认知
用假设-检验法解决密码算术题时，任意给每个密码设想一个数，然后再进行检验，这里并没有运用已有的具体知识。爬山法也是弱方法。这些方法是最粗糙的方法，其效率是很低的。如果是利用已有的有针对性的知识来解决某个问题，这就是强方法。例如，让被试找X、Y的函数关系，如果他没有微积分知识，就得一点一点地试，使X值逐渐增大，看Y的变化，一直到找到最高点，得出结果。这就是弱方法。如果他已经具备数学方面的知识，那么就可以利用微积分把最高点定为0，这就是强方法。选择性搜索是利用过去已有的知识经验，有针对性地提出假设，然后再进行检验得出结论。这是有效的解决问题的方法，是一种强方法。在解决某个问题的时候利用强方法，是非常重要和有效的。
手段一目的分析法
人类解决问题有一个很重要的方法，即手段一目的分析法(means-endanalysis)。这种方法在某些方面类似于爬山法。下面举一个例子。我们在北京大学的校园里，我们的目标是要到天安门去。我们先想到北京大学与天安门之间有什么差异。这个差异主要是距离上的差异，大约是10公里。然后我们思考要用什么操作手段去缩短这一空间距离。我们可以坐公共汽车去，或者乘出租汽车去，也可以步行去。我们可以运用所掌握的任何可行的操作方法去缩短这个距离。如果时间紧迫，我们就坐出租汽车，但是还要考虑用什么方法把出租汽车叫来。这里又产生一个“距离”，要缩短这个“距离”，也就是减小差异，我们就得依据现有条件，决定是约一辆出租汽车，还是走到路边叫车。
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