学习程序算法大学课程可以遵循以下步骤：
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：学习不同的数据结构，如数组、链表、栈、队列、树和图等，并了解它们的特点和使用方法。
学习方法：使用教材或在线课程学习每种数据结构的定义、操作、时间复杂度等，并通过编写代码实现这些数据结构，熟悉其原理和使用场景。
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：理解贪心算法的基本思想和适用场景。
学习算法分析
时间和空间复杂度：学习如何计算算法的时间和空间复杂度，以便选择最优的算法来解决问题。
实践与刷题
编程实践：通过编写代码实现所学的数据结构和算法，加深对理论知识的理解。
刷题：在LeetCode、HackerRank等在线平台上刷算法题，提高解题能力和编程技巧。
参考优质资源
教材：使用经典的教材如《算法导论》、《数据结构与算法》等。
在线课程：参加如Coursera、edX、慕课等平台的算法相关课程。
视频课：观看如北京大学的《数据结构与算法》课等视频资源。
总结与反思
总结：每学完一个章节或完成一个小项目后，及时回顾和总结所学内容，可以通过制作思维导图、写学习笔记等方式来加深记忆。
反思：通过不断反思和总结，发现自己的不足，持续改进学习方法。
通过以上步骤，你可以系统地学习程序算法大学课程，并逐步提升自己的编程和算法能力。