第一次比较有意识地注意数学解题思路方法的系统归纳是中学时从顾越岭老师的《高中数学精讲 $\cdot$  思路方法》（江苏教育出版社）开始的。当时同学们都把这本书视为数学解题的“圣经”。大概全国好多地方都是这样吧，因为此书好多次脱销。后来这本书有个升级的版本：《数学解题通论》（顾越岭，广西教育出版社），由于信息比较闭塞，当时不知道这本书，所以也没读上。这两本书都是以大量的中学数学为实例从数学问题的根本属性——矛盾性入手，揭示了数学问题的根本规律——矛盾转化的规律，然后制定若干思维原则，用以指导思维定向。以思维原则为指针，对具体问题进行矛盾分析与思维定向，从而找到解决问题的途经。

       高考后“不幸”调剂到数学专业，起初面对抽象的数学，尤其是“遇到能看懂书，但很多课后题目不会做”的时候，老师建议我去读徐利治先生的《数学方法论选讲》等书，也读了刘广云编的《数学分析选讲--数学分析普适性方法及解题方法例析》（黑龙江教育出版社，顺便八卦一个小故事：这本书是我们的数学分析选讲教材，但大一的时候就把书发下来了，当年此书已经绝版了，学校自己翻印刷的，仅供内部使用！），一知半解吧，但至少体会到了数学不是不可琢磨的东西，还是有点规律可循的。后来又读过M.克莱因（Morris·Kline）的《古今数学思想》的部分内容（很惭愧，多次下决心读完此书，但每次由于种种原因都没读完），获益匪浅。这套书“从历史角度来讲解的数学入门书”，突出了数学发展的思想方法，论述了数学思想的古往今来，被誉为“我们现有的数学史中最好的一本数学史”（百度百科），有点遗憾的是这本书只讲到古代至十九世纪的数学。其实二十世纪的数学已有胡作玄著的《20世纪数学思想》出版，可以部分地满足大家的需要。

       今天到Alexander A. Roytvarf, "Thinking in Problems: How Mathematicians Find Creative Solutions"
（ Birkhäuser | ISBN: 0817684050 | 2013 | 442 pages ）的海报，就急忙贴出来。这本书的写作思路和徐利治先生的方法类似：强调如何思考，如何创造新地思考数学问题的解决方法。我觉得这是我们这个时代最需要的，希望有机会能够完整地读到这本书。

This concise, self-contained textbook gives an in-depth look at problem-solving from a mathematician’s point-of-view. Each chapter builds off the previous one, while introducing a variety of methods that could be used when approaching any given problem. Creative thinking is the key to solving mathematical problems, and this book outlines the tools necessary to improve the reader’s technique. The text is divided into twelve chapters, each providing corresponding hints, explanations, and finalization of solutions for the problems in the given chapter. For the reader’s convenience, each exercise is marked with the required background level. This book implements a variety of strategies that can be used to solve mathematical problems in fields such as analysis, calculus, linear and multilinear algebra and combinatorics. It includes applications to mathematical physics, geometry, and other branches of mathematics. Also provided within the text are real-life problems in engineering and technology. Thinking in Problems is intended for advanced undergraduate and graduate students in the classroom or as a self-study guide. Prerequisites include linear algebra and analysis.