在右侧编辑器中的 Begin-End 之间补充代码，完成计算样本均值、样本方差、k 阶原点矩和 k 阶中心距的函数。其中函数输入参数dataList为一组样本数据。只有所有函数返回正确计算结果则通过，否则无法通过。

在Python中，我们可以创建一个名为`calculate_statistics`的函数来完成这个任务，假设dataList是一个包含浮点数的一维列表。下面是这个函数的实现：

import math

def calculate_statistics(dataList):
    # 计算样本均值
    sample_mean = sum(dataList) / len(dataList)
    
    # 计算样本方差
    sample_variance = sum((x - sample_mean) ** 2 for x in dataList) / (len(dataList) - 1)

    # 计算k阶原点矩
    def nth_moment(data, k):
        return sum(x**k for x in data)

    if len(dataList) > 0 and k >= 1:
        kth_central_moment = nth_moment(dataList, k) / len(dataList)
    else:
        kth_central_moment = None  # 如果k小于1或数据为空，则无法计算中心距
    
    return sample_mean, sample_variance, kth_central_moment

# 示例使用
data_list = [1, 2, 3, 4, 5]
mean, variance, central_moment = calculate_statistics(data_list)

在这个函数里，我们首先计算了均值和方差，然后定义了一个内部函数`nth_moment`用于计算任意阶的原点矩。对于中心距（也称偏度），我们计算k阶中心矩，除以n（样本量），然后根据k值的不同得到不同的中心距（如二阶中心距就是标准差，三阶中心距反映数据分布的不对称程度等）。

请注意，这个函数只适用于非空数据集且k为正整数，如果不符合这些条件，部分结果可能会不准确或者不可用。