我原来在"这篇总结"中总结过一种的思维方式：TT（Tree-Thinking）。（嘿嘿，程序员嘛，喜欢用本行的术语(Tree)来解释一些现象。）一直以来，我都认为TT思维是很正确的，是比较不错的思维模式。这种方法可以用来考虑很多的事情了。
不过最近发现，事情并不是那么简单。这种TT的结构化思想虽然好，不过并不够。
Graphic Things
事物之间都是存在联系的。很多事情并不能简单的按照Tree这样直接划分开。在多个分支上的“子事情”会有很多联系。这种关系，应该是更复杂的结构：“图”！……这才是现实中的事情。
举个简单的例子吧，现在你要管理10个人，这10个人的职责是划不清楚的，那么，你如何管理好他们使得资源能够最大的利用呢？
TT的思想的确是十分比较符合我们人的思维的，使用这个模式，你可以把你的事情组织得很好，有条理，讲重点。但是却不能把一个极其复杂的事情（图）理清楚。所以，如何把这样的事情分解成一个一个“低耦合”的树，就是最重点的难点。
可惜的是，我现在也还没有想清楚这些模式之间的关系，所以只有：
未完待续……
:(
另外，同事写的这篇文章不错：
================20100721========================
结构化思维？
思维要有结构，但不总是树型的。树型思维，其实也是各种结构中相对简单的。其它的思维结构还有，类似于现实事件中的其它结构：
线性结构，
表结构，（这里有个表的例子：http://www.wuruijie.com/?p=332）
图结构；
延伸一下，可能还会有
三维空间结构、
四维结构（带时间）。
我相信，很多的人只能处理线性结构、二维表结构、树结构。但是不幸的是，现实中很多事情是更复杂的图结构。所以，我们在思维的时候，可以借鉴《数据结构》中所说的，这样来思考：
先弄明白你要思考的目标事物的结构特征；使用对应结构辅助的方法或工具（最好是软件）进行分析。
如果没有对应的工具或方法，或者你觉得这个结构做起来太复杂了，那么你就需要：结构分解、结构简化。一般的分解及简化方法，参见：《数据结构》。 :)
很庆幸，数据的结构 和 思维的结构 是那么的相似！！当然了，我们平时大多数情况下思考的东西，其实就是在脑子里的各种数据。