YOUR

单选题、多选题、判断题、

匹配题、填空题、简答题、论述题、

作文题

......

这些题型我们再熟悉不过了

都是考试的常考题型

题=问题

做题=问题解决

那如何解决问题呢？

问题解决除了我们熟记相应知识点外

还需要问题解决策略

01 算法策略

算法策略是把所有能够解决问题方法都一一加以尝试，最终找到解决问题答案的策略。

02 启发式策略

启发策略是运用已有的经验，在问题空间内只做少量的搜索就能解决问题的策略。它包括手段—目的的分析、逆向搜索、爬山法、选择性搜索和类比迁移策略等

手段—目的分析

把需要达到的问题的目标状态分成若干子目标，通过实现一系列子目标最终达到总目标的策略。

例如：问题行为的改正，通过一步一步细化问题，把大问题分成一个一个小问题。

逆向搜索

逆向搜索是从问题的目标状态开始搜索，直至找到通往初始状态的通路或方法。

例如：几何问题的反证法

爬山法

爬山法是采用一定的方法逐步降低初始状态和目标状态的距离，以达到问题解决的一种方法。

例如：确定新药的有效剂量。

选择性搜索

选择性搜索是在解决问题时，根据已知的信息和某些有关规则，选择问题解决的突破口，并从突破中获得更多信息，以便进一步搜索，直到问题解决。选择性搜索在解决问题时是一种很有效的策略，因为这种方法是从已知条件中搜索出更接近问题解决答案的方法，从而消除了大量盲目尝试。

例如：三角函数中，已知三角形两边长度，求取第三边；已知一条边和一个角，求取另外两边与两角。

类比迁移策略

类比迁移策略是指把个体先前解决问题的经验应用到解决问题上的策略，这是解决不熟悉问题的一种主要策略。类比迁移策略中由两类事物有助于解决问题：基础相似物和目标相似物。

例如：英语单词的合成单词记忆，football（足球）可以通过以前记忆foot（脚，足）+ball(球）