1樓：烟花易冷不宜熱
選對書很重要。不妨試試這本書，CMU大一的離散數學課在用。
An Infinite Descent into Pure Mathematics，為前CMU PhD現Northwestern Postdoc的Clive Newstead所著。是我看過的講的最好的數學書之一。裡面有非常多的直觀的解釋和例題。
我個人的經驗就是，Read&Practice，即通讀並理解Clive解釋的概念並且多做題。
下面這個鏈結是現CMU 15-151 Mathematical Foundations for Computer Science 教授John Mackey的forked version，主要根據CMU的課程進度調整了章節順序。
2樓：Copa cabana
我們學一門課之前心裡總得給自己個理由為什麼要學它吧。學完一門程式語言課(比如python)後，能寫乙個網路爬蟲或者畫個詞頻雲圖這樣很實際的東西。但你學完這些數學課得到的是什麼？
我感覺計算機系學生學數學是為了提高思維能力和理解問題能力，而這些東西是看不見摸不著的，但又是必不可少的。所以，不要功利心太重(考研的同學除外)，也別貪多嚼不爛。根據個人興趣和老師的考試範圍進行學習即可。
沒有什麼所謂的"重點":)就算有， 也只能是你的出題老師知道2333
以前是原答案:
找對教材，個人推薦Kenneth的那本
《離散數學及其應用》 搞懂概念之後就是刷題
我學這本書是因為興趣原因課外補充。我們學校當時發的教材我感覺有點一般，不太全面，才買了這個作為參考書。
如果你是跟我一樣的學習動機，可以借鑑下面幾個原則
1.貪多嚼不爛。上面那本書很厚，沒必要從頭到尾學完，你應該重點掌握幾個章節。
這幾個章節是為了你日後學習資料結構，演算法導論打基礎的。同學們問我哪個是重點，我當時是根據我們老師講的內容對應到這個課本。
2.課後要做題
主要是加深理解。
我記得我刷過的章節主要是Number Theory(日後學全域雜湊用到)，Relation，Induction(歸納法，高中學過，當複習了，演算法導論裡常用的證明)， Graph ，Tree 。注意不是為了做題而做題，感覺自己搞懂概念，能理解並抓住定義即可。
3.有效地筆記
有些概念理解了，做題了，半年之後再用可能還是會忘。筆記的作用是提醒你一下想起來，這個東西的main idea到底是什麼 。
學習離散數學，需要哪些基礎？
馮文翰 題主題目和題目描述不符啊。大一上 高等數學 上 內容包括基礎微積分 微分方程等內容。個人感覺目的在於為之後的概率論和某些具體領域的電腦科學 比如數字影象處理 神經網路等需要和求導打交道的方向 打基礎。大一下 高等數學 下 內容包括多維積分等內容。個人感覺目的同上。離散數學 真正的計算機基礎課...
離散數學有沒有什麼學習技巧，太多概念了，證明完全摸不清頭腦？
晶晶 我學離散數學的時候，大部分學生也是覺得不知道教授往黑板上慢吞吞地抄寫什麼，後來把圖書館幾乎相關的所有教材看一遍後，覺得挺簡單的，雖然不是會做所有習題。之後學統計學，隨機過程和組合數學就更偏重動手實踐能力了。 Yep 以我學習離散數學的經驗來看，第一遍不用把所有東西都記住，先把整本書過一遍，可能...
高等 連續 數學，離散數學，隨機數學之間存在怎樣的聯絡？還有哪些細分學科？
高等數學是對應初等數學說的，重點在於高階的數學工具。什麼是高階的數學工具呢？就是微積分和後人為了完善微積分所創立的一套體系。初等數學就是加加減減，幾何填輔助線。想分析行星的軌跡，你智商兩百也做不到。有了微積分，智商100的人都能搞定行星軌跡的計算。這就是為什麼說這一套工具 高等 離散數學其實是針對連...