Метод равномерного поиска

Условие задачи:“Напишите функцию реализующую алгоритм поиска минимума функции методом равномерного поиска. С помощью функции найдите максимальное значение функции V(x) , удовлетворяющее постановке задачи”
Проблема заключается как реализовать 4 и 5 шаг алгоритма?
Сам алгоритм:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#задается начальный интервал [a,b] (Шаг 1)
a=float(input("enter a="))
b=float(input("enter b="))
n=int(input("enter n="))#количество вычислений функций
for i in range(1,n):
  xi=a+i*(b-a)/(n+1)
  print("xi=",xi)#вычисление xi(Шаг 2)
def f(x):
  return pow(x,2)*(100-x)/2
  for x in range(0,n):
    y=f(x)
    print("f(x)=",x)(Шаг 3)
#шаг построения
lag = 0.01
#отрезок построения
x = np.arange(0, 100, lag)
y = f(x)
print(y)
fig = plt.figure()
plt.plot(x, y)
plt.title('График функции  $f(x)=x^2*( 100 - x)/2$ ')
plt.ylabel('f(x)')
plt.xlabel('x')

Так 4 это ж вроде например просто цикл и обычный поиск минимума? (как в массиве и т.п.)

Кстати под xi и т.п. тут же видимо имеют в виду элемент массива/списка.
Надо не просто выводить и выкидывать

а сохранять в список. Они ж нужны в следующих шагах.