PythonTip--8.3

最大非连续子序列

题目描述： 给你一个整数list L, 如 L=[2,-3,3,50], 求L的一个非连续子序列，使其和最大，输出最大子序列的和。
这里非连续子序列的定义是，子序列中任意相邻的两个数在原序列里都不相邻。
例如，对于L=[2,-3,3,50]，输出52（分析：很明显，该列表最大非连续子序列为[2,50]).

思路：
这道题用到了动态规划，具体是什么意思可以自行百度。。。贴个地址，这个讲的很不错 动态规划链接
先贴上代码然后讲讲什么意思吧
代码：

L=[2,-3,3,50]def func(L):    for i in range(2,len(L)):        L[i] += max(max(L[:i-1]),0)    return max(L)print(func(L))

代码很短，主要就是从序列的第2个开始循环，寻找当前的索引-1之前的所有数字中最大的，如果最大的值小于0则为0，将这个最大的值加上当前值，然后赋值给当前值。
具体还是找个例子吧：
使用序列 ： L = [3,5,7,-10,-2,4，6]
索引从第2开始也就是第三个数字开始：7。为什么呢？因为第一个数字前面是肯定没有数的，所以不用加，第2个数字前只有一个数，减1以后也就没有了，所以只能从第三个数字开始。
7 ： 之前除了5，那最大的只有3了，所以7+3=10。序列变为L=[3,5,10,-10,-2,4，6]
继续循环：第四个数字-10：前面有5和3，最大的肯定是5了，那就变为L=[3,5,10,-5,-2,4，6]
第五个数字-2，前面有3，5，10，最大的是10，序列变为L=[3,5,10,-5,8,4，6]
第六个数字4：前面有3，5，10，-5，最大的还是10，序列变为L=[3,5,10,-5,8,14，6]
第七个数字6：前面有3，5，10，-5，8，最大的是10，序列变为L=[3,5,10,-5,8,14，16]
循环结束。
最大的数是16，看上面的循环，16=6+7+3
所以最大非连续子序列就是【3，6，7】
动态规划就是将一个大的、复杂的问题化为多个小的、简单的问题，上面就是的每一个循环其实都是求一次最大非连续子序列，第一个循环求的是序列【3，5，7】的最大非连续子序列，那肯定就是3和7了，因此就把10覆盖7，到了第二个循环，【3，5，10，-10】这个序列是不可以加上10的，因为要求非连续有了-10就不可以有7，所以不可以直接加上上一轮循环中的10，只能从3，5中挑最大的。后面同理。

不知道有没有讲清楚，以后有新的想法了再修改吧。

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简单题系列

这个简单题就不用什么思路了，直接贴题目和代码就好了：

题目描述： 给你直角三角形的两个直角边的边长a,b,请你求出其斜边边长，结果保留小数点后三位小数。 如a=3, b =4, 则输出5.000。

a,b = 3,4import  mathdef func(a,b):    print('{:.3f}'.format(math.sqrt(a*a+b*b)))func(a,b)

题目描述： 给你一个字符串列表L，请用一行代码将列表所有元素拼接成一个字符串并输出。
如L=[‘abc’,’d’,’efg’], 则输出abcdefg。

L=['abc','d','efg']print(''.join(i for i in L))

题目描述：给你一个字符串列表L，用一行代码顺序输出L中的元素，元素之间以一个空格隔开，注意行尾不要有空格，输出单独占一行。
如L=[‘abc’,’d’,’efg’], 则输出abc d efg。

L=['abc','d','efg']print(' '.join(i for i in L))