ADMM算法的效率优势：收敛快、内存低、并行强

ADMM算法的效率体现在以下几个方面：

1. 收敛速度快：ADMM算法利用了分解和协同求解的思想，将原问题分解为几个子问题，并通过迭代的方式逐步求解。这种分解和协同求解的策略使得算法的收敛速度更快，能够更快地找到最优解。

2. 内存开销小：ADMM算法通过将原问题分解为几个子问题，并且每次只更新一个子问题的变量，从而大大减少了内存开销。这使得ADMM算法能够处理大规模问题，而不会因为内存开销过大而导致程序崩溃。

3. 并行计算能力强：ADMM算法的每个子问题都可以独立求解，因此可以很容易地进行并行计算。这使得ADMM算法能够利用多核计算机或者分布式计算环境的优势，提高算法的计算效率。

4. 对于一些特定结构的问题，ADMM算法可以通过一些特定的技巧进一步提高算法的效率。例如对于具有稀疏结构的问题，可以使用适应性加权l1范数来进一步稀疏化变量，从而加速算法的收敛速度。

综上所述，ADMM算法的高效性体现在其收敛速度快、内存开销小、并行计算能力强以及对特定问题结构的高效处理等方面。这使得ADMM成为了一种广泛应用于各种优化问题的高效算法。