在计算机专业中，以下几门课程通常被认为是比较难学的：
操作系统
复杂性原因 ：
操作系统涉及到计算机系统资源的管理，包括进程管理、内存管理、文件系统和设备管理等多个复杂且相互关联的模块。例如，在进程管理中，需要理解进程的创建、调度、同步与互斥等概念。进程调度算法如先来先服务（FCFS）、短作业优先（SJF）、优先级调度等，每种算法都有其适用场景和优缺点，学生需要深入理解这些算法的原理和实现。
内存管理部分，要掌握内存分配策略（如固定分区、可变分区）、页面置换算法（如**置换算法、先进先出置换算法、最近最少使用置换算法等）。这些内容不仅理论抽象，而且在实际系统中的实现要考虑很多细节和性能优化问题。
学习难点体现 ：
学生在学习操作系统时，往往难以将各个分散的知识点整合起来理解整个系统的运行机制。比如，在理解虚拟内存的概念时，需要结合内存管理单元（MMU）的工作原理、页面和段的映射过程等多方面的知识，这对于空间想象能力和逻辑思维能力要求较高。
计算机网络
复杂性原因 ：
计算机网络涵盖了从物理层到应用层的众多协议和技术。物理层涉及信号传输、编码解码等基础通信知识；数据链路层有帧的封装、介质访问控制等技术；网络层要理解 IP 地址分配、路由算法等内容；传输层包括 TCP 和 UDP 协议的原理和应用；应用层则包含了各种网络应用协议，如 HTTP、FTP 等。
网络安全也是计算机网络的重要组成部分，包括加密技术、认证技术、防火墙和入侵检测等。这些安全机制需要在复杂的网络环境下保障数据的保密性、完整性和可用性。
学习难点体现 ：
学生在学习计算机网络时，容易混淆不同层次的协议功能和它们之间的交互。例如，理解 TCP 三次握手和四次挥手的过程，需要准确把握每个步骤中发送的数据包类型、序列号的使用等细节。而且，在实际网络环境中，网络故障的排查需要综合运用各层协议的知识，这对于学生来说是一个很大的挑战。
算法设计与分析
复杂性原因 ：
算法设计要求学生能够根据不同的问题场景设计出高效、合理的算法。它涉及到多种算法设计策略，如分治法、动态规划、贪心算法、回溯法等。每种策略都有其特定的应用条件和设计技巧。例如，动态规划算法需要找到问题中的最优子结构、状态转移方程等关键要素，这对于问题的抽象和建模能力要求很高。
算法分析则需要评估算法的时间复杂度和空间复杂度，这需要掌握复杂度计算的方法和一些数学工具。例如，使用递归树方法来分析分治算法的时间复杂度，或者利用数学归纳法来证明算法的正确性。
学习难点体现 ：
学生在面对一些复杂的实际问题时，往往难以快速确定使用哪种算法设计策略。比如，在解决一些组合优化问题（如旅行商问题）时，很难一下子想到合适的动态规划或贪心算法的实现方式。而且，在分析算法复杂度时，对于一些递归算法的复杂度计算，如快速排序算法的平均时间复杂度计算，需要较强的数学功底和逻辑推理能力。
编译原理
复杂性原因 ：
编译原理主要研究如何将高级编程语言翻译成低级机器语言。它包括词法分析、语法分析、语义分析、中间代码生成、代码优化和目标代码生成等多个阶段。在词法分析阶段，需要使用正则表达式等工具来识别源程序中的单词；语法分析阶段要构建语法分析树，这涉及到上下文无关文法等概念；语义分析则要检查源程序的语义正确性，如类型检查等。
编译器的构造还需要考虑不同目标机器的指令集和体系结构，以生成高效的机器代码。同时，代码优化是一个复杂的过程，需要在保证程序语义不变的前提下，通过各种优化技术（如循环优化、冗余消除等）提高程序的执行效率。
学习难点体现 ：
学生在学习编译原理时，会发现各个阶段的内容都比较抽象。例如，在理解语法分析中的自顶向下和自底向上的分析方法时，很难把握它们之间的区别和各自的适用场景。而且，编写一个简单的编译器需要综合运用这些阶段的知识，这对于学生的编程能力和对理论知识的理解深度都是一个巨大的考验。