Python算法：实现最大非相邻和
在算法中，有一种经典的问题是求解一个列表中的最大非相邻和。也就是说，在给定列表中，挑选一些元素，使得它们之间没有相邻的元素，并且这些元素的和最大。
例如，对于列表 [4, 1, 1, 4, 2, 1]，最大的非相邻和为 9，因为选择了第 1 个、第 4 个和第 6 个元素。
下面介绍一种使用动态规划的方法，来解决这个问题。
具体来说，用 dp[i] 表示考虑前 i 个元素时，所选元素的最大值。那么，最终的答案即为 dp[n]，其中 n 是列表的长度。
那么，动态转移方程就很容易写出来了：
dp[i] = max(dp[i-1], dp[i-2]+nums[i-1])
其中 nums 是原始的列表，dp[0]=0，dp[1]=nums[0]。
Python代码实现如下：
def max_non_adjacent_sum(nums):
if not nums: