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在我要考虑的是对于一个简单问题来说，深入思考是不是必要的。
首先，如果把每一个问题看作自然界规则集合的一个局部演化，并且把规则的总数当成有限的，
那么每解决一个问题，都有概率让下一个问题的解决变得轻松。
另外，规则是分层的，从表观到本质，许多表象不同的问题本质相同，这样如果把一个问题思考得越深，
下一个问题变得相对简单的概率也就更大。
由此，我们要解决的便是，深入思考的成本是否值得概率增大的回报。
不可忽略的一点是，规则层数的每一次递进，都有相当可能会引发数量的质变。
举个例子，氢原子的谱线规律由一幅图像到量子假设，数据规模仅从表面上看就缩小了很多，从而
引发的物理学质变更是缩减了相当多的未解问题。
在算法的角度，np=p?可以演化成绝大部分的问题实质。
对于一个背包问题，对01背包的完美解决可以套用到完全背包乃至泛化物品，
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这不仅是一次深入，而是质变。
所以深入思考是极其有效率的，也是必经之路。
问题在于，由于当前知识水平的异同，深入思考所得到的成果也相差悬殊。
怎么处理呢-优先队列
我们把待深入思考的问题进行难易程度感知的排序，同时选择（前几个中）预算收获最大以及预算最大思考量削减的进行思考。
具体因子自己体会。
思考完之后问题的排序会不断变化，我们要重新调整。不断做出当前的选择。
我之所以写这篇文章是为了说明，刷题的内在原因。
当然这只是假设，如果你觉得我说的不对，很明显的一点，
你已经想过该如何刷题了，我的目的也就达到了。