豆包 MarsCode AI 刷题的个性化题目推荐功能是其一大亮点。它对学习编程有着极为重要的意义。
在学习初期，当我对自己的编程水平和知识掌握程度还不太清楚时，这个功能就像一位贴心的学习导师。它根据我最初的答题情况，包括答题准确率、答题时间等多方面因素，精准地为我推荐适合我当前水平的题目。例如，当我在基础语法部分表现出一些薄弱环节时，它会推荐大量针对这些薄弱点的练习题，让我能够有针对性地进行强化训练。
从独特价值来看，它不同于传统的固定题库刷题模式。传统模式可能会让学习者在海量题目中迷失方向，不知道从何下手或者重复做一些已经熟练掌握的题目，浪费时间和精力。而个性化题目推荐功能能够提高学习效率，避免无效学习。它能随着我学习进度的推进不断调整推荐题目，当我在某个知识点上有了提升后，会逐渐推荐更具挑战性的题目，引导我逐步深入学习。
以我学习函数递归为例，在我初步掌握了递归的基本概念和简单应用后，个性化题目推荐给我推送了一些涉及递归优化和复杂数据结构结合递归的题目。这让我在原有的基础上进一步拓展了对递归的理解和应用能力，使我能够更加深入地理解编程中的逻辑构建和算法设计。这个功能真正实现了因材施教，让每个使用者都能在自己的编程学习道路上得到最适合自己的练习和提升。在使用豆包 MarsCode AI 刷题功能时，有一道关于动态规划的题目让我印象深刻。题目要求计算给定数组中最大子数组和，并且要求时间复杂度尽可能低。
最初看到这道题时，我完全没有思路，只想到了暴力解法，即遍历所有可能的子数组并计算其和，这种方法的时间复杂度高达 O (n^2)。当我提交代码后，看到平台提示有更优的解法，我便开始深入思考。
我查阅了很多资料，了解到动态规划可以解决这类问题。于是我尝试构建动态规划的状态转移方程。经过多次尝试和修改，我终于找到了正确的思路：定义一个 dp 数组，其中 dp [i] 表示以第 i 个元素结尾的最大子数组和，那么状态转移方程为 dp [i] = max (dp [i - 1] + nums [i], nums [i])。通过这个方程，我们可以在一次遍历中就计算出最大子数组和，时间复杂度降低到了 O (n)。
当我成功提交通过这道题时，内心充满了喜悦和成就感。这不仅是因为解决了一道难题，更是因为在这个过程中我对动态规划有了更深刻的理解和认识。
之后，我和同学分享了这道题的解题过程，我们还一起设定了挑战，互相分享在豆包 MarsCode AI 刷题过程中遇到的难题，然后比赛谁能更快地找到最优解。这种竞争与合作的氛围让我们的学习热情高涨，我们会互相讨论不同的解题思路，发现自己的思维盲点，从而不断提升自己的编程能力。
