计算机博士学习算法的过程可以大致分为以下几个步骤：
基础学习
算法基础：了解算法的基本概念，包括算法的定义、分类、工作方式以及输入输出等。
数据结构基础：学习常用的数据结构，如栈、队列、二叉树、图等，以及它们在算法中的应用。
编程语言：选择一门编程语言进行实践，如C/C++、Java或Python，掌握基本的编程语法和编程技巧。
深入学习
经典算法：学习并理解经典算法，如排序算法（冒泡排序、快速排序、归并排序等）、搜索算法（二分查找、深度优先搜索、广度优先搜索等）、图算法（最短路径、最小生成树等）。
算法分析：学习如何分析算法的时间复杂度和空间复杂度，掌握大O表示法，能够对算法进行性能评估。
算法设计：学习算法设计技巧，如分治法、动态规划、贪心算法等，并能够针对具体问题设计有效的算法解决方案。
实践应用
编程练习：通过编程练习和刷题来巩固所学知识，提高算法实现能力。
项目实践：参与实际项目，将所学算法应用于实际问题中，积累实践经验。
科研实践：在科研中应用算法，进行算法研究和改进，提升科研能力。
扩展学习
跨学科知识：学习数学、物理、生物学等相关学科的知识，拓宽视野，增强算法理解和应用能力。
前沿技术：关注人工智能、大数据、云计算、网络安全等前沿技术，了解算法在这些领域的应用和发展。
总结提升
归纳总结：对所学算法知识进行归纳总结，形成系统的知识体系，提升对算法的熟练度。
思考创新：提升思考高度，将各类算法之间的区别和联系搞清楚，做到举一反三，创新性地解决复杂问题。
推荐资源
书籍：《算法导论》、《算法图解》、《数据结构和算法分析 - C 语言描述》、《统计学习方法》、《机器学习实战》等。
在线课程：Coursera、edX、网易云课堂等平台上的算法相关课程。
编程实践：LeetCode、HackerRank等在线编程平台，通过刷题来提升算法实践能力。
通过以上步骤和资源，计算机博士可以系统地学习算法，并逐步提升自己的算法设计和应用能力。