这段代码的作用该怎么写

这段代码的作用是什么啊，不知道该怎么写，需要分析该段程序的功能

这是定义了一个列表，设置了两个变量都为0，for循环的功能就是，随机从列表中选取一个值加上sum变量，如果此时sum大于等于max，则max等于sum的值，如果sum小于0，则sum等于0，所以max的值在列表中最大是多少

• 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7795369
• 我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：对简单梯度下降方法的分析总结，有关步长，梯度精度和迭代次数
• 除此之外, 这篇博客: 【链接攻击，差分攻击，去标识化代码实现】差分隐私代码实现系列（二）中的 我们可以重新识别多少人？ 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 我们知道这些趋于唯一性的标识之后，就有一个问题，我们可以重新识别多少人？

  使用辅助信息来找出答案！

  首先，让我们看看出生日期会发生什么。

  我们想知道数据集中的每个数据记录返回了多少个可能的标识。怎么做？上代码！

  attack = pd.merge(adult_pii, adult_data, left_on=['DOB'], right_on=['DOB'])
  attack['Name'].value_counts().hist();
  

  

  结果表明，我们可以唯一地识别近7，000条数据记录（总数据量为32，000条数据记录），另外10，000条数据记录被缩小到两个可能的身份。

  因此，仅使用出生日期就不可能重新识别大多数个体。如果我们收集更多信息，以进一步缩小范围，该怎么办？如果我们同时使用出生日期和ZIP，我们可以做得更好。

  事实上，我们能够唯一地重新识别整个数据集。

  attack = pd.merge(adult_pii, adult_data, left_on=['DOB', 'Zip'], right_on=['DOB', 'Zip'])
  attack['Name'].value_counts().hist();
  

  
  当我们使用这两条信息时，我们基本上可以重新识别每个人。这是一个令人惊讶的结果，因为我们通常假设许多人共享相同的生日，并且许多人居住在相同的邮政编码中。事实证明，这些因素的结合是极具选择性的。根据Latanya Sweeney的工作[1]，87%的美国人可以通过出生日期，性别和邮政编码的组合来唯一地重新识别。

  让我们检查一下，我们实际上已经重新识别了每个人，通过打印出每个身份的可能数据记录的数量，这里就看看前5条就可以了：

  attack['Name'].value_counts().head()
  

  
  前两行有问题！在数据集中，只有两个人共享邮政编码和出生日期的组合。

• 您还可以看一下 2017CCTC大会老师的【微服务专场】基于微服务的现代应用实践课程中的 基于微服务的现代应用实践小节, 巩固相关知识点