简析问题解决策略
问题解决指的是为了从问题的初始状态转化为目标状态所采取的一系列的认知操作。
问题解决策略指的是人们在解决问题的过程中搜索问题空间、选择认知操作方式时运用策略的综称。
问题解决的策略主要有算法式和启发式两大类方法。算法式指在问题空间中随机搜索所有可能的解决问题的方法，直至选择一种有效的方法解决问题。启发式指根据一定的经验，在问题空间内进行较少的搜索，以达到问题解决的一种方法。
其中启发式策略又包括了爬山法、手段-目的分析法、逆向搜索法三种方法。
1.爬山法：限于条件，对于初始状态和目标状态之间差距缺乏足够清晰的认识，只能走一步算一步，不断缩小和最终目标之间的差距。例如：传教士与野人过河问题、河内塔问题等;
2.手段-目的分析法：将目标划分成许多子目标，将问题划分成许多子问题，寻找解决每一个子问题的手段;此时，人们对于问题情景中的初始状态和目标状态之间的差距认识非常清晰，只需要根据目标，选择具体手段来缩小差距;
3.逆向搜索法：从目标出发，反方向推导。适合的问题：从初始状态出发有多种可能，但对目标而言只有一种可能方法的问题。例如：几何证明题。
在做题时，同学们经常将爬山法和手段-目的分析法弄混淆，所以在这里再次给大家去区分一下。爬山法与手段-目的分析法之间的区别核心在于：爬山法限于条件，只能走一步算一步，有所迂回，会有退回到之前状态的现象出现;而手段-目的分析法则可以直接设计需要的方式。对于二者的差别正确区分，有利于后期大家正确答题。
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