§ DSA In Action

RCS.101 Offerings

RCS.101 是一份旨在培養軟體工程師對 「資料結構」 與 「演算法」 實作精熟程度的 Roadmap。

在 RCS.101 的四個模組中，RePublic of CS 編排了一系列在系統開發、學習 Standard Library 必不可少的的經典資料結構知識，搭配常見的 Online Judge，來鍛鍊實作能力。

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RCS.101 並不包含 / Out of Scope

RCS.101 相較於其他屬性各異的教材 (Ex. Introduction to Algorithms 或 九章算法)，聚焦在 「理解」 和 「充分熟悉」 經典的 DSA 實作。

因此，RCS.101 有以下的特色：

1. 預期參與者已經掌握基礎的 DSA 理論知識，如時間複雜度、空間複雜度；RCS.101 比起演算法課程，更偏重提供由淺入深的 Lab。

2. 作為 System Programming (RCS.201 RCS.103) 相關主題的入門，此 Roadmap 的主題的編排次序並不是依照難度，而是他在系統開發上的相對重要性。

3. 許多在解題、證明、問題分析上經典的知識，如 Dynamic Programming、Divide and Conquer、2 Pointers，是此 Roadmap 不會涵蓋的。而預期未來將它收錄在 RCS.102 上。

簡而言之，RCS.101 與 刷題培訓、演算法面試、LeetCode Grinding ... 這些常見的 DSA 學習場景，是有相當大區別的。RCS.101 的核心精神是想讓軟體工程師能從 DSA = 演算法面試 的困擾中跳脫，真正達到：

1. 讀懂 DSA 的第一手資料

2. 能夠自己設計測試資料，對應的去 benchmark 效能

3. 從 DSA internals 來學習，成為 system、infrastructure hacker

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RCS.101 參與須知 / Notice

由於此 Roadmap 與 System Programming 預期帶來的銜接，我們會主要推薦參與者使用 Rust、C++、Go，或任何一門非 Just-in-time Compilation 的程式語言來進行學習。

採用較接近系統層的語言，是因為在開發過程中，Benchmark CPU/Memory 的用量都會較可控且容易。 許多經典的資料結構實作，也都是在系統層得到他的最大發揮。

• 想與社群一起參與學習這份 Roadmap 的人，請去 RePublic of CS Discord，領取 @rcs.101 ⌛ 的身份組。
• 一起完整參與完 RCS.101 完整 Classroom 的夥伴，可以獲得 @rcs.101 🏅 的身份組。

由於 RCS.101 和 lab 的同質性，我們期待參與者：

1. 在寫 「練習題」 時，極力避免去看 「任何形式的解答」 (如 Solutions/Hints/題解影片)。

2. 因為 RCS.101 的學習目標是想將實作內化，而看解答很高機率會阻礙認知的培養。

3. 務必實作完所有的 Lab，才能視為完成了該主題。

4. 在練習實作時，使用 「本地編輯器開發」 和 「用單元測試描述測資」 來進行開發 (而非採用 online editor)。

   • 這是基於 RCS.101 希望能以此銜接 RCS.103 在開發與偵錯時的實體環境。

5. 在解題時，Write Out Loud、White-boarding、Dry Run，儘管在 RCS.102 才會比較要求。但我們也鼓勵參與者用這些方式來讓自己更熟悉腦內構思的流程。