離散數學與線性代數:離散數學從字面上來說就是一些離離散散的數學,各章節間並無明顯的連貫性,準備起來比較不踏實,但也因為如此,所以準備本科目時反而較不會造成學習障礙,隨時都可以進入狀況。然而,在研究所的考試中,往往會將看似無關的內容相連在一起出題,所以準備時應確實掌握每章的重點 (其實每年考的重點就是那些,如果你常做考古題,就會發現題目間的重複性相當大)。離散數學當然也有所謂的聖經,像C.L. Liu 的《Elements of Discrete Mathematics》或是Grimaldi 的《Discrete and Combinatorial Mathematics》,準備時可以木易老師的內容為主,時間足夠再以這兩本為輔來準備。而準備線性代數的方式則與準備離散的方式完全不同,線性代數相當注重前後連貫性,所以絕不可放棄任何一個章節,上課時一定要跟上老師的進度,否則就很容易發生銜接不及的情況。線性代數的原文書相當多且雜,廖亦德老師的教材可說是集大全者,以它為準備重點就已足夠,若有多餘時間再去找相關的資料。線性代數每年考的重點與考古題的重複性相當大,一定要多做考古題,尤其是廖亦德老師的題型剖析,整理得相當完全,要反覆熟練。
資料結構與演算法:資料結構的聖經是Horowitz的《Fundamentals of Data Structure》,雖然有人很重視此書的版本,但我認為版本的差異其實並不大,重點是要弄懂Horowitz闡述的觀念,不應本末倒置。至於演算法的準備相當困難,準備時應看熟王致強老師的講義,時間足夠的話,也就是當其他科目都念的差不多了,但且距離考試還遙遙無期時,也可以去看看Addison-Wesley出版 Manber 的《Introduction to Algorithm》。會推薦這本書的原因是它夠薄,可以拿此書來當作增強實力的教材。
作業系統與計算機組織:O.S屬於資訊專業科目中的軟體部份,計算機組織為硬體部分,套句汪兆慶老師講的話:「軟體並不軟,硬體並不會很硬。」準備O.S 時,雖然總會覺得它的觀念複雜,像是Critical Section ,書上的演算法常令人望之卻步,但其實每行程式都有它的意義在,只要能弄懂每行程式的目的就能了解。王致強老師對觀念問題交代得非常清楚,一定要趁著上課把不懂的地方弄通。推薦的教科書是Silberschatz and Galvin的《Operating System 》。計算機組織教科書是Hardware的《Computer Organization》與Patterson and Hennessy 的《Software Interface》,準備時可以先抓住幾個重點:CPU performance、Memory mapping、Cache memory、file Memory、I/O等,另外則以汪兆慶老師的講義為主,再以Computer Organization: Hardware/Software Interface /Patterson and Hennessy為輔來準備就非常足夠了。