python编程：num_producer = 3 num_consumer = 4 producer_supply = [10, 12, 9] consumer_demand = [5, 5, 11, 10] unit_cost = [[5, 8, 3, 4], [6, 7, 4, 8], [7, 6, 8, 5]] 已知运输问题 Ai为产地，ai为产地Ai的产量（i=1,2,3）；Bj为销地，bj为销地Bj的销量（j=1,2,3,4）；每个方格右上角数字为产地Ai运输产品到销地Bj的单位运价cij （i=1,2,3, j=1,2,3,4）。编程实现： （1）基于西北角法或最小元素法，设计实现求解该运输问题基本可行解的算法，输出该运输问题的一个基本可行解。

好的，以下是基于最小元素法的Python代码实现：

num_producer = 3
num_consumer = 4
producer_supply = [10, 12, 9]
consumer_demand = [5, 5, 11, 10]
unit_cost = [[5, 8, 3, 4], [6, 7, 4, 8], [7, 6, 8, 5]]

# 初始化各个变量
allocated = [[0 for j in range(num_consumer)] for i in range(num_producer)]
i, j = 0, 0

# 循环直到所有的需求都被满足
while sum(consumer_demand) > 0:
    # 找到成本最小的单元格
    min_cost = float('inf')
    for pi in range(num_producer):
        for pj in range(num_consumer):
            if producer_supply[pi] > 0 and consumer_demand[pj] > 0 and unit_cost[pi][pj] < min_cost:
                min_cost = unit_cost[pi][pj]
                i, j = pi, pj

    # 分配产地的供应给销地
    allocation = min(producer_supply[i], consumer_demand[j])
    allocated[i][j] = allocation
    producer_supply[i] -= allocation
    consumer_demand[j] -= allocation

# 输出分配方案
print("基本可行解为：")
for i in range(num_producer):
    for j in range(num_consumer):
        print(allocated[i][j], end="\t")
    print()

该算法的基本思路是，每次找到成本最小的单元格，然后将该单元格的供应分配给需求，直到所有的需求都被满足为止。在代码实现中，我们使用了一个二维数组allocated来记录每个单元格的分配情况。最终输出allocated即可得到一个基本可行解。