模型先行
先写输入、输出、状态与不变量，再选择代码和工具。
DOMAIN 01 / COMPUTATION
计算机科学Computer Science
从机器、系统和数据结构建立底座，再用算法证明与 ICPC 训练锻炼建模、实现和协作。
WORKING PRINCIPLES / 学习原则
跨路线迁移的共同方法
路线不同，但判断质量、证据意识与复盘习惯可以共享。
证明与测量
理论边界靠证明，工程行为靠测试和性能测量。
跨层追踪
能从算法一路追到指令、进程、网络与存储。
合规协作
竞赛和工程都尊重规则、来源、授权与团队边界。
TRACK MATRIX / 路线矩阵
每条路线都有独立知识图、阶段与项目
建议先选一条主线持续 8–12 周，其他路线只做低频交叉。
计算机基础Computer Science Foundations
从信息表示、数字逻辑一路走到体系结构、操作系统、网络与数据库；重点不是背名词，而是能沿着一段程序解释数据怎样被表示、执行、传输和持久化。
路线预览S1 · 信息与机器S2 · 程序与操作系统S3 · 网络与数据S4 · 贯通与测量
数据结构Data Structures
围绕“操作集合—表示方式—不变量—复杂度”学习数据结构；不仅会调用容器，还能解释它为什么正确、何时退化以及如何测试边界。
路线预览D1 · 线性结构D2 · 查找与优先级D3 · 图与集合D4 · 工程化容器
算法与证明Algorithms
把算法训练从“记题解”改造成问题建模、设计范式、正确性证明、复杂度分析和实验验证的闭环。
路线预览A1 · 证明与基础范式A2 · 贪心与图算法A3 · 动态规划与字符串A4 · 复杂性与工程验证
ACM / ICPC 竞赛ICPC Competitive Programming
面向 ICPC 规则的算法竞赛训练场：知识覆盖、限时实现、团队分工、模板理解和赛后复盘一体化；训练只使用公开题目与允许资料，拒绝泄题、代打和比赛中未授权协助。
路线预览C1 · 基础正确率周期C2 · 专题覆盖周期C3 · 团队模拟周期C4 · 赛前收敛周期
LEARNING LOOP / 学习闭环
输入最终要变成能复现的输出
- 01 · 定位搜索知识地图，明确定义、问题与先修缺口。
- 02 · 推演独立证明、建模、实现、细读或听辨。
- 03 · 输出完成练习、项目、讲解或作品并接受检验。
- 04 · 提取写回忆锚点，按间隔计划闭卷重做。
CROSS-DOMAIN / 跨域连接