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通用的问题解决策略有： （1）算法：就是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。 简言之，就是把解决问题的方法一一进行尝试，最终找到解决问题的答案。例如：一只密码箱有3个转钮，每一转钮有0~9十位数字，现在采用算法策略找出密码打开箱子，就要逐个尝试3个数字的随机组合，直到找到密码为止。优点是：能够保证问题的解决，但是在解决某些问题时需要大量的尝试，费时费力。当问题复杂、问题空间很大时，人们很难依靠这种策略来解决问题。另外，有些问题也没有现成的算法或尚未发现其算法，对这种问题算法策略将是无效的。 （2）启发法：是人根据一定的经验，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。启发法不能完全保证问题解决的成功，但用这种方法解决问题较省时省力。下面是几种常用的启发法策略： ⑴手段—目的分析 将需要达到的问题的目标状态分成若干个子目标，通过实现一系列的子目标最终达到总目标。是人们比较常用的一种解题策略，它对解决复杂的问题有重要的应用价值。 ⑵逆向搜索 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。如解几何题时经常会用到的逆推法。更适合于解决那些从初始状态到目标状态只有少数通路的问题，一些几何问题较适合采用这一策略。 ⑶爬山法。 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办法。 影响问题解决的心理因素包括： （2）已有知识的数量和组织方式等；如专家和新手解决问题的效率差异。 （3）知识表征的方式；可能影响问题的解决。 （4）心理定势；影响有积极也有消极的。 （5）功能固着； （6）动机；动机强度不同，影响大小也不同。 （7）情绪； （8）人际关系；团体协助会使问题得以迅速解决，反之，则会妨碍问题的解决。
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