问题解决的策略主要包括 算法式策略 和 启发式策略 两大类，具体如下：

一、算法式策略

• 定义 ：系统地列举所有可能的解决方案，通过逐一尝试最终找到正确答案的方法。- 特点 ：

  • 保证性 ：若解存在，一定能找到解且能找出所有解，最终选出最优解。

  • 局限性 ：效率低下，易受经验误导导致错误路径。

• 典型方法 ：试错法、分治法、画图策略等。

二、启发式策略

• 定义 ：基于经验或直觉，通过少量搜索快速接近目标状态的方法，但不保证一定能完全解决。

• 特点 ：

  • 高效性 ：显著缩短搜索时间，适用于复杂问题。

  • 局限性 ：可能陷入局部最优解，需结合其他策略验证。

• 典型方法 ：

  • 手段-目的分析法 ：将目标分解为子目标逐步实现。

  • 爬山法 ：逐步降低初始状态与目标状态的差异。

  • 类比迁移策略 ：利用相似问题的经验解决新问题。

  • 逆向搜索 ：从目标状态反向推导解决方案。

三、其他辅助策略

• 画图策略 ：通过图形化表示问题，帮助直观分析和推理。

• 试错调整策略 ：通过猜测和验证逐步优化解决方案。

总结 ：算法式策略适合有明确解且解唯一的问题，启发式策略适用于复杂或无明确解的情况，两者常结合使用以提高效率。