1.穷举法
遍历所有元素，找出其中最小或最大值。穷举法解决最值问题的原理简单，但在数据量较大时，其执行效率也比较低。
2.排序法
将所有元素排序，然后取最小或最大的值。排序法需要对所有元素进行排序，时间复杂度为O(nlogn)，但运行速度较快，适用于大部分最值问题。
3.分治法
将所有元素分成若干个子集，找出子集中的最小或最大值，逐步缩小范围，最终找到全局最小或最大值。分治法适用于处理大数据集的最值问题，其时间复杂度为O(nlogn)。
4.动态规划法动态规划是一种基于状态转移的求解最优解的方法，其中包括子问题的重叠与无后效性两个特点，可以有效地处理具有最值问题的优化问题。
5.贪心法
贪心法是一种在每个决策点最努力追求短期利益的方法，其通常用于求解具有最优子结构的最值问题，时间复杂度较低。
6.分支限界法
思想与穷举法类似，不过可以优化搜索空间。根据算法本身的特点，使用一些优化策略，如剪枝、约束学习等，可以减少搜索空间的复杂度，从而更快地找到最优解，适用于具有化简结构的最值问题。
1、换元法求最值。
用换元法求最值主要有三角换元和代数换元，用换元法要特别注意中间变量的范围。
2、判别式求最值。
主要适用于可化为关于自变量的二次方程的函数。
3、数形结合。
主要适用于几何图形较为明确的函数，通过几何模型，寻找函数最值。
4、函数单调性。
先判定函数在给定区间上的单调性，而后依据单调性求函数的最值。
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