介绍了一种求解函数最大值最小值问题的直接方法——切比雪夫最佳逼近。这种解法基于切比雪夫多项式，适合有一定导数基础的读者。

通过构造平口单峰函数的方法解决这类问题虽直观，但操作上稍显繁琐。切比雪夫最佳逼近提供了一种更简洁的途径，通过在函数图像上找到特定点，构造一条最佳逼近直线，进而得出所需答案。

理解切比雪夫最佳逼近的关键在于识别图像上的特定点。该点使得构造的切线与直线平行，并且与这两条线之间的距离相等。这条平行线与原线的交点即为所求直线，直线的纵截距的一半代表函数最大值的最小值。

以具体例题为例，考虑函数 [f(x)] ，通过构造函数 [g(x)] ，找到其与 [f(x)] 的交点，进而确定 [g(x)] 的形式。根据题目要求和已有结论，可以快速得出结论。

提供三道例题以供读者练习，题目要求求解函数在特定条件下的参数范围或具体值。读者可以通过应用切比雪夫最佳逼近的方法，结合已学结论，迅速求解。

通过本文的介绍，希望读者能理解切比雪夫最佳逼近的概念，并学会应用这一方法解决实际问题。记得在练习中巩固所学知识，以便在实际解题中熟练运用。