我们可以这样思考正向的“求子集和”过程：

假设我们已经知道了一部分数，它们构成的子集和频率数组为 $b_{old}$。现在我们要向其中加入一个新的正整数 $k$。加入 $k$ 后，新的子集和不仅包含了原来的所有和，还包含了“原来的和加上 $k$”的新和。

因此，加入 $k$ 后的新频率数组 $b_{new}$ 满足：

即 01 背包方案数问题。

本题要求我们从最终的 $b_{new}$（也就是题目给的 $b$ 数组）反推原来的元素。

因为所有的 $a_i$ 都是正整数，所以在排除了 0 之后，数组 $b$ 中第一个频率大于 0 的下标 $k$（即 $b_k > 0$ 且 $k > 0$）必定是数组 $a$ 中的最小元素。为什么？因为没有任何更小的正整数可以组合出 $k$ 了。

既然我们找到了一个元素 $k$，我们就需要把它的影响从 $b$ 数组中“剥离”出去。根据上面的公式，我们可以逆向还原出没有加入 $k$ 之前的频率数组：

由于计算 $b_{old}[i]$ 时需要用到 $b_{old}[i-k]$，所以我们只需要从左到右遍历 $i$，就可以在原数组上原地完成剥离操作。

剥离一次后，我们就找到了一个元素。只要我们重复这个“寻找最小非零项并剥离”的过程 $n$ 次，就能找出所有的 $a_1, a_2, \dots, a_n$。

以题目中的 样例 1 为例：$n=2, m=3$，初始数组 $b = [1, 1, 1, 1]$。

• 第一步：忽略 $b_0$，寻找第一个大于 0 的项。发现 $b_1 = 1 > 0$，因此我们的第一个元素是 $a_1 = 1$。

• 第二步：从 $b$ 中剥离元素 1 的影响。

  • $i = 1: b_1 = b_1 - b_0 = 1 - 1 = 0$
  • $i = 2: b_2 = b_2 - b_1 = 1 - 0 = 1$ （注意这里减去的是更新后的 $b_1$）
  • $i = 3: b_3 = b_3 - b_2 = 1 - 1 = 0$

  剥离后，数组变为 $b = [1, 0, 1, 0]$。

• 第三步：在新的 $b$ 数组中，继续寻找第一个大于 0 的项。发现 $b_2 = 1 > 0$，因此第二个元素是 $a_2 = 2$。

• 第四步：从 $b$ 中剥离元素 2 的影响。

  • $i = 2: b_2 = b_2 - b_0 = 1 - 1 = 0$
  • $i = 3: b_3 = b_3 - b_1 = 0 - 0 = 0$

  剥离后，数组变为 $b = [1, 0, 0, 0]$。

此时我们已经找到了 $n=2$ 个元素，分别是 1 和 2。

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

#define M 10005
#define LL long long

int n, m;
LL b[M];
vector<int> a;

int main() {
    cin >> n >> m;
    for (int i = 0; i <= m; i++) cin >> b[i];
    // 从 1 到 m 寻找最小的可用元素
    for (int i = 1; i <= m; i++) {
        // while 循环处理如果有多个相同的元素 (比如有两个 2 的情况)
        while (b[i] > 0) {
            a.push_back(i); // 记录找到的元素
            // 剥离元素 i 的影响 (相当于逆向的完全背包/01背包操作)
            for (int j = i; j <= m; j++) {
                b[j] -= b[j - i];
            }
            // 如果已经找齐了 n 个数，直接退出
            if (a.size() == n) break;
        }
        if (a.size() == n) break;
    }
    for (int v : a) cout << v << ' ';
    return 0;
}