# 根据当前Q表获取最佳路径距离 result = [] final_length=1000 final_result=[] for k in range(10): loc = k remain1 = set(space) - set(result) # 剩余节点 max_value1 = -1000 # 在剩余节点中遍历最大值 # a = 0 # 利用贪婪策略选择下一行动 for v in remain1: Q_ = Q_table[loc][v] if Q_ > max_value1: a = v max_value1 = Q_ result.append(a) length = 0 for v in range(1, 10): length += distance[result[v - 1]][v-1] if length <= final_length: final_length=length final_result=result print(f"距离为：{length}") iterate_results.append(length)

这段代码不是一个数列，而是一段 Python 代码。它的作用是使用 Q-learning 算法来搜索最短路径，其中包括一个距离变量 `length` 表示搜索到的最短路径的长度。若要获取最大值，可以在搜索完成后，将每个节点的距离存储在一个列表中，然后使用 Python 内置的 `max()` 函数找到最大值。例如：

distances = [1, 3, 2, 5, 4]
max_distance = max(distances)
print(max_distance)  # 输出 5