学习计算机算法，建议从以下几个方面入手：
数据结构
掌握各种常用数据结构，如数组、链表、栈、队列、树、图等。了解它们的特点、应用场景和操作方法。数据结构是算法设计的基础，理解它们有助于设计出更高效的算法。
算法思想
熟悉常用的算法思想，包括分治法、贪心算法、动态规划、回溯算法等。理解它们的原理和应用场景，能够根据问题的特点选择合适的算法思想解决问题。
常见算法
掌握一些常见的算法，如排序算法（如冒泡排序、快速排序、归并排序）、查找算法（如线性查找、二分查找）、图算法（如广度优先搜索、深度优先搜索）等。了解它们的实现原理和时间复杂度。
编程语言
选择一门编程语言进行算法实现，如C++、Python、Java等。熟练掌握编程语言的语法和基本操作，并了解语言的一些特性和优化技巧。
算法设计与分析
学习算法的关键是理解不同算法的原理和适用场景。了解常见的算法思想如分治法、贪心算法、动态规划、回溯法等，并能分析算法的时间复杂度和空间复杂度。
编程技巧
熟练掌握编程技巧可以提升算法实现的效率和质量。包括递归、迭代、位运算、动态内存管理等。
实践项目
通过实践项目可以巩固和应用所学的算法知识。参与一些开源项目，解决实际的问题，可以提升算法的实际运用能力。
数学基础
算法工程师需要具备扎实的数学基础，包括线性代数、微积分、概率论与数理统计、离散数学等。这些知识在算法分析和优化中有着重要应用。
机器学习和深度学习
算法工程师需要理解机器学习和深度学习的原理和常用算法，熟悉常见的机器学习和深度学习框架。这对于解决复杂问题非常有帮助。
数据处理和数据分析
学习数据处理和数据分析的方法和工具，如数据清洗、特征选择、特征工程、数据可视化等。这些技能有助于从数据中提取有价值的信息，为算法提供有效的输入。
分布式计算和大数据技术
了解分布式计算和大数据技术，如Hadoop、Spark等，以处理大规模数据和实现高性能的算法。
算法优化和性能调优
学习算法的优化和性能调优技巧，以提高算法的效率和准确性。这包括了解不同的优化方法和工具，以及如何进行性能测试和分析。
通过系统学习和大量练习，可以逐渐掌握算法编程的技巧和方法，为解决实际问题提供有效的算法解决方案。