第一不弄清概念我就不往下看。。
养成的好习惯是。。经常反思一个问题的定义是什么。。前提是什么
插播：第a原则，试图给一个连描述都不清楚的问题一个答案是及其愚蠢的！！ 但事实上这种事时常发生233
第二实在说的模糊我就枚举题意
第三递归地考虑一件事的前提。 就是前提的前提的前提的模型，我认为还有其他的高级模型比如说构造？当然这个我连定义都不知道。。可能有的
第三考虑一件事情的歧义性，如果有歧义我们就分离， 那么有一种动态的情况
第四考虑系统整体性。 说的就是上面动态的情况。。就是之前的判断方法没有歧义。。你改变了该系统的一部分。。
那么你应该参考纸上所写的这一部分所关联的其他部分的逻辑，要保证变化之后整个系统的判断仍然没有歧义
第四要学会画图和写公式。 最大的提升是。。理解递归函数直接画一个
递归树形图。。这样就把脑内记忆困难的问题解决了
第五还是要学会画图 。。就比如理解指针。。它就是一个地址的地址的地址存在哪里的问题，画一个引用图
第六把工作做到最后一步收敛为止。 当你不知道走到当前这一步怎么办的时候。。不要迷茫，能往下做的工作，做到底！有时是下一步，有时是下20步～50步
如果它是收敛的我们就做到底。。很多时候可以开阔和进展我们的思路，当然我们可以用归纳法和类似于贪心法的证明去搞。。但 是这两者我都不太会233
第七全部正确性原则。 如何评判一个东西是正确的。。样例过了就是正确的？观察了几个数据过了就都对了？
让你wa的数据过了就对了？思路对了就都对了？按你想的写对了函数就都对了？
对不起这些都不能证明正确性。。只有。。所有的在你实时的工作的系统的约束下在你的思路对所有类型的数据都正确短时的work
的前提下并且你所写出的所有程序的语句都按照你所期望的执行。。注意是所有程序语句。。只要有一条不对。。呵呵
那么我们还要在你正确理解了题意。。输入数据范围，输出数据范围，输入输出格式约束，输入数据数学约束的情况下才能够AC 一道题目
我们常常忽略输出数据范围，导致爆int,我们常常忽略输入输出格式要求，导致wa或pe，
我们常常忽略函数的功能。。函数名有时并不是我们想的那样的功能。。请不要意淫。。先看说明手册可好。。
对函数功能及输入输出的约束有疑问时。。应该没问题这个想法可能会使你wa整场比赛
第八，只关心对答案有影响的。 那么对于研究对象特别多。。细节特别多的情况时，你的思维太过发散而无法集中。。思考了一些细节之后。。
回头忘了。。又去考虑其他的。。导致有了一种无解或者很难的错觉。。
对于这种情况。。我们要缩小研究范围。。只关心那些对我们的答案有影响的关键因素。。
有时候缩小范围很难做到。。那么我们就需要对这些量之间的逻辑关系进行分析。。得出一些结论
以便我们能得到一些推论。。以便于我们能得到新的推论。。。
第九，弱化条件。 观察问题是否是一个复合函数。。最明显的。。就是求最大的最小值。。那么很明显。。
我们要做降维操作。。先算最里面的。。按最小值的定义求出最小值。。然后我们再求最大值。。
如果题目经分析后解的条件限制很多。。那我们常见的思路就是弱化条件求解。。先不管一部分条件
然后再加上一部分条件。。我想条件应该是要有顺序的
第十，积累和收集常见问题的性质 推论。。特例。。反例。。一般化。。经典难题和常见处理方法与思维
第十一，使用已知量。。未知量的方法去考虑问题。。
第十二，把自己当SB. 思考后。。如果讲课的人问有没有不懂的。。如果思考后还是不懂。。立马举手，把自己当sb
第十三，不要拿你不熟悉的理论成果去跟人吵架 。。因为这个理论成果再牛逼。。也可能有不适合的问题作用域
第十四，实事求是原则。 当你拿着一个以为自己很拿手的成果给别人看。。结果分析的时候出现了你也困惑的地方。。如果再思考几十秒还没结果就认怂把
第十五，不要以为你说的概念越让对方听不懂你自己就越牛逼。 。这样的话。。你只是一个爱装逼的逻辑上的傻逼
在学术方面是有失水准的表现。。你应站在当时整个通信系统（双方的立场，概念约定，逻辑 前提，问题描述约定，谈话目的约定）的全局考虑。。
类似于计算机网络中的协议。。如果这个地方有偏差。。那么就会出现我们常说的对牛弹琴
对方能够接受什么样的名词(信号
第十六，结构化自己的知识体系 。。你会啥。。你能干啥。。都列出来并完善思维结构比较好
比如说网络流的各种模型(不会，碰到题之后感觉可能是网络流就都拿出来套一套。。拿已有 的知识去套
第十七，不要想着一步就做好所有或者很多操作。 比如堆性质的维护，我们不要想着一步就维护好从上到下和从下到上。。我们可以不断用 循环从上往下找，分解成很多小的操作