第868章安琪拉出關_在王者峽谷做大俠-愛下電子書

第一：分解問題

就是在分析問題后，將數據、過程或問題分解成更小的、易於管理的部分。

指將一個複雜的問題拆分成多個簡單問題。比如：99X9=（100-1）X9=900-9=891，就是利用了一種簡單的方式解決複雜的算術題，這就是分解。當把這些便於執行操作的小問題一步步地處理完畢后，原本很複雜的大問題也就迎刃而解了。

生活中我們也經常用到了分解問題的思想。比如：先學會拆分做菜的每個步驟，才能最終學會做好一道可口的佳肴。再比如：旅行問題就可以分解為路徑規劃、景點選擇、城市交通問題、汽車導航等小問題。

第二：模式識別

觀察數據的趨勢和規律，識別出它是哪一類問題，找出各個部分之間的異同。

指的就是通過觀察每個部分背後的模式、趨勢及規律來幫助我們理解問題，思考解決方案。

比如：學習認識車輛的時候，會根據是否有四個輪子、是否在馬路上跑來判斷認識事物。再比如：前面旅遊的問題，對於其中的一個小問題路徑規劃就可以用圖論的最短路徑理論解決。

在計算機中如果把重複出現的問題抽象成關鍵的信息點，就可以不用重複設計解決方案。

第三：抽象問題（一般化）

去掉次要的非本質的部分，抽出共同的本質屬性。識別模式形成背後的一般規律。

建立模型實際上是一種抽象能力。抽象思維要求我們從大局看待整個問題，把重要的和不重要的部分區分出來，拋棄無關緊要的細節，建立系統中的一個模型。

抽象的重點在於區分好複雜度，明辨重要和不重要的信息。比如：我們需要畫出整個城市的地鐵線路圖，這時候就會忽略不重要的信息，如路線的長短距離，着重突出需要關注的信息，如幾號線和每條線之間換乘的站點等。

再比如：旅行問題，藉助在線地圖計算城市間的距離，將城市圖形化，利用最短路徑計算最短旅行路線。

第四：算法設計

為解決某一類問題撰寫一系列詳細步驟，針對這些相似的問題提供逐步解決的方案。

算法是為了解決問題而提出的一系列指令。為了不做無用功，我們需要將之前已經識別處理的問題變成一種通用模式，找出算法之後，並不等於解決了問題，還需要根據實際問題和場景對算法進行適應性調整——通過優化已有問題的解決方案來針對性提高。

我們也可以把算法開發過程理解為給某件事情找一個最簡單的步驟，並把它整理成一份手冊，這樣所有人都可以用這份手冊來最快地完成目標任務。

再比如：前面旅行的問題，最短路徑可以幫助我們解決生活中遇到的實際問題，儘管我們沒有開發任何算法

算法思維