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，著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：演算法設計

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。

演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，找出演算法之後，並不等於解決了問題，還需要根據實際問題和場景對演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。

我們也可以把演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演算法

演算法思維