一、 解题步骤
这里我只是随便讲一点，大家在今后学习的过程中可以根据自己的情况做一些调整。
1. 审题
这一步工作主要是：
1) 读懂题目的意思
不要小看这一步。现在的题目文字不少，有的有用，有的没有用，但是必须仔细看。
看似无用的信息可能正是有用的。
看完后至少要知道：
题目的描述的是怎样一个问题？
何出此问？即：我们需要解决的问题的困难之处在哪里？
我们的任务是什么？这个任务是什么类型的？（如：判定，求可行解，求最优解... ）
数据的规模如何？
2) 验证样例数据
这步工作绝对是必不可少。
验证的方法有两种：
a. 直接验证
可能有的数据是直观可以验证的
b. 程序验证
针对它设计一小段数据验证(注意：不是求解，只是验证其可行性)
在第一种做法时，还可以寻求求解方法，即手工计算，寻找一个可以得出该解的初步算法， 注意：这个算法在大多数情况下是不会采用的的。
2. 建立数学模型
呵呵，就是简洁的重述问题啦。这是一个困难的工作，请看我后面的文章，这里不
多讲。注意：简单的题目可能会很快的找到或是类比得出一个已有的模型，而难题
往往是需要发挥创造性才能建立一个比较合适的模型。
3. 设计数据结构和算法
呵呵，大的课题啊，以后再慢慢讲。
4. 写出编码提纲和编码
一般应该写一点简要的编码计划，才能做到有条不紊，不会程序越写越难受，
5. 调试和测试
我之所以不把它们截然分开，是因为测试出错后离不开调试，而调试完成的标准
就是通过测试。以后我会慢慢讨论这一部分的。
6. 如果不是竞赛，应该写出解题报告，多做总结。我专门总结的笔记本就有N 个:)
二、比赛技巧
1. 题目难度的估计
这一步很重要，也比较困难。这里的估计有：思考出算法的困难程度，编程/调试复杂度，解是否容易验证等。
模拟题就很容易被错误的估计，所以建议放在后面编!
2. 命题意图的估计
这一步有点鬼，因为常常不大好估计。但是准确的估计常常会给我们一个很好的思考方向。例如一般的 动态规划题目大都可以一眼就看出。
3. 时间分配
这是建立在1,2的基础上的，我一般先做编程复杂度小的，例如动态规划和数学题
4. 考虑特例
一般认为是没有办法的时候才使用，不过始终考虑特例是一个值得推广的好习惯：）
一、 解题步骤
这里我只是随便讲一点，大家在今后学习的过程中可以根据自己的情况做一些调整。
1. 审题
这一步工作主要是：
1) 读懂题目的意思
不要小看这一步。现在的题目文字不少，有的有用，有的没有用，但是必须仔细看。
看似无用的信息可能正是有用的。
看完后至少要知道：
题目的描述的是怎样一个问题？
何出此问？即：我们需要解决的问题的困难之处在哪里？
我们的任务是什么？这个任务是什么类型的？（如：判定，求可行解，求最优解... ）
数据的规模如何？
2) 验证样例数据
这步工作绝对是必不可少。
验证的方法有两种：
a. 直接验证
可能有的数据是直观可以验证的
b. 程序验证
针对它设计一小段数据验证(注意：不是求解，只是验证其可行性)
在第一种做法时，还可以寻求求解方法，即手工计算，寻找一个可以得出该解的初步算法， 注意：这个算法在大多数情况下是不会采用的的。
2. 建立数学模型
呵呵，就是简洁的重述问题啦。这是一个困难的工作，请看我后面的文章，这里不
多讲。注意：简单的题目可能会很快的找到或是类比得出一个已有的模型，而难题
往往是需要发挥创造性才能建立一个比较合适的模型。
3. 设计数据结构和算法
呵呵，大的课题啊，以后再慢慢讲。
4. 写出编码提纲和编码
一般应该写一点简要的编码计划，才能做到有条不紊，不会程序越写越难受，
5. 调试和测试
我之所以不把它们截然分开，是因为测试出错后离不开调试，而调试完成的标准
就是通过测试。以后我会慢慢讨论这一部分的。
6. 如果不是竞赛，应该写出解题报告，多做总结。我专门总结的笔记本就有N 个:)
二、比赛技巧
1. 题目难度的估计
这一步很重要，也比较困难。这里的估计有：思考出算法的困难程度，编程/调试复杂度，解是否容易验证等。
模拟题就很容易被错误的估计，所以建议放在后面编!
2. 命题意图的估计
这一步有点鬼，因为常常不大好估计。但是准确的估计常常会给我们一个很好的思考方向。例如一般的 动态规划题目大都可以一眼就看出。
3. 时间分配
这是建立在1,2的基础上的，我一般先做编程复杂度小的，例如动态规划和数学题
4. 考虑特例
一般认为是没有办法的时候才使用，不过始终考虑特例是一个值得推广的好习惯：）