单纯型python实现编译报错

Question

import numpy as np
import sys

def revised_simplex(m, n, p, c, b, A):
    B_idx = list(range(n - m, n))  
    N_idx = list(range(n - m))     
    B = A[:, B_idx]  
    c_B = c[B_idx]   
    iteration = 0
    all_iterations = []

    try:
        while True:
            iteration += 1
            
            B_inv = np.linalg.inv(B)
            X_B = np.dot(B_inv, b)
            
            z = np.dot(np.dot(c_B, B_inv), A)  
            reduced_costs = z - c
            
            if p == 1:
                all_iterations.append(B.copy())
            
            if all(reduced_costs[N_idx] >= 0):  
                X = np.zeros(n)
                X[B_idx] = X_B
                optimal_value = np.dot(c, X)

                print(int(optimal_value))

                for iteration in all_iterations[:-1]: 
                    for row in iteration:
                        print(" ".join(map(str, map(int, row))), end=' \n')  
                    print("**************")

                for i, row in enumerate(all_iterations[-1]):
                    if i == len(all_iterations[-1]) - 1: 
                        print(" ".join(map(str, map(int, row))), end=' ')  
                    else:
                        print(" ".join(map(str, map(int, row))), end=' \n')
                        
                sys.exit(0)
                return optimal_value, X

            
            entering_idx = np.argmin(reduced_costs[N_idx])
            entering_var = N_idx[entering_idx]
            
            direction = np.dot(B_inv, A[:, entering_var])
            
            if all(direction <= 0):
                sys.exit(0)
            
            ratios = np.array([X_B[i] / direction[i] if direction[i] > 0 else np.inf for i in range(m)])
            leaving_idx = np.argmin(ratios)
            leaving_var = B_idx[leaving_idx]
            
            B_idx[leaving_idx] = entering_var
            N_idx[entering_idx] = leaving_var
            
            B = A[:, B_idx]  
            c_B = c[B_idx]   

    except ValueError as e:
        print(e)
        sys.exit(1)

    except Exception as e:
        print("An unexpected error occurred:", e)
        sys.exit(1)  


m, n, p = map(int, input().split(',')) 
c = np.array(list(map(float, input().split(','))))  
b = np.array(list(map(float, input().split(','))))  

A = []
for i in range(m):
    A.append(list(map(float, input().split(','))))  

A = np.array(A)

optimal_value, X = revised_simplex(m, n, p, c, b, A)

在编译过程中，我的结果是正确的， 但后两个test里是非零返回，我觉得应该是遍历过程中超出范围了，但不知道问题在哪

Answer 1

AIGC生成：

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单纯型python实现编译报错

问题中出现的编译报错可能是由于Python语法错误或语义错误引起的。下面是可能的解决方法：

1. 语法错误：检查代码中的语法错误，例如语法错误的缩进、括号不匹配、语句不完整等。
2. 语义错误：检查代码中的语义错误，例如变量未定义、函数未定义、数据类型不匹配等。

在问题中，代码中出现的错误可能是由于缺少了函数的定义或变量的定义引起的。下面是一个完整的案例：

import numpy as np

def revised_simplex(m, n, p, c, b, A):
    B_idx = list(range(n - m, n))
    return B_idx

# 测试函数
m = 2
n = 5
p = 3
c = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([10, 20])
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

result = revised_simplex(m, n, p, c, b, A)
print(result)

在上面的案例中，我们定义了一个名为revised_simplex的函数，该函数将输入参数m、n、p、c、b和A，并返回一个列表B_idx。然后，我们使用这个函数来测试输入参数的正确性。

在这个案例中，我们假设输入参数的正确性，可以根据实际情况进行修改。

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