简述问题解决的方法论

置顶小郎碎碎念

已于 2025-02-25 11:24:51 修改

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分类专栏：程序员杂谈文章标签：杂谈

于 2025-02-21 16:32:51 首次发布

本文链接：https://blog.csdn.net/jacklang/article/details/145780277

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问题的输入、输出、边界、约束、具体难点是什么
很多问题都有假设作为前提，弄清楚这个假设，因为这个假设并不一定总是成立的
大多数情况下都要弄清楚这个问题更大的背景是什么，即为什么要解决这个问题。很多时候问题本身不一定成立
如果问题是其他人提出的，和提出该问题或者了解该问题的人对齐认知：讲出自己对问题的理解，让对方确认或者纠正（这一过程肯能有多轮）
理解问题时，要更多的利用事实（客观发生的）和数据，而不是主观，包括
- 先入为主的概念：标签、经验、偏见等
- 别人同步的信息：其他人同步的信息常常是不完整或者有错误的，可能来自于有意（自己的目的）或者无意（本身就不了解、认知错误、偏见等），必须要注意甄别
- 基于事实和数据的推导结论：有时会觉得靠谱但会造成难以察觉的误区

关于理解问题，20250225 新补充 [1]：

XY 问题是一种常见的沟通问题，当有人寻求帮助时，他们关注的是自己的“尝试性解决方案（X）”，而不是“根本问题本身（Y）

“如果我有一个小时来解决一个问题，我会花 55 分钟思考这个问题，5 分钟思考解决方案。” ― 爱因斯坦

以下方案不分先后，并行使用

询问的方式
- 这个问题之前的处理人解决思路是什么
- 一些 “老人”（这里有一个更深的概念，就是软件乃至技术公司，很多时候是基于员工的内在知识维持的，这种知识常常不是以书面的形式呈现，也很难系统记录）
- 和人交流时的技巧
  - 注意提供自己的意图（真的或假的），可以打消对方的顾虑
  - 注意使用合理提问的方式，挖掘潜在信息
  - 如果可以，找到自己在做的事情和对方的利益共同点，但我发现常常很难找到
内部资料，wiki、邮件等（公司内部的知识积累与检索真的非常重要）
网络搜索（google、ai）处理该问题或者类似问题的思路是什么
- 搜索很考验关键词的检索技巧
- 中英文都要尝试搜索，最好使用多种搜索引擎
- ai 很考验如何提问题（prompt）
找到该问题领域的专家，询问意见和思路

横向拆解
1.1 一般如果可以横向拆解的问题，都可以通过加人或者加资源的方式解决，要注意拆解后的每个问题如何提升处理效率，以达到高效和节省。
1.2 有时可以按照功能模块（职责）拆解问题
1.3 有时可以按照时间或者空间维度拆解
纵向拆解
2.1 按流程拆解为一系列步骤，哪些步骤没有问题，哪些步骤有问题；哪些问题是核心问题，哪些问题无关轻重。
2.2 按照因果链拆解

复杂系统或关系都有哪些组件（或者团体、部门），这些部分是正向关系还是负向关系

分析该如何通过改造网络拓扑结构，达到解决问题的目的。

借鉴相同或不同领域类似问题的解决思路

一种思路是提取最核心的流程（或者矛盾、结构等），不去分析次要内容

另一种是缩小问题规模，或输入，找到小规模问题的解决方案，再逐步升级难度，思考方案

现在 AI 都已经很强大了，可以提供很多问题的解决思路

但是要注意提供好充足的信息，并且需要认真多次迭代提问方式

畅所欲言：鼓励大家提出问题并分享想法。一个能够开诚布公交流的团队往往能共同找到最佳解决方案 [1]
注意尽可能地说清楚解决方案的逻辑，在说逻辑的时候课题提前甄别无逻辑的思路。这种思路的特征是推理链的跳跃，或者推理的基础不可靠等。
一种例外情况是由于客观原因（例如：信息不足、约束过多）难以得到逻辑上清晰的方案，这时也可以尝试实施一些模糊的方案，但是一定要注意实施的成本（投入、是否可逆、最坏情况等）。这一条不是因为懒惰减少思考的接口，勿滥用