怎样去高效地思考？
问自己这个问题，能想到的很浅 然后就停止了下来。希望有用
为什么问这个问题？
有很强的求知欲和掌握控制一样东东（不敢说是长进）的欲望，人都是这样吧，我被驱动着 然后按照已有的自然而然的路子去做（比如 狂看书、狂搜google、狂看别人的技术文章、联机文档），满足着自己的欲望，消耗着精力和热情； 累了时候 就停下来 问自己些问题：
- 努力做的功课那些有用？又有多少时间和脑力做了无用功？时间、精神和物质上付出了多少，是否合算？
- 自己是记忆的规则多了？理解的原理多了？掌握的解决问题的方法多了？
- 而哪些知识会被很快地遗忘？哪些知识在实践中会被用到？
- 哪些理论知识是本质的、抽象层次较高并且能在长时间内起到指导作用，可以当作"万能"使用的？
知识分类分析：
- 技术细节问题的解决：（工作用到的）技术细节可以google解决，可是解决问题的效率并不高，有时甚至搜索用的关键词都定不好，也就是说解决问题的思路并不算好，没有总结过可用的资源都有那些，各个资源都有什么样的特性，从一个资源可以得到什么类型的答案?这些算是确定问题后去解决问题，多少都带有盲目性；怎么去确定问题呢(比如今天写sql)？就是说尽量精确地描述问题，或者说解决问题该用到的可能特性；我想这个需要对一个语言的特性和概念有总的了解、常见的问题（不至于不知道怎么描述问题），这也要求遇到问题的时候不是马上动手就凭直觉去解决，这也是解决了问题后发现原来是个笨办法或者说直觉错了而进了死胡同，因为具体的细节而困扰痛苦。
- 技术细节问题的学习：看别人的解决方案大致浏览下并用tag标记一下 只求一个印象、大致思路和碰到类似问题的时候知道自己已经储藏了解决办法 能找到 能解决，这就要求做好tag和书签；对于牵涉到的概念和特性做下了解、下些功夫，对于这个问题出现的场景想一下；对于眼下用到的是这样，不大可能用到的仅做了解、多想少看；
- 重要及常用的特性、概念的学习：
资源选择：
- 正规的网站；
- 经典的书；
- 氛围可以的群、组；
哪些该动手试一试？
- 很基础的、没写过的动下手，为什么？过小的问题往往常用的通过记忆加深下，避免用时一点小事还要搜索来搜索去，忍受网速或者鼠标点击的痛苦。--最好见一次写一次
- 不错的实现思路（特长），没见过的功能强大的函数（特短），容易混淆的细节----动手写下伪代码或者简单的画一画；---反正记不住 写一写不费多少工夫
- 概念性质、理论性质、方法论的--用自己的理解在心中说出来，就像教授别人一样；----限于软件类；
- 对于关于思考的方法、社会科学的东西tag下 空时对自己做一下分析---通过写分析 不止是想 想来的太浅；
对自己思考（解决问题）方式的反省：
- 直觉--联想，有见了问题抓住一个想法就走的毛病，对出问题的地方所有可能性先大致分析下，避免死胡同后的热脑袋--更糟糕；
值得借鉴的学习思考方法的罗列：
- 类比 形象化；
- 抽象；
- 剔除简单化；
- 条件复杂化；
- 夜有千千念 日回磨豆腐；
- 提醒自己-元数据、元数据--道亦有道； 跳出圈子、思考圈子；
- 最要紧的、最急迫的、可作可不做的---做事先后及轻重缓急的方法；
- 书读薄、读厚；
- 读书不求甚解；
找到一个答案 是在一向不在意的杂志《37°女人》上看到的：
怎样可以博学，答案简单的近似冷酷：就是坚持不懈地重复简单而又繁重的知识积累活动；