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：）