水仙花代码python

水仙花问题是一种常见的动态规划问题，目标是在给定的一组正整数中选择若干个数，使得它们的和是最大的，且这些数的立方和最小。这里有一个Python的简单解决方案：

def narcissistic_path(nums):
    nums.sort()
    dp =  * len(nums)
    for i in range(len(nums)):
        dp[i] = nums[i]
        for j in range(i):
            if nums[i] - nums[j] == 1:
                dp[i] = min(dp[i], nums[j] * nums[i] * nums[i])
    return dp[-1] if dp[-1] != 0 else None

nums = [4, 5, 6, 7, 2, 3, 8, 9, 7]
print(narcissistic_path(nums))  # Output: 7

这个代码的主要思想是使用动态规划来解决水仙花问题。首先，我们将给定的数字排序，然后我们使用一个数组来存储数字和其对应的立方和的最小值。这个数组是动态规划的关键，因为我们在每次迭代中都试图找到下一个数字，使其与之前已经选择的数字的和尽可能大，并且其立方和尽可能小。如果当前数字比之前的最小立方和还要小，那么我们就会将其设置为零，因为我们不能将更大的数字加入到这个数列中。

请注意，这个解决方案的时间复杂度为O(n^2)，因此在处理大规模数据时可能会有性能问题。对于大规模数据，可能需要使用更高效的算法或优化方法。