职场高薪人士必备的一个技能，学到你就赚到！
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先说答案：结构化思维 。
结构化思维过程 ， 步骤如下：
1、琐定目标 。
2、找出资源冲突 。
3、重新界定问题 。
4、设计并选出最优解决方案 。
5、方案验证优化 。
具体如何使用？下面举两个小例子来说明 。
第一个例子：如何把200ml水装进容量只有100ml的玻璃杯内？
第一步 ， 锁定目标：把200ml水装进100ml杯子 。
第二步 ， 找出资源冲突：200ml水太多 ， 而100ml杯子太小 ， 即水与杯子之间形成体积并不兼容的冲突 。
第三步 ， 重新界定问题 。
重新界定问题时 ， 上一步中找到的资源冲突就成了我们的分析依据 。
既然问题是：水与杯子的体积不兼容 ， 那么如果我们想要解决问题 ， 就应该考虑如何使水和杯子的体积相容？
所以这个时候 ， 问题就完成了第一次界定：该如何做 ， 才能使200ml的水和100ml的玻璃杯兼容？
该如何做呢？方法当然是：要么改变水的体积 ， 要么改变杯子的体积 ， 来使两者兼容 。 但问题是：玻璃杯子是固化的 ， 是一个无法改变的条件 ， 所以改变杯子体积这一点 ， 要被排除掉 。 那么 ， 自然而然 ， 想要解决问题 ， 就剩下：改变水的体积 ， 使它和杯子相容 。
因此 ， 问题就完成了它的第二次界定：该如何改变200ml水的体积 ， 使它和容量为100ml的玻璃杯相容？
这时候我们会发现 ， 看似复杂和困难的原始问题 ， 经过两次的问题界定以后 ， 就变成了一个相对容易和简单的新问题 ， 从而大大降低了解决问题的难度 。
第四步 ， 设计并选出最优解决方案 。
现在的问题是：该如何改变200ml水的体积？
根据常识我们知道 ， 水的形态有三种：汽态、固态和液态 。 而如果把液态水变为气态水 ， 不仅体积会变大 ， 而且也不易储存 ， 所以无法满足条件 ， 该方案排除 。 而剩下的方案 ， 就是把液态水变为固态水（冰） ， 虽然它的体积也会变得稍大 ， 但却可以储存 ， 更容易放进容量为100ml的玻璃杯中 。
所以答案就变得很清晰：把200ml的水凝固成冰 ， 它就可以装进100ml的杯子 。
第五步 ， 验证并优化方案 。
而在实际操作中 ， 把200ml的水凝固成冰 ， 它就一定可以装进100ml的杯子吗？
答案是：不一定 。 比如说 ， 如果我们把水凝固成圆盘一样大的冰块 ， 它一样没办法装进100ml的玻璃杯 。
这个时候就需要我们对方案本身进行优化 ， 比如根据玻璃杯杯口的宽度 ， 把水冻成对应的圆柱体 ， 这样就可以把它放入杯子了 。 至此 ， 问题解决 。
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第二个例子：曹冲称象 。
这个小故事的背景大家都很熟悉 ， 我就不再多说 ， 下面就试着用结构化思维来推演整个称象过程 。
第一步 ， 锁定目标：称象 。
第二步 ， 找出资源冲突：称太小 ， 象太大 。
第三步 ， 重新界定问题 。
称太小 ， 象太大 ， 怎么办？
把大象杀掉 ， 一块一块来称？把大象变小？显然不可能 。 所以这是个不可变条件 ， 排除 。
因此 ， 只能通过改变秤本身来解决问题 。
经过问题的重新界定以后 ， 我们会发现 ， 原始问题已经从“如何称象？”变成了“如何找到足够大的秤？” ， 问题变得更加聚焦和简单 。
第四步 ， 设计并选出最优解决方案 。
如何找到足够大的秤？
方案一是把秤变大 。 比如 ， 花费人力和物力造一个巨大的秤出来 ， 且不说能不能造出来这样的秤 ， 就算造出来 ， 如何使用它去称象 ， 也是一个难题 。 所以 ， 方案排除 。
没办法把秤变大？是不是就没有办法了 ， 当然不是 ， 因为秤是解决这个问题中的唯一可变条件 ， 也是解决问题的核心 ， 所以 ， 既然秤的形态没法改变 ， 那就寻找秤的替代物 。
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方案二是寻找秤的替代物 。
如何找到替代物呢？
我们可以利用杠杠原理 ， 造一个巨大的跷跷板 ， 大象站在这头 ， 然后在另外一头拼命加石头 ， 直到把大象翘起乃至平衡 。 然后去称石头 ， 就大致可以知道大象的重量 。 但这费时又费力 ， 代价很大 。
【职场高薪人士必备的一个技能，学到你就赚到！】我们也可以像曹冲一样 ， 利用浮力原理 ， 用船和石头变成秤的替代物 ， 从而轻松称出大象的重量 。 而这无疑也是称象的最佳方法 。
第五步 ， 验证并优化方案 。
在实际操作过程中 ， 并不是任何船都可以称出大象的重量 ， 如果船太小 ， 大象一站上去 ， 船就沉了 ， 没法称；如果说船太大 ， 大象站上去 ， 船根本没啥大反应 ， 其实也称不了 。
所以最后的优化方案就是：用一个大小合适的船才能称出大象的重量 。 到这儿 ， 问题解决 。
两个简单的小例子 ， 未必能全部概括出结构化思维的全过程 ， 但希望能起到抛砖引玉的作用 。
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