如果 M≤m×p成立，其中 M和m分别是序列中的最大和最小数，则该序列被称为完美序列。

可知一个序列是否是完美序列只与该序列中的最小值和最大值有关，与该序列的其他元素是无关的。

题目要求从序列中找到尽可能多的数字以构成一个完美的子序列，注意该题的子序列可以是不连续的，因此如果要把所有的子序列都枚举出来要$2^n$次，必然超时。

因为一个序列是否是完美序列只与该序列中的最小值和最大值有关，与该序列的其他元素是无关的，因此可以往枚举最小值最大值这个思路想。并且题目要求找到尽可能多的数字以构成一个完美的子序列，所以最小值和最大值之间的元素应该都选上，由这个分析可知，应该要对原序列进行排序，排序后，每次选择一个最小值一个最大值，就相当于问题转换为每次选择一个区间，这个问题的最优解一定就是排好序之后的某一个区间长度（这个区间里面的元素都要选上作为子序列，这样可以保证尽可能多的数字）

因此，原问题就转换为了对原序列排序，然后枚举区间，求一个最大区间的序列满足完美序列。枚举的话可以先枚举最大值a[i]（即从右往左枚举区间右端点），然后对每个最大值找到满足a[i] ≤ a[j] × p的最小下标j（在本题中可以二分查找，也可以双指针），对于每个最大值a[i]一定能找到其对应满足a[i] ≤ a[j] × p的最小下标j，因为区间为1也是一个完美序列，即i=j。

最所有枚举的情况的区间长度取max，最后的ans就是答案

二分：

能不能使用二分的依据就是在一个区间满足这个性质，在另一个区间不满足这个性质

在本题中左侧区间满足a[i] > a[j] * p，在右侧区间满足a[i] <= a[j] * p，即不满足a[i] > a[j] * p，所以可以二分

def find(l,r):
    M = a[r]

    # 找满足M <= a[mid] * p的左边界
    while l < r:
        mid = l + r >> 1
        if M <= a[mid] * p:
            r = mid
        else:
            l = mid + 1
    return l

n,p = map(int,input().split())

a = list(map(int,input().split()))

a.sort() # 对原序列排序

ans = 0
for i in range(n - 1,-1,-1):
    j = find(0,i) # 二分查找满足a[i] ≤ a[j] × p的最小下标j
    if i - j + 1 > ans:
        ans = max(ans,i - j + 1)

print(ans)

双指针算法：

• i指向最大的数，即M
• j指向最小的数，即m。更精确的定义j为离当前的i，j往左最远能到什么地方，使a[i] <= a[j] * p。因为j是有单调性的：i往右走，j是不可能往左走的。所以该算法的时间复杂度是线性的，i和j指针都是从前移到后，也就是计算2n次，$O(2n)$的时间复杂度。
• 如果不符合a[i] <= a[j] * p，则向右移动j指针，直至符合条件为止

n,p = map(int,input().split())

a = list(map(int,input().split()))

a.sort()

ans = 0

j = 0
for i in range(n):
    while j <= i and a[i] > a[j] * p:
        j += 1
    ans = max(ans,i - j + 1)

print(ans)