def draw_line(zeroArray, C): notZeroRow = [] # 没有独立零元素的行，并打✔ for i in range(zeroArray.shape[0]): if 1 not in zeroArray[i, :]: notZeroRow.append(i) deletaZeroColumn = [] # 非独立零元素的列打✔ for i in notZeroRow: for j in range(zeroArray.shape[0]): if zeroArray[i, j] == -1: deletaZeroColumn.append(j) # 在已经✔的列中，对独立零元素的行打✔ for i in deletaZeroColumn: for j in range(zeroArray.shape[0]): if zeroArray[j, i] == 1: notZeroRow.append(j) '划线操作' lineListRow = [i for i in range(zeroArray.shape[0]) if i not in notZeroRow] lineListColumn = deletaZeroColumn findMin = copy.deepcopy(C) # 将画线部分的值变为一个极大数 for i in lineListRow: findMin[i, :] = 100000 for i in lineListColumn: findMin[:, i] = 100000 minIndex = np.where(findMin == np.min(findMin)) for i in notZeroRow: C[i, :] -= findMin[minIndex[0][0], minIndex[1][0]] # 消除负数元素 for i in notZeroRow: for j in range(C.shape[0]): if C[i, j] < 0: C[:, j] += findMin[minIndex[0][0], minIndex[1][0]] break return C 优化代码

优化代码的方法有很多，这里提供一种可能的优化方案：

1. 使用向量化操作：避免逐元素的循环，可以使用NumPy库的向量化操作来加速计算。例如，可以使用NumPy的函数和广播机制来替代循环。示例代码如下：

def draw_line(zeroArray, C):
    notZeroRow = np.where(np.sum(zeroArray == 1, axis=1) == 0)[0]
    deletaZeroColumn = np.where(zeroArray[notZeroRow] == -1)[1]

    notZeroRow = np.concatenate((notZeroRow, np.where(np.isin(zeroArray[:, deletaZeroColumn], 1))[0]))
    
    '划线操作'
    lineListRow = np.setdiff1d(np.arange(zeroArray.shape[0]), notZeroRow)
    lineListColumn = deletaZeroColumn
    
    findMin = np.copy(C)
    findMin[lineListRow, :] = 100000
    findMin[:, lineListColumn] = 100000
    minIndex = np.unravel_index(np.argmin(findMin), findMin.shape)
    
    C[notZeroRow, :] -= findMin[minIndex[0], minIndex[1]]
    for i in notZeroRow:
        negatives = np.where(C[i, :] < 0)[0]
        if negatives.size > 0:
            C[:, negatives] += findMin[minIndex[0], minIndex[1]]
    
    return C

这种优化方案使用了NumPy的函数和广播机制来替代了循环，从而提高了代码的执行效率。具体选择哪种方案取决于数据量、计算资源和实际需求。可以根据实际情况选择最适合的优化方法。