Python генерации случайных список

Question

Я смотрю на маленький вызов, который требует, чтобы я

1.Create функция, которая генерирует случайные списки размера 2 (список, в котором это два элемента, которые случайно сгенерированных букв).

2.создайте функцию, которая оценивает, насколько хорошо случайно сгенерированный список сравнивается с другим заранее определенным списком, поэтому обычно мы можем думать о том, сколько совпадений у нас есть в каждой позиции.

3.Создайте функцию, которая продолжает звонить и забивает новый случайный список, пока мы не достигнем определенного размера. Он также хочет напечатать лучший результат для каждых 1000 сгенерированных списков.

Я сделал 1. и 2. для 3. Я создал функцию, которая неоднократно вызывает функцию оценки, пока мы не встретим оценку определенного размера, однако я не уверен, как печатать лучший результат за каждый 1000 сгенерированных списков это потому, что я использовал цикл while для этого, чтобы продолжать генерировать, пока не будет достигнута оценка определенного размера. Одним из решений я должен был сохранить баллы в списке, добавив каждый балл, начиная с пустого списка. Затем используйте максимальную функцию для печати наилучших результатов, поскольку список нарезается на куски размером 1000.

Есть ли лучший способ?

Answer 1

Используйте счетчик переменных, который вы увеличиваете поэтапно за каждый ход, и когда count% 1000 = 0 и count> 0 печатайте самый высокий балл, который вы получили от итераций, возможно, сохраненных в глобальной переменной.

Answer 2

Не могли бы вы определить переменную максимум, что:

if score > maximum: 
    maximum = score 

?

Answer 3

Что вам нужно, это базовое определение функции max. Значение, равное первому балу, затем присваивается новому счету, если достигается лучший результат.

if new_score > max_score: 
    max_score = new_score 

И к вашему предложению, мой опыт это показывает, что применение моего предложения или ваши (хранящую все результаты в списке, то вызывающему макс) не экономит много времени в средствах сложности, однако, если вы не нужны оценки, отличные от максимального, вы просто теряете пространство.