程序员快速学习数学的方法可以总结为以下几点：

学习基本数学概念 ：

掌握基本的数学概念如算术、代数、几何和概率等，这些知识是编程中的基础，例如变量、运算符和函数等概念都建立在数学基础之上。

学习离散数学 ：

离散数学是计算机科学的基础，包括集合论、图论、逻辑和数理逻辑等内容。通过学习离散数学可以帮助程序员加强逻辑思维能力和问题解决能力。

学习算法和数据结构 ：

算法和数据结构是编程的核心，而其中很多问题都与数学有关。通过学习算法和数据结构，程序员可以深入理解数学算法的原理和应用，如排序、查找和图算法等。

掌握数值计算方法 ：

在很多编程任务中，需要进行一些数值计算，如数值积分、求解方程、优化等。了解数值计算方法可以帮助程序员更好地应对这些问题。

学习统计学和概率论 ：

统计学和概率论是许多机器学习和数据科学领域的基础。通过学习统计学和概率论，程序员可以更好地理解这些领域的算法和方法。

使用Python进行数学学习 ：

Python提供了一种形式化的语言，有助于建立精准的数学抽象。通过编程，学习者可以逐步掌握函数、线性代数和微积分等重要概念，而不仅仅是死记硬背公式。

利用数学库 ：

Python拥有众多强大的数学库，如NumPy、SciPy和SymPy等。这些库提供了高效的多维数组操作和数学函数，能轻松处理向量、矩阵运算，并进行符号计算、微积分、方程求解等。

可视化能力 ：

Python的Matplotlib和Seaborn等库具备出色的可视化能力。在学习数学过程中，通过将数学数据可视化，如绘制函数图像、数据分布等，能更直观地理解数学概念和规律。

参与数学建模竞赛 ：

参与数学建模竞赛可以让程序员将数学知识应用到实际问题中，并锻炼解决实际问题的能力。

刷题练习和项目实践 ：

选择一些与数学相关的编程题目进行练习，例如解决数学题目、编写数学相关的算法等。通过刷题练习可以巩固所学的知识，提高编程数学的实践能力。参与一些与数学相关的项目实践，可以将所学的编程数学知识应用于实际问题中。

通过以上方法，程序员可以快速提高自己的数学能力，从而更好地应对编程中的数学问题。建议结合自己的实际情况，选择合适的学习资源和方法，持续学习和实践。