解决问题的策略一一列举如下：
算法策略
算法策略是解题的一套规则，它精确地指明解题的步骤。如果一个问题有算法，那么只要按照其规则进行操作，就能得到问题的解。这种策略往往是在缺乏具体目标的情况下进行的，例如，为了抓到逃往某山区的一名逃犯而搜遍那里的每一个山头、山洞和乡村。这种策略虽可以保证问题一定得到解决，但费时费力，除非空间很小，否则实际上是行不通的。
启发式策略
启发策略是凭借个体已有的知识经验，采取较少的操作来解决问题的方法。例如，为了抓获逃往某山区去的一名逃犯，首先弄清他逃到那里去的时间、方向，他在那里的亲戚朋友的姓名、住址等，然后再根据这些线索确定搜索的范围。这种办法容易成功，但不能保证成功，因为有关信息和知识的启发可能是不真实的。但它毕竟省时省力，简便易行，所以成为人们常用的问题解决策略。
一一列举策略
一一列举策略是指把所有的情况一种一种地列举出来，从而找到符合要求的所有答案。这种策略主要解决像今天这样要求有多少种结果的实际问题。在运用一一列举的策略时，要有序地列举，才能不重复不遗漏。例如，王大叔用18根1米长的栅栏围成一个长方形羊圈，有多少种不同的围法？通过列举所有可能的长和宽的组合，可以找到所有不同的围法。
转化策略
转化策略是将问题从一个状态转变为另一个状态的过程，通常通过将复杂问题分解为更简单的子问题来解决。例如，在解决飞镖游戏时，可以列举出所有可能的投中组合，然后找出最多和最少的环数。
画图策略
画图策略是通过绘制图表或示意图来帮助学生理解和解决问题。例如，在解决1路和2路公共汽车的起始点问题时，可以通过绘制时间轴来找出两路车第二次同时发车的时间。
倒推策略
倒推策略是从问题的结果出发，逆向推导出问题的初始条件。这种策略通常用于解决需要逆向思考的问题，例如，在解决一系列事件的时间顺序问题时。
类比策略
类比策略是通过比较类似的问题，找到解决问题的方法。例如，在解决面积最大化的长方形问题时，可以通过比较不同长宽组合的面积，找到最优解。
这些策略在不同的情境下可以单独使用，也可以结合使用，以找到最合适的解决方案。在实际应用中，选择合适的策略可以大大提高解决问题的效率和准确性。