谜题的每一种可能状态以及状态之间所有合法的转换步骤共同构成了问题空间。它是对问题的心理或形式化表征，包括初始状态、目标状态以及将一种状态转换为另一种状态的操作符。

纽厄尔和西蒙在分析人类问题解决能力时引入了这一概念。问题空间内的搜索可以是穷举式的，也可以是启发式方法引导的，后者可以减少考虑的路径数量。空间的大小和结构决定了问题的难度。专家能够通过识别有希望的方向来有效地缩小搜索范围；而新手往往会进行无效的探索。

定义明确的问题具有清晰界定的空间；定义不明确的问题则需要求解者自行构建空间。理解问题空间有助于设计教学、决策辅助工具和人工智能搜索算法。问题的框架决定了解决方案出现的边界。

• 问题中状态和算子的表示
• 包括初始状态、目标和合法行动
• 搜索可以是系统性的，也可以是启发式的。
• 专业知识会缩小有效搜索空间