在我要考慮的是對於乙個簡單問題來說，深入思考是不是必要的。
首先，如果把每乙個問題看作自然界規則集合的乙個區域性演化，並且把規則的總數當成有限的，
那麼每解決乙個問題，都有概率讓下乙個問題的解決變得輕鬆。
另外，規則是分層的，從表觀到本質，許多表象不同的問題本質相同，這樣如果把乙個問題思考得越深，
下乙個問題變得相對簡單的概率也就更大。
由此，我們要解決的便是，深入思考的成本是否值得概率增大的回報。
不可忽略的一點是，規則層數的每一次遞進，都有相當可能會引發數量的質變。
舉個例子，氫原子的譜線規律由一幅影象到量子假設，資料規模僅從表面上看就
縮小了很多，從而
引發的物理學質變更是縮減了相當多的未解問題。
在演算法的角度，np=p?可以演化成絕大部分的問題實質。
對於乙個揹包問題，對01揹包的完美解決可以套用到完全揹包乃至泛化物品，
這不僅是一次深入，而是質變。
所以深入思考是極其有效率的，也是必經之路。
問題在於，由於當前知識水平的異同，深入思考所得到的成果也相差懸殊。
怎麼處理呢-優先佇列
我們把待深入思考的問題進行難易程度感知的排序，同時選擇（前幾個中）預算收穫最大以及預算最大思考量削減的進行思考。
具體因子自己體會。
思考完之後問題的排序會不斷變化，我們要重新調整。不斷做出當前的選擇。
我之所以寫這篇文章是為了說明，刷題的內在原因。
當然這只是假設，如果你覺得我說的不對，很明顯的一點，
你已經想過該如何刷題了，我的目的也就達到了。
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