拓扑优化169行python代码

抱歉，我无法直接提供代码的特定行号。但是，我可以为您提供一个拓扑优化的示例代码，您可以根据您的需求进行修改和优化。

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

def objective(x):
    # 定义目标函数，这里使用 Rosenbrock 函数作为示例
    return (1 - x[0])**2 + 100 * (x[1] - x[0]**2)**2

def constraint(x):
    # 定义约束条件
    return x[0] + x[1] - 1

# 初始猜测值
x0 = np.array([0.5, 0.5])

# 定义优化问题
problem = {'type': 'eq', 'fun': constraint}
bounds = ((-10, 10), (-10, 10))
solution = minimize(objective, x0, bounds=bounds, constraints=problem)

# 输出优化结果
print(solution)

请注意，这只是一个简单的示例代码，您可能需要根据您的具体问题进行修改和优化。

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拓扑优化188行python代码

当涉及到拓扑优化时，没有一个通用的代码可以适用于所有情况。不过，我可以提供一个简单的拓扑优化代码示例，以帮助你更好地理解。

以下是一个基于 Python 的例子，使用了 NetworkX 库来进行拓扑优化：

import networkx as nx

# 创建一个空的有向图
G = nx.DiGraph()

# 添加节点
G.add_node("A")
G.add_node("B")
G.add_node("C")
G.add_node("D")

# 添加边
G.add_edge("A", "B", weight=4)
G.add_edge("A", "C", weight=2)
G.add_edge("B", "D", weight=5)
G.add_edge("C", "D", weight=1)

# 计算最短路径
shortest_path = nx.shortest_path(G, "A", "D", weight="weight")
print("最短路径：", shortest_path)

# 计算最短路径长度
shortest_path_length = nx.shortest_path_length(G, "A", "D", weight="weight")
print("最短路径长度：", shortest_path_length)

这段代码创建了一个有向图，并添加了一些节点和边。然后，使用 NetworkX 库的 `shortest_path` 和 `shortest_path_length` 函数来计算从节点 "A" 到节点 "D" 的最短路径和最短路径长度。

请注意，这只是一个简单的示例，实际的拓扑优化问题可能涉及到更复杂的网络结构和算法。你可以根据你的具体需求进行相应的修改和扩展。

拓扑优化99行python代码

当然，我可以帮你优化一下拓扑排序的 Python 代码。以下是一个基本的拓扑排序实现，使用邻接表来表示图：

from collections import defaultdict

def topological_sort(graph):
    # 计算每个节点的入度
    in_degree = defaultdict(int)
    for node in graph:
        for neighbor in graph[node]:
            in_degree[neighbor] += 1
    
    # 找到入度为 0 的节点作为起始点
    start_nodes = [node for node in graph if in_degree[node] == 0]
    
    # 开始拓扑排序
    sorted_nodes = []
    while start_nodes:
        node = start_nodes.pop(0)
        sorted_nodes.append(node)
        
        # 更新相邻节点的入度
        for neighbor in graph[node]:
            in_degree[neighbor] -= 1
            if in_degree[neighbor] == 0:
                start_nodes.append(neighbor)
    
    # 检查是否有环
    if len(sorted_nodes) != len(graph):
        raise ValueError("图中存在环")
    
    return sorted_nodes

# 测试
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['D'],
    'C': ['D', 'E'],
    'D': ['E'],
    'E': []
}

sorted_nodes = topological_sort(graph)
print(sorted_nodes)

这段代码使用了拓扑排序的经典算法，时间复杂度为 O(V + E)，其中 V 是节点数量，E 是边的数量。希望这个优化的代码能够满足你的需求！如果你有其他问题，请随时问我。