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问题解决之算法式与启发式

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算法式:

含义:对所有解决问题的方法一一尝试,直到找到解决问题的答案。

适用范围:因为算法式需要列出所有可能性,所以适用于解决比较简单的问题。

启发式:

含义:根据一定的个人经验,在问题空间内进行较少的搜索,以达到问题解决。

适用范围:适用于复杂问题的解决。

表现形式:

①手段—目的分析法

是指将需要达到的问题的目标状态分成若干子目标,通过实现一系列的子目标最终达到总目标。手段—目的分析是一种不断减少当前状态与目标状态之间的差别而逐步前进的策略。但有时,人们为了达到目的,不得不暂时扩大目标状态与初始状态的差异,以便最终达到目标。

②爬山法

限于条件,对初始状态和目标状态之间差距缺乏足够清晰的认识,只能走一步说一步,不断缩小与最终目标之间的距离

②反推法

应用反推法,从目标开始,退回到未解决的最初的问题。

③类比

即利用我们以往的相似经验去解决问题。如我们已经学习过了三角形的概念“同一平面内三条线段首尾顺次相连所围成的图形即三角形。”而数学课上老师让我们谈谈什么是四边形,我们就可以采取类比的方法解决这一问题。即“同一平面内四条边首尾顺次相连所围成的封闭图形。”

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