一个列表中有5个三维点坐标，用Python求出距离最大的三个点坐标，并解释每一句代码

假设这个列表名为points，包含5个三维点坐标，每个坐标是一个包含3个元素的列表或元组，代码如下：

from itertools import combinations

# 计算两点之间的距离
def distance(p1, p2):
    return ((p1[0]-p2[0])**2 + (p1[1]-p2[1])**2 + (p1[2]-p2[2])**2) ** 0.5

# 生成所有点的组合
combs = combinations(points, 2)

# 计算每一对点之间的距离，并将距离最大的三个点保存下来
max_dist_points = []
for comb in combs:
    dist = distance(comb[0], comb[1])
    if len(max_dist_points) < 3:
        max_dist_points.append((comb[0], comb[1], dist))
        max_dist_points = sorted(max_dist_points, key=lambda x: x[2], reverse=True)
    else:
        if dist > max_dist_points[-1][2]:
            max_dist_points[-1] = (comb[0], comb[1], dist)
            max_dist_points = sorted(max_dist_points, key=lambda x: x[2], reverse=True)

# 输出距离最大的三个点的坐标
for point in max_dist_points:
    print(point[0], point[1])

解释：

1. `from itertools import combinations`：导入itertools模块中的combinations函数，用于生成列表中所有的点的组合。

2. `def distance(p1, p2):`：定义计算两点之间距离的函数，p1和p2分别表示两个点的坐标。

3. `return ((p1[0]-p2[0])**2 + (p1[1]-p2[1])**2 + (p1[2]-p2[2])**2) ** 0.5`：返回两点之间的距离，使用勾股定理计算。

4. `combs = combinations(points, 2)`：生成包含所有点的组合的迭代器。

5. `max_dist_points = []`：创建一个空列表，用于保存距离最大的三个点的坐标。

6. `for comb in combs:`：遍历所有点的组合。

7. `dist = distance(comb[0], comb[1])`：计算当前组合中两个点之间的距离。

8. `if len(max_dist_points) < 3:`：如果距离最大的三个点的数量小于3。

9. `max_dist_points.append((comb[0], comb[1], dist))`：将当前组合的两个点和它们之间的距离作为一个元组添加到max_dist_points列表中。

10. `max_dist_points = sorted(max_dist_points, key=lambda x: x[2], reverse=True)`：对max_dist_points列表按照第三个元素（即距离）进行降序排序。

11. `else:`：如果距离最大的三个点的数量已经等于3。

12. `if dist > max_dist_points[-1][2]:`：如果当前组合中两个点之间的距离大于距离最大的三个点中的最小值。

13. `max_dist_points[-1] = (comb[0], comb[1], dist)`：用当前组合的两个点和它们之间的距离替换距离最大的三个点中的最小值。

14. `max_dist_points = sorted(max_dist_points, key=lambda x: x[2], reverse=True)`：对max_dist_points列表按照第三个元素（即距离）进行降序排序。

15. `for point in max_dist_points:`：遍历距离最大的三个点的坐标。

16. `print(point[0], point[1])`：输出距离最大的三个点的坐标。