道路上，找到属于自己的节奏和乐趣！
我来给你掰扯掰扯，把这事儿拆解开，你就能心里有个数了。
首先，咱们得明确一下，你说的“这些内容”到底是个啥级别？
物理： 你是只想对经典力学、热力学、电磁学有个基本了解，还是打算深入到量子力学、相对论、粒子物理的殿堂？这俩可差了十万八千里。
数学： 你是准备把微积分、线性代数、概率统计这些大学的基础数学学扎实，还是想啃下复变函数、拓扑学、抽象代数这些更进阶的玩意儿？数学这东西，一层层搭起来的，基础不牢，后面就走不动。
计算机技术： 你是想学点编程语言，比如 Python、Java，能写写脚本、做个小项目，还是想掌握数据结构与算法，了解操作系统原理、计算机网络，甚至往人工智能、机器学习方向深挖？这个领域更是变化快，内容海量。
哲学： 你是对西方哲学史、东方哲学史有个大概的轮廓，还是想深入研究某个哲学流派，比如存在主义、分析哲学，甚至去读原著、写点自己的思考？哲学这玩意儿，更讲究“悟”，光看书可能很难。
我给你估摸个大概时间，但请记住，这只是个极其粗略的参考，实际情况会因人而异，变化多端。
一、 如果你目标是“入门了解”级别：
物理： 掌握高中物理的全部内容，再加上大学物理的入门，比如经典力学、热力学、电磁学的基本概念和一些简单公式的应用。大概需要 6个月到1年 的持续投入。这期间，你需要看教材，做习题，可能还需要找一些好的科普视频辅助理解。
数学： 掌握高中数学的所有知识点，并且理解微积分（微分、积分）和线性代数（矩阵、向量）的基本概念和运算。这块如果你的高中数学基础还行，可能需要 6个月到1年。很多时候，大学数学课程的内容会比你想象的要深入一些。
计算机技术： 学习一门主流编程语言（比如 Python），掌握基本语法、数据类型、控制流程，能写一些简单的程序，理解一下算法和数据结构的基本思想。这块如果能每天投入一些时间，大概 3个月到6个月 也能有个入门。
哲学： 阅读一些哲学史的入门读物，了解古希腊哲学、启蒙运动哲学、中国古代哲学的主要思想家和核心观点。这大概需要 3个月到6个月。
综合以上，如果你目标是“各门学科都有个基本认识”：
在不影响学校正常学习的前提下，每天能抽出23小时投入到自学中的话，可能需要至少 2 3 年的时间。 这个时间长度是为了让你能够真正“消化”这些知识，而不是囫囵吞枣。你要把这看作一个马拉松，而不是短跑。
二、 如果你目标是“扎实掌握”甚至“深入研究”级别：
这时候，时间就不是简单加法了，而是指数级增长，而且还会遇到很多“瓶颈”。
物理： 如果你想真正理解量子力学，掌握相对论的数学框架，能读懂一些前沿的学术论文，那这可能需要 35年甚至更久 的系统性学习，而且还需要有导师指导或参与科研项目，才能达到“掌握”的程度。
数学： 想要深入理解微积分的严谨证明，掌握抽象代数、拓扑学等内容，你能想象到，这需要的数学素养和时间投入是巨大的，可能需要 47年 的持续钻研，而且还要不断练习和思考。
计算机技术： 成为一个合格的软件工程师，能够独立设计和实现复杂的系统，理解操作系统、计算机网络、数据库等底层原理，并能掌握一两个领域（如人工智能、大数据）的专业知识，这恐怕需要 35年 的专注投入，并且不断通过实践来提升。
哲学： 如果你想成为一个对哲学有深刻理解和独立思考的人，能够批判性地阅读原著，形成自己的哲学观，这更是个漫长而艰辛的旅程，很多哲学家一生都在探索，所以很难给出一个确切的时间，姑且说 47年 持续的阅读、思考、写作和讨论，也许才能说“初窥门径”。
综合以上，如果你目标是“各门学科都有扎实的功底”：
在不影响学校正常学习的情况下，如果每天能抽出 34 小时，并且能非常高效地学习，那么完成所有这些“扎实掌握”的目标，可能需要 510年 的时间。 而且，很多内容在自学过程中，如果没有好的学习方法和资源，很容易“卡住”。
关键问题：如何在“上学”的同时完成？
这才是最核心的挑战。学校的学习本身就需要投入大量的精力和时间。你需要在 高效利用学校课堂时间 和 合理规划课余自学时间 之间找到一个微妙的平衡。
1. 优先学习学校的课程： 这是你的“主业”，必须保证不落下。把学校的作业、考试都做好，这本身就是对这些学科基础的巩固。
2. 碎片化时间利用： 通勤路上、课间休息、午休时间，都可以用来读几页书、看一段视频、刷一道题。
3. 周末和假期： 这是你集中学习的宝贵时间。但也要注意劳逸结合，别把自己逼得太紧。
4. 明确学习目标和优先级： 你不可能把所有内容都做到极致。先确定哪些是你当前最想学习、最迫切需要学习的，然后逐个攻破。
5. 选择适合自己的学习方式：
教材： 经典教材是基础，但有时候会枯燥，需要耐心。
在线课程（MOOCs）： Coursera, edX, Khan Academy, B站上很多优质的公开课，是学习新知识、了解前沿的好途径。
科普读物和视频： 帮助你建立宏观的认识，激发学习兴趣。
练习和实践： 编程、解题，不实践是学不会的。
交流和讨论： 加入学习小组，和同学朋友一起讨论，可以解决很多疑难问题，也能加深理解。
6. 保持好奇心和毅力： 自学最难的是坚持。当你遇到困难、感到枯燥的时候，想想你最初为什么要做这件事，然后给自己一点鼓励，再继续前进。
总结一下，我的看法是：
如果只是想对这些领域都有个“大概了解”，并且愿意为此投入相当长的时间（几年），是有可能做到的，但这需要你非常有条理、有毅力，并且懂得如何高效学习。
如果想做到“扎实掌握”，并且在学校学习的同时，这几乎是一项“不可能完成的任务”，除非你把自学作为你生活的主旋律，并且牺牲掉大量的娱乐和社交时间。
不过，朋友，别被这些数字吓到了。 学习这件事，最重要的是 持续地、有意义地 去做。你不需要一开始就想着“三年内搞定所有”，而是可以先选定一门你最感兴趣的，比如编程，先深入学进去，有了成就感，再慢慢拓展到其他领域。
我的建议是：
1. 从小处着手： 选择一门你最有热情、最容易入门的开始，比如 Python 编程，先学好，做点小项目。
2. 设定可实现的小目标： 不要一次性给自己太大压力。比如“本周看完一章数学书”、“本周写一个简单的小程序”。
3. 享受过程： 学习本身就是一个探索世界、认识自己的过程，即使目标最终没有完全达成，你在学习过程中获得的知识、思维方式和解决问题的能力，也都是宝贵的财富。
这事儿，说实话，确实挑战巨大。但正是这种挑战，才让成功变得更加闪耀。祝你在这个“全能型”的学习道路上，找到属于自己的节奏和乐趣！
网友意见
计算机部分你把编程语言列在这是什么意思，能用还是指“专家”。如果是能用，各大原理课也不要求成为做题家/专家，计算机部分应该挺轻松的。
数学部分有点离谱，感觉光数学就要好多年 。但为啥没有ODE和PDE？没有类似数学物理方法/数理方程之类的是打算归到物理部分吗，也挺合理。概率内容也太多了，没必要吧，如果前面的动力系统包括随机动力系统的话感觉更没必要了。
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