一.量化数字的统计
根据题目描述，一个数字是“量化数字”当且仅当它满足以下两个条件：
- 该数字能被3整除。
- 该数字的所有位数都是相同的数字。
例如，数字666是一个量化数字，因为它能被3整除，并且所有位数都是6。
接下来，我们来看代码是如何实现这个功能的：
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函数
check(i):这个函数用来检查一个数字的所有位数是否相同。它将数字转换为字符串，然后检查字符串中的每个字符是否都和第一个字符相同。
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函数
solution(L: int, R: int) -> int:
这个函数用来计算在 LL 到 RR 范围内所有量化数字的数量。
首先，它初始化一个计数器 count 为0。
然后，它遍历1到9之间的每个数字（因为一个数字的每一位只能是1到9之间的数字）。对于每个数字，它生成所有可能的量化数字。
例如，如果当前数字是3，它会生成33, 333, 3333等，直到生成的数字超过 RR。
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在生成每个量化数字后，它检查这个数字是否在 LL 和 RR 之间，并且是否能被3整除。如果满足这两个条件，它将计数器 count 增加1。
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最后，函数返回计数器 count 的值，即 LL 到 RR 范围内量化数字的数量。
代码如下所示：
def check(i):
s = str(i)
return all(c == s[0] for c in s)
def solution(L: int, R: int) -> int:
count = 0
for digit in range(1, 10):
num = digit
while num <= R:
if num >= L and num % 3 == 0:
count += 1
num = num * 10 + digit
return count
二.学习心得
作为一名参加青训营X豆包MarsCode训练营的学员，今天的训练不光是关于如何高效解题，更是一次自我思维方式和问题分析能力的锻炼。通过AI刷题平台MarsCode的辅助，我逐渐意识到刷题背后的深层次逻辑和思考过程，而不仅仅是对代码的单纯实现。
随着难度的逐步提高，开始挑战一些具有挑战性的题目，涉及到动态规划、回溯算法等。这些题目不再是单纯的实现，而是考察我的问题分解能力和思维的灵活性。
在做这些题目时，我首先要做的是理解问题的本质。动态规划并非一开始就能写出完美的解法，通常它需要将大问题拆解成多个小问题，并通过状态转移方程将问题逐步解决。我特别注重“最优子结构”和“重叠子问题”的概念。每一次看一个动态规划题目，我都会先通过手动推演来思考这个问题的解法。
对于未来的规划，我意识到自己需要更加注重算法的多样性和解决问题时的灵活性。在接下来的训练中，我将更加注重总结每个问题的解决思路，理解不同算法的优劣，并不断提升自己的代码优化能力。
总之，青训营X豆包MarsCode的刷题之旅不仅是一次对编程能力的提升，也是一次对自己思维方式的锻炼。通过AI平台的辅助，我逐渐明白，刷题不仅仅是为了“做题”，更是为了培养解决问题的系统性思维和高效的编程技巧。希望未来的我，能够继续在这一过程中不断进步，成为一名更优秀的程序员。
