其实，这篇文章我在四天就开始写了，大概写了2/3吧，实在太晚就停下了，今天继续在之前的基础上写完。
今天翻了翻《产品经理20堂必修课》，对一个章节颇感兴趣，名字叫做“结构化发散思维”。前段时间关注解决问题的方法，由于自己处于学习新知识的阶段，过程中难免遇到较难掌握的知识点，所以难免沮丧，于是想要寻求更高效理解与学习的方法。当时，我已知道，解决复杂问题一个重要的概念就是切分。将复杂问题切分成一块一块依次突破，自然，我想到了《金字塔原理》这本书，这是一本教人如何将问题拆解的书。
而今天看到了结构化发散思维方法也是一个解决复杂问题的方法。结构化发散思维方法，准确来说应该叫做结构化的发散思维或者说发散的结构化思维。那么什么是结构化思维？结构化思维简要来说就是对对象和问题做全面和完整的思考。英国心理学家爱德华.戴伯诺博士将人的思维办法分为两类：垂直思维和水平思维。垂直思维的特点是，在一个固定范围内，按照一定的思考线路一步一步的去思考，垂直思维也就是我们常说的逻辑思维。我们称水平思维为发散性思维，它的特点是没有特定的思考线路，跳跃性很大，依赖于联想，发散性思维可以在你解决问题没有头绪时帮助你找到思考的方向。
我觉得作者将这章命名为结构化发散思维的意思是-拥有发散特征的结构化思维。结构化思维与发散性思维就像解决问题时的屠龙剑与倚天剑，双剑合璧天下无敌。运用结构化发散思维思考的过程就像开垦土地一样，不断地在垂直与水平之间切换，最终达到拓展的目的。
现在，我们知道，结构化发散思维是解决问题的一种思维方式，或者说一套思维方法。而要解决复杂问题的有效方法是，首先明确问题，然后对问题进行分解，并依次突破，然后进行整合。结构化发散思维既然是一套方法，就像算法一样，运用它有怎样的步骤呢？以下有我整理出来的书本里的介绍。
首先，为了更形象，我们可以这样理解结构化发散思维：
分形结构
上面是雪花的一种结构，这种结构在数学里面称为分形结构，分形结构简单来说就是从一个节点出发，不断衍生，从而形成的复杂结构，分形具有自相似的特点，表现来看就是，每一部分都（至少近似地）是整体缩小后的形状。自然界很大部分都是分形结构，比如说树叶、山峦和云团的外形、龙卷风、人体血管等。分形结构与我们今天说的结构化思维有什么联系呢？
结构化发散思维是解决问题的一种思路，首先要确定一个中心问题，可以看作分形结构的核心，也是最小单位，然后我们将问题开枝散叶，首先分为更详细的第二层， 这个过程相当于爆米花的爆开，爆开后的爆米花还是原来的爆米花，但是体积变大，内容更丰富了，然后从第二层继续拓展到第三层。也就是说解决问题的过程，可 以看作是层层细化最后落实到行动细节的过程。
结构化发散思维步骤：1、明确中心主题。2、进行发散性思考。3、对思考结果进行分类整合。4、重复2、3步骤（迭代）。5、收网，对思考结果甄别可行性，并进行增删改、修改设定优先级。
上述各步骤应用原则：
1、中心主题。中心主题必须是清晰的、具体的。
2、使用发散思维打开思路。在这个过程中，我们脑袋里会冒出很多想法，对新想法我们要采取包容的态度，不否定、不批判。总之，把所有的想法都记下来，注意不要遗落瞬间的想法。
3、对结果分类整合。分类的过程要遵循“相互独立、完全穷尽”的原则，即MECE（Mutually Exclusive Collectively Exhaustive）。相互独立的意思是说，每一层的分类都不重复。然后再不重复的同时我们要做到完全穷尽，如何做到完全穷尽？要不断的问自己，还有没有什么遗漏？
其实，整个解决问题的过程就是对中心主题的拓展，就像写文章一样，一篇文章要有一个中心思想，然后每个段落又有一个自己的主题作为文章中心的论据，段落里的文字又是段落中心的详细阐述。找出结果间的共同特征，将其归并，这样我们就可以找到一些清晰的思考方向。我们还要辨别这些想法间的内在联系，并对它们进行合理的分类。
4、重复2、3步骤，进行迭代。这样我们就能够获得更丰富的资源供自己选择，从而帮助做出更好的决策。
5、收网。当做好一切准备后，后面的就信手拈来了，但也不能大意，否则很容易虎头蛇尾。这个时候手头大量的资料对于我们来说太多了，所以我们得做最后的删除和整理。留住主要部分，剔除冗余部分，并对剩下的列出优先级。这样我们就有了全面、合理、结构层次清晰的解决方案。
我认为读书最重要的概念是能用，否则就只能停留在书本上，所以我们没看完一本书，一个章节，甚至一段话都要问自己，这个东西对我来说有什么用？我如何有效利用它？于是乎，既然知道了结构化发散思维，我们就要不断问自己，如何使用结构化发散思维解决问题？不断的进行实践，从而真正掌握这门思考方法。
说到思维方法，我认为好的思维方法是一门利器，它帮助我们高效、正确的解决问题，使得我们就像马拉松比赛穿上了最先进的跑鞋一样。它节省了我们的时间，从而帮助我们腾出时间做重要的事情，它也帮助我们更全面深入的分析问题，久而久之，我们的大脑得到了解放，我们的视界也更大更宽广。下面留下几个问题。
你难道不觉得数学很奇妙吗？它使用一些符号，就能表述如此庞杂的自然社会现象。你难道不觉的计算机很奇妙吗？它使用0与1，就可以完成如此复杂的算法与功能（例如阿尔法狗与人类棋手的大战），而它接触的只是在存储器里面的0与1的数据。现实世界解决问题也可以看做是算法，可以被分解成一个个步骤。比如说要去办个银行卡，先要找钱包，里面有身份证、钱，然后找出行路线，到银行后取号、排队、描述需求，根据提示出示资料，回来。可以说现实世界大部分事情都可以被分解成一个个特定的步骤，而这些步骤的执行并不太需要情感，毕竟大部分的问题都可以用理性解决，甚至通常是更好的解决。
计算机是很值得我们学习的，优秀的计算机拥有惊人的学习能力。计算机依靠数据进行学习，它也存储了最优秀的算法。我们人类也要掌握多套优秀的思维模型，这样才能更高质量的思考解决问题，不断快速成长。
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