用程序算法来解决问题，需要具备什么样的indispensable knowledge呢？ 个人认为以下5点是不可或缺的：
1. Problem-solving skills.
首先是要有解决问题的技能，就是要有固定成型的解决问题的思考模式，这个很重要，遇到千变万化的问题，采用一套有效的思考模式会事半功倍！究竟是什么样的思考模式比较有效呢，数学大师波利亚的巨著《How to solve it》给出了很好的解决问题的思考模式！对于程序解题来说，可以把波利亚的思考模式具体化，借用一下面向对象里的继承机制，Problem-solving-by-algorithm派生自Polya's-problem-solving-skills. 计算机科学家Steven Skiena在他的典著《The Algorithm Design Manual》中给出了程序算法解题的分析思考模式，非常值得借鉴。
2. Algorithm Design Skills.
其次是要选择正确的算法策略。算法设计时要区分strategy和tactics。算法设计的策略有贪心、分治、动态规划、启发式、蛮力、穷举。。。，当策略选择正确后，再选择tactics。要很好地理解策略的思想，思想是旗帜，是行动指南！
3. Data Structure Knowledge
常见的数据结构有set, array, list, tree, graph, string, stack, heap, queue, priority queue等
4. Algorithm Knowledge
这里的算法相对于前面的strategy就是tactics，是具体的做法了，如排序算法（快速排序，归并排序，堆排序，基数排序，插入排序等等）、搜索算法（DFS, BFS，A*等等）、字符串模式匹配、排列组合算法、几何算法等等。 这些算法往往是针对一定的Data Structure的操作。应该熟练掌握常见算法的实现。
5. Problem Base
问题库就是各种类型的问题的集合，它们很典型，熟练掌握这些问题的算法分析设计对于解决新问题是绝对有好处的，遇到新问题时，通过类比，把未知规约成已知的解决过的问题。因此，储备很重要，应熟知各种经典问题。
这五点的关系可以用下图形象化地表示（用graphviz画图）：
