从连题目都看不懂，到看懂题目，再到有基本的思路（dfs），最后到能完全独立地写出代码，我确实变强了！！看到红色的Accepted高兴了好久（前面几个WA是之前在VS里为了调试多输出了一些信息，没注意直接把代码复制到OJ上运行所导致）

虽说优化是好，但是又想了想，在我各种基础知识还不牢固的情况下，去研究优化大概是本末倒置，所以我打算继续边学边刷，到最后在回过头来用所学知识优化，然后把那几个耗时和内存占用都比我少的提交击败。

① 做crashing balloon这道题的时候，因为最近刚好自学到dfs，于是就自己研究出来了因子分解算法（虽然我不太确定这算不算dfs，还是只是普通的递归，不过这个算法的思想是尽可能地除掉因子，在除不清的情况下调整因子或者回溯，应该是dfs了）。
② 不知道对解题有没有帮助。
③ 由于之前上过汇编课，现在对stack overflow很敏感，后来发现我的担心完全是多余的。

又好好欣赏了一下（虽然这对于许多人来说应该是小菜一碟的事情），不过自己亲手写出来的短短几行代码能产生这样的效果，成就感满满啊！

等等，好像出了点问题，前面那张图里，7744明显不等于1x2x4x8x11x121……

回溯的时候把被回溯掉的因子也输出出来了，也就是说把倒数第二个因子去掉，结果就正常了。

搞了个骚操作，把上一次结果退格掉，然后再输出就好了！

突然发现以前自己发过这个贴子，那就继续更新吧，放在那个引擎开发的贴子里看起来有点乱。
准确地来说，从 2022 年 4 月 3 日 20:01 分到今年 1 月初这段时间内我没有碰过任何 OJ 。学业繁忙？可能是一个原因，不过归根结底是我没有去坚持。

不管这么多，这个寒假我的确花了不少时间在 OJ 上。经过我长达两个星期的“间断”练习，我深刻地认识到了“能编程”和“会编程”的本质区别——一直以来，我都是停留在前一个层次，直到我系统性地开始学习才发现，这两个层次有着天壤之别，学起来有一种“仰之弥高，钻之弥坚，瞻之在前，忽焉在后”的茫然无措之感。

这是刚刚做的一道题，没错，“普及-”，给小学生初中生做都嫌简单的题目，我做了两个小时。当然，我并不是有意通过对比来体现自己菜，实际上，我是在探究另外的做法。
这道题的官方题解是暴力枚举，但我一开始没有往这方面去想。因为最近刚好练了一些搜索类的题目，所以我打算用搜索来解决这个问题。我依据题意写了一个 k 元子集枚举算法，然后利用 dfs 递归地对每个枚举结果进行处理，思路挺不错，但交上去 WA，于是我写了对拍，把官方题解拉过来测试，测了一百万次正误各占一半，看测试数据又看不出来问题（因为数据太复杂）。然后我打上断点，一个个栈帧看下去，结果发现边界条件有两个，修改了交上去还是 WA，检查代码发现中间有个搜索分支重复计算了，又改……于是过了两个小时才搞定。

这是我的设计——一个拙劣的深搜+ k子集枚举

结果看了最优解代码比我快 6ms，而且代码简单多了。
没什么，感叹一下。起码我不再像以前那样，不管遇到什么问题都只会用暴力算法了。

起床先来个TLE

以前在《算法导论》上看到基数排序来自于以前的卡片排序机，于是不以为意，认为这种算法过时了，没想到基排才是真正的神

"To a man with a hammer, everything looks like a nail" —— Mark Twain
这就是为什么我用硬要用自己最近练得比较多的 DP & 滚动数组 写了一个自以为“完美”的 O(nk) 算法，但是被大佬的 O(n) 递推算法爆杀的原因。
不过我这个算法的优势在于空间占用极小，也就是说它在内存小的机器（比如单片机）上也可以工作得很好，尽管不会有人把这种算法拿到单片机上去跑……