第一：分解问题

就是在分析问题后，将数据、过程或问题分解成更小的、易于管理的部分。

指将一个复杂的问题拆分成多个简单问题。比如：99X9=（100-1）X9=900-9=891，就是利用了一种简单的方式解决复杂的算术题，这就是分解。当把这些便于执行操作的小问题一步步地处理完毕后，原本很复杂的大问题也就迎刃而解了。

生活中我们也经常用到了分解问题的思想。比如：先学会拆分做菜的每个步骤，才能最终学会做好一道可口的佳肴。再比如：旅行问题就可以分解为路径规划、景点选择、城市交通问题、汽车导航等小问题。

第二：模式识别

观察数据的趋势和规律，识别出它是哪一类问题，找出各个部分之间的异同。

指的就是通过观察每个部分背后的模式、趋势及规律来帮助我们理解问题，思考解决方案。

比如：学习认识车辆的时候，会根据是否有四个轮子、是否在马路上跑来判断认识事物。再比如：前面旅游的问题，对于其中的一个小问题路径规划就可以用图论的最短路径理论解决。

在计算机中如果把重复出现的问题抽象成关键的信息点，就可以不用重复设计解决方案。

第三：抽象问题（一般化）

去掉次要的非本质的部分，抽出共同的本质属性。识别模式形成背后的一般规律。

建立模型实际上是一种抽象能力。抽象思维要求我们从大局看待整个问题，把重要的和不重要的部分区分出来，抛弃无关紧要的细节，建立系统中的一个模型。

抽象的重点在于区分好复杂度，明辨重要和不重要的信息。比如：我们需要画出整个城市的地铁线路图，这时候就会忽略不重要的信息，如路线的长短距离，着重突出需要关注的信息，如几号线和每条线之间换乘的站点等。

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