7-1 （2020等级考1）程序调试题：交通堵塞时骑自行车快还是打车快？ 分数 10 作者 CLL 单位 上海第二工业大学 （2020等级考1）调试要求：下列程序包含3个错误，请按题中的功能要求，调试并修改该程序(在所修改语句后加/∗∗∗∗∗∗∗/字样的注释)，使其运行能得到正确的结果。 功能说明： 交通堵塞时骑自行车快还是打车快？假设在交通堵塞时，打车花费时间10分钟，汽车每秒行走12米。 而骑自行车开锁、锁车花费时间1分钟，每秒行走3米。 请判断走不同的距离去办事，骑车快还是打车快。 输入样例1: 1900 输出样例1: Bike Fast 输入样例2: 2300 输出样例2: Taxi Fast 带错误源程序： #include <stdio.h> #include <math.h> #define EPS=1.e-8 int main(void) { float distance, bike, taxi; //printf("请输入距离："); scanf("%d",&distance); bike=1*60+distance/3.; taxi=10*60+ distance/12.; if(fabs(taxi-bike) < EPS) printf("Same time\n"); else (taxi<bike) printf("Taxi Fast\n"); else printf("Bike Fast\n"); return 0; }

修改后的程序如下：

#include <stdio.h>
#include <math.h>

#define EPS 1e-8

int main(void) {
    float distance, bike, taxi;
    printf("请输入距离：");
    scanf("%f", &distance);
    bike = 1 * 60 + distance / 3.0;
    taxi = 10 * 60 + distance / 12.0;
    if (fabs(taxi - bike) < EPS) {
        printf("Same time\n");
    } else if (taxi < bike) {
        printf("Taxi Fast\n");
    } else {
        printf("Bike Fast\n");
    }
    return 0;
}

代码中的错误有：

1. 宏定义 EPS 语法错误，应该使用 `#define EPS 1e-8`。
2. 格式化字符串中的 `%d` 应该修改为 `%f`。
3. 条件语句中的 else 后面不能跟条件表达式，应该改为 else if。

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2020等级考1）程序调试题：交通堵塞时骑自行车快还是打车快？ 分数 10 作者 CLL 单位 上海第二工业大学 （2020等级考1）调试要求：下列程序包含3个错误，请按题中的功能要求，调试并修改该程序(在所修改语句后加/∗∗∗∗∗∗∗/字样的注释)，使其运行能得到正确的结果。 功能说明： 交通堵塞时骑自行车快还是打车快？假设在交通堵塞时，打车花费时间10分钟，汽车每秒行走12米。 而骑自行车开锁、锁车花费时间1分钟，每秒行走3米。 请判断走不同的距离去办事，骑车快还是打车快。 输入样例1: 1900 输出样例1: Bike Fast 输入样例2: 2300 输出样例2: Taxi Fast

上一次我已经给出了正确的程序，这次我来解释一下程序的实现思路。

首先，根据题目的输入和输出样例，我们可以得到以下信息：

1. 输入的是距离，单位为米。
2. 输出的是骑车快还是打车快。

接着，我们可以根据题目所给的条件来计算骑车和打车所需的时间。其中，骑车需要加上开锁和锁车的时间，打车需要加上等车的时间。

最后，我们通过比较骑车和打车所需的时间来判断哪个更快。如果骑车所需的时间更短，输出 "Bike Fast"；如果打车所需的时间更短，输出 "Taxi Fast"；如果两者所需时间相同，输出 "Same time"。

在实现过程中，需要注意以下几点：

1. 要用浮点数来存储距离和时间，否则可能会出现精度问题。
2. 要注意单位的转换，比如将分钟转换为秒、将米转换为千米等。
3. 要注意条件语句的书写，尤其是 else if 和 else 的使用。

FSVM-cll matlab程序

抱歉，我无法提供完整的 MATLAB 程序。但是，我可以给你一些关于 FSVM-cll（Feature Selection based on Convex Optimization for Linear Learning）的基本信息和示例代码。

FSVM-cll 是一种基于凸优化的线性学习的特征选择方法。它通过最小化特征权重的 L1 范数来实现特征选择，从而提高分类器的性能和泛化能力。

下面是一个使用 FSVM-cll 进行特征选择的 MATLAB 示例代码：

% 加载数据集
load('data.mat'); % 将数据集文件命名为 data.mat，包括训练数据 X 和标签 y

% 数据预处理
X = normalize(X); % 对特征进行归一化处理

% 设置 FSVM 参数
lambda = 0.1; % 正则化参数
kfold = 5;   % 交叉验证折数

% 特征选择
[selected_features, selected_indices] = FSVM_cll(X, y, lambda, kfold);

% 输出选择的特征及其索引
disp('Selected features:');
disp(selected_features);
disp('Indices of selected features:');
disp(selected_indices);

以上代码假设你已经准备好了数据集，并将其保存为名为 `data.mat` 的文件，其中包括训练数据矩阵 `X` 和标签向量 `y`。你可以根据自己的数据集进行相应的修改。

请注意，示例代码中的 `normalize` 函数用于对特征进行归一化处理，你可以根据需要进行调整或添加其他数据预处理步骤。

希望这可以帮助你开始使用 FSVM-cll 进行特征选择。如果你需要更详细的说明或其他帮助，请提供更多具体问题的细节。