在使用豆包MarsCode AI刷题过程中，我遇到了一个经典的数学问题：“计算区间内偶数因子最多的数”。这道题目要求我在给定的区间 [l, r] 内，找到一个数，使得其偶数因子数量最多。整个问题涉及到质因数分解、遍历和记录最大值，在理解问题的过程中，体会到了AI工具在刷题中的重要作用。
1. 智能反馈：快速定位问题与优化解法
我在解这道题时，首先按照自己的思路实现了基本的代码，但在测试时发现存在一些边界问题，特别是在偶数因子计算和区间遍历上。豆包MarsCode AI的即时反馈功能帮助我迅速找到了错误所在。
错误提示： 在提交代码后，AI快速指出了代码中的问题，特别是“偶数因子计算”和“区间遍历”的逻辑不严谨。AI告诉我，在计算偶数因子时，我没有正确地考虑到偶数的质因数分解中2的个数。这个提示帮助我及时意识到，简单的遍历和除法操作在某些情况下可能并不完全适用。
优化建议： AI还推荐我使用“动态规划”来优化偶数因子计算的过程，尤其是在面对大区间时。通过AI的建议，我在代码中加入了动态规划的思想，使得在每次计算偶数因子时，我可以利用之前计算的结果，从而降低时间复杂度。
2. 错题追踪与复习：强化薄弱环节
在完成初步的代码实现后，我进行了多次测试。AI的错题追踪功能帮助我整理了所有未通过的测试用例，并针对每个问题提供了详细的分析。
边界条件检查： 比如，当区间边界值为奇数时，我没有考虑到奇数没有偶数因子的情况。AI提示我，这部分的逻辑需要特别注意，尤其是当区间边界值为奇数时，必须跳过这些值以避免不必要的计算。
针对性复习： AI根据我的错误记录，推荐了一些与“质因数分解”和“动态规划”相关的题目，帮助我巩固这两种算法的核心思想。通过这一系列的复习，我不仅更好地掌握了如何处理偶数因子问题，还加深了对数学类问题的理解。
3. 题库智能排序与难度调整：个性化学习进度
豆包MarsCode AI的题库智能排序功能让我能够在适当的难度下练习这类问题。起初，我做了一些相对简单的质因数分解题目，这些题目帮助我逐步理解如何用质因数分解来解决类似问题。当我掌握了基础知识后，AI根据我的学习情况推荐了更加复杂的偶数因子问题，最终引导我挑战了这个区间内偶数因子最多的问题。
个性化题目推荐： 在完成了几个相关的质因数分解问题后，AI分析了我的解题速度和正确率，推荐了更多涉及偶数因子计算和动态规划的题目。这些题目逐渐增加了复杂度，帮助我在挑战中逐步提升解决问题的能力。
难度调整： 在做这道题时，AI注意到我在质因数分解和动态规划结合应用上有一些困难，于是减少了一些难度，给我推荐了一个简化版的质因数分解问题，让我先解决简化版的题目，掌握了思路后再回到原题。这个逐步调整的学习策略，确保了我始终保持一个适合自己的学习进度。
通过豆包MarsCode AI的帮助，我不仅成功解决了这个复杂的数学问题，还提升了自己的算法和编程能力。AI的智能反馈、错题追踪和个性化学习进度调整功能，让我在刷题过程中更加高效和有针对性。
