学习ACM计算机科学需要系统的方法和大量的实践。以下是一些建议，帮助你快速学习：
数学基础
从初等数论、组合数学、母函数、概率和常见的递推规律开始学习。这些是理解算法背后的基石。
算法思想
理解动态规划、递归、贪心、分治和回溯等基本算法思想。这些思想是解决复杂问题的核心。
数据结构
学习栈、队列、优先队列、映射、哈希、二叉树、并查集、线段树和树状数组等基础数据结构。随着学习的深入，逐渐掌握更高级的数据结构。
经典算法
练习并掌握经典算法，如最短路径（Floyd、Dijkstra、Bellman算法）、大数运算、二分查找、叉乘、线段相交、凸包、BFS、DFS、哈希表等。
复杂算法
学习并练习更复杂的算法，如二分图匹配、最小路径覆盖、网络流、最小费用流、线段树、并查集、动态规划的各个典型应用（如LCS、最长递增子串、三角剖分、记忆化DP）、博弈类算法、最大团、最大独立集、判断点在多边形内、差分约束系统、双向广度搜索、A*算法、最小耗散优先等。
编程实践
通过大量编程实践来提高代码能力和对问题的感觉。可以从简单的题目开始，逐步过渡到更复杂的题目。使用在线OJ（如LeetCode、USACO、Codeforces、Topcoder等）进行练习，并尝试解决各种类型的题目。
时间管理
在学习和练习过程中，注重时间管理。尝试在限定时间内完成题目，以提高解题速度和效率。
总结和反思
在完成每个题目后，进行总结和反思，分析自己的解题思路和方法，找出可以改进的地方。通过不断的总结和反思，逐渐提高自己的算法水平和编程能力。
参加竞赛
参加ACM国际大学生程序设计竞赛（ICPC）或其他相关竞赛，通过实际比赛来锻炼自己的能力和团队协作精神。在比赛中，学会在压力下解决问题，提高自己的应变能力。
通过以上步骤，你可以系统地学习和掌握ACM计算机科学的知识，并在实践中不断提高自己的水平。记住，ACM竞赛不仅需要扎实的理论基础，还需要良好的编程能力和解决问题的技巧。