请帮我编写一段ADMM结构的代码

ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers）是一种用于求解带有线性约束的凸优化问题的迭代算法。以下是一个简单的ADMM结构的Python代码示例，用于解决带有二次代价和一些线性约束的凸优化问题：

import numpy as np

def admm_algorithm(A, b, rho, alpha, max_iter):
    # 初始化变量
    x = np.zeros((A.shape[1], 1))
    z = np.zeros((A.shape[1], 1))
    u = np.zeros((A.shape[1], 1))

    # ADMM迭代过程
    for k in range(max_iter):
        x = np.linalg.inv(A.T.dot(A) + rho * np.eye(A.shape[1])).dot(A.T.dot(b) + rho * (z - u))
        z = np.maximum(0, x + u - alpha) + np.minimum(0, x + u + alpha)
        u = u + x - z

    return x

在这个代码示例中，A和b是问题的输入数据，rho是ADMM算法的参数，alpha是问题的惩罚系数，max_iter是算法的最大迭代次数。在ADMM迭代过程中，我们通过求解一个线性系统来更新x，通过使用一个软阈值函数来更新z，通过使用一个乘子更新u。最终，我们返回x作为我们的优化结果。

请注意，这只是一个简单的ADMM实现，可能需要根据具体问题进行修改和调整。