功能亮点：
MarsCode AI的“个性化题目推荐”功能是其刷题平台中的核心优势之一。该功能通过智能算法，根据用户的学习进度、能力水平、解题历史等多维度信息，为用户量身定制符合其当前学习需求的题目。以下是对该功能的重要性和独特价值的详细阐述：
精准匹配学习需求：
个性化题目推荐能够确保用户练习的题目既不过于简单，也不过于困难，从而避免无效学习和挫败感。 它能够根据用户的学习进度和知识点掌握情况，推荐相应的题目进行巩固和提升，确保学习的连贯性和系统性。
提升学习效率：
用户无需花费大量时间筛选和寻找适合自己的题目，个性化推荐能够直接为用户提供高质量的练习资源。 通过减少无效练习和重复劳动，用户能够更快速地掌握知识点，提升解题速度和准确率。
激发学习兴趣和动力：
当用户发现自己能够解决推荐的题目时，会获得成就感和自信心，从而激发学习兴趣和动力。 个性化推荐还能够根据用户的兴趣和学习习惯，推送更符合其喜好的题目，使学习过程更加愉快和有趣。
刷题实践：
在MarsCode AI刷题平台上，我深刻体验到了AI刷题的优势，尤其是个性化题目推荐功能对我的学习帮助巨大。以下是通过实践案例对相关功能的分析：
AI刷题的优势之处：
智能分析：
AI能够实时分析我的解题过程，准确识别出我的薄弱环节和知识点掌握情况。
动态调整：
随着我学习进度的推进，AI会动态调整题目难度和类型，确保我始终处于最佳学习状态。 全面覆盖：MarsCode AI的题库资源非常丰富，涵盖了各种编程语言、算法和数据结构等知识点，能够满足我全面的学习需求。
实践案例分析：
小R有一排长度为 n 的格子，每个格子从左到右编号为 1 到 n。起初，部分格子已经被染成了红色，其他格子则没有颜色。红色格子的状态由一个长度为 n 的字符串 s 描述，其中 s[i] = 1 表示第 i 个格子是红色的，而 s[i] = 0 表示该格子没有颜色。
小R希望通过以下两种操作将所有格子都染成红色：
- 如果第
i个格子是红色的，且i + 1 ≤ n，则可以将第i + 1个没有颜色的格子染成红色。 - 如果第
i个格子是红色的，且i - 1 ≥ 1，则可以将第i - 1个没有颜色的格子染成红色。
请你帮小R计算出，存在多少种不同的染色顺序可以使所有格子最终都被染成红色，并输出答案对 10^9 + 7 取模后的结果。
测试样例
样例1：
输入：
n = 5,s = "00101"
输出：3
样例2：
输入：
n = 6,s = "100001"
输出：8
样例3：
输入：
n = 7,s = "0001000"
代码解析与注释
函数定义：def solution(n: int, s: str) -> int: 输入为整数n和二进制字符串s，输出为整数。
变量初始化：
st = int(s, 2)：将二进制字符串s转换为整数st。 m = (1 << n) - 1：计算n位二进制数能表示的最大值，即所有位都为1。 dp = * (m + 10)：初始化动态规划数组dp，长度为m+10，初始值为0。 vis = * (m + 10)：初始化访问标记数组vis，长度为m+10，初始值为0。 dp[st] = 1：设置初始状态st的方案数为1。
广度优先搜索：
使用队列q进行广度优先搜索。 初始化队列，将初始状态st加入队列。 循环处理队列： 取出队列头部元素m。 若m已被访问过，则跳过。 标记m为已访问。 遍历所有位： 若当前位已被点亮，则跳过。 检查相邻位，若相邻位有点亮，则点亮当前位，更新方案数，并将新状态加入队列。
返回结果：return dp[m] 返回最终状态m的方案数，即所有灯都被点亮的方案数。
刷题过程
给定函数def solution(n: int, s: str) -> int:，这是一个典型的动态规划问题。在解决这个问题的过程中，我遇到了很多挑战。首先，我需要理解题目中的状态转移规则，即如何通过翻转相邻的位来逐步将字符串变为全1。其次，我需要考虑如何高效地计算方案数，避免重复计算和遗漏情况。
在MarsCode AI的个性化题目推荐功能下，我逐渐找到了解题的思路。该功能为我推荐了一系列相关的题目，从简单的二进制操作到复杂的动态规划问题。通过逐步练习和解决这些题目，我逐渐掌握了相关的知识点和解题技巧。
具体来说，在这个问题中，我使用了广度优先搜索（BFS）的思想来解决。我定义了一个队列q来存储待处理的状态，以及一个数组dp来记录从初始状态到每个状态的方案数。通过遍历队列中的状态，并根据状态转移规则生成新的状态，我逐步更新了dp数组的值。最终，我得到了从初始字符串变换到全1字符串的方案数。 在这个过程中，MarsCode AI的个性化题目推荐功能发挥了重要作用。它不仅为我提供了相关的题目进行练习，还帮助我逐步建立了解决问题的思路和方法。通过不断练习和反思，我逐渐提高了自己的解题能力和思维水平。 此外，MarsCode AI的云端编辑器也为我提供了极大的便利。我可以在任何时间、任何地点，只要能够连接网络，就可以打开编辑器进行编程练习。这使我能够充分利用碎片时间进行学习，提高了学习效率。
整体代码：
def solution(n: int, s: str) -> int:
st = int(s, 2)
m = (1 << n) - 1
dp = [0] * (m + 10)
vis = [0] * (m + 10)
dp[st] = 1
q = []
q.append(st)
while q:
m = q.pop(0)
if vis[m] == 1:
continue
vis[m] = 1
for i in range(n):
if m & (1 << i):
continue
if (i - 1 >= 0 and (m & (1 << (i - 1))) or (i + 1 < n and (m & (1 << (i + 1))))) :
nxt = m | (1 << i)
dp[nxt] += dp[m]
q.append(nxt)
` return dp[m]``
