高等数学、线性代数、概率论和离散数学，哪个更难掌握？通常的看法是离散数学最难，其次是高等数学，然后是线性代数，最后是概率论。离散数学作为计算机科学与技术专业的重要组成部分，是一门非常抽象和晦涩难懂的学科。要想学好它，必须投入大量时间和精力，通过多思考、多做题来加深理解。

高等数学是许多理工科学生必须面对的第一道难关。它不仅涵盖了微积分、极限、导数等基本概念，还涉及了多元函数、级数等内容，内容繁多且抽象，需要扎实的数学基础。学习高等数学时，理解概念的内涵和外延，以及掌握解题技巧是非常重要的。

线性代数虽然在表面上可能比高等数学显得更直观，但它同样需要较强的逻辑思维能力。线性代数涉及向量、矩阵、线性方程组等内容，这些内容在工程和计算机科学中有着广泛的应用。理解线性代数的基本原理，例如线性空间的概念，以及掌握矩阵的运算方法，是学好这门课的关键。

概率论与数据统计是研究随机现象的数学分支。它涉及概率分布、随机变量、期望值等内容，这些概念对于理解和分析实际问题至关重要。学好概率论与数据统计，需要对随机过程有深刻的理解，并能够运用统计方法来解决实际问题。

综上所述，离散数学、高等数学、线性代数和概率论与数据统计各有难易之处。要想在这些领域取得好成绩，需要付出持之以恒的努力。在学习过程中，多思考、多做题，结合实际问题进行练习，是提高学习效果的有效方法。