学习计算机优课算法可以遵循以下步骤：
打好数学和编程基础
数学基础：掌握离散数学、线性代数、概率论和统计学是理解算法的基础，尤其是在数据科学和机器学习领域。
编程语言：选择一个主流编程语言来实现算法，常见选择包括Python、C++、Java等。Python因其简单的语法和丰富的算法库而非常流行。
理解基础数据结构
数据结构：学习数组与链表、栈与队列、哈希表、树与图等基础数据结构，理解它们的定义、操作、时间复杂度等，并通过编写代码实现这些数据结构。
掌握经典算法
排序算法：学习常见的排序算法如冒泡排序、快速排序、归并排序和堆排序，理解它们的时间和空间复杂度，以及适用的场景。
搜索算法：如线性搜索、二分搜索、深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）。
动态规划：学习动态规划的思想，解决最优子结构和重叠子问题。经典的动态规划问题包括斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等。
贪心算法：理解贪心算法的概念，掌握贪心算法的基本要素，理解贪心算法与动态规划算法的差异。
学习方法和资源
教材：使用教材或在线课程学习每种数据结构和算法的定义、操作、时间复杂度等。例如，《算法图解》、《大话数据结构》、《数据结构与算法分析》等。
刷题：通过刷题来巩固和应用所学知识。例如，可以刷Leetcode上的算法题目，这些题目涵盖了各种难度和类型的算法问题。
总结和笔记：整理学习笔记和总结，加深对算法知识的理解和记忆。可以参考一些阿里大佬或其他高手的刷题笔记和经验分享。
实践和思考
编程实践：通过编写代码实现所学的数据结构和算法，熟悉其原理和使用场景。
头脑风暴：在解决问题时，尝试不同的方法和思路，培养自己的逻辑思维和创新能力。
反思和总结：在学习过程中，不断反思和总结，找出自己的不足，并制定相应的学习计划。
通过以上步骤，你可以系统地学习计算机优课算法，并逐步掌握算法设计和优化的技巧。