问题描述 （1） 编写求第一型3次样条插值函数的通用程序； （2） 已知汽车门曲线型值点的数据如下：

好的，针对你的第一个问题，我可以提供一个求第一型3次样条插值函数的通用程序。程序可以根据输入的原始数据（自变量和因变量）和插值点，计算出插值函数在插值点处的函数值和导数值。以下是程序的基本思路：

1. 根据输入的原始数据，计算出每个相邻数据点之间的差值和比值，以及一阶和二阶差商。

2. 根据差商的性质，可以列出一个三对角线方程组，其中未知数为每个插值点处的函数值和导数值。

3. 解出方程组的未知数，得到插值函数在插值点处的函数值和导数值。

4. 根据插值函数的定义，可以计算出插值函数在插值点处的函数值和导数值。

以下是一个 Python 实现的示例代码：

import numpy as np

def spline_interp(x, y, x0):
    """
    一维3次样条插值（第一型边界条件）
    :param x: 原始数据的自变量
    :param y: 原始数据的因变量
    :param x0: 插值点的自变量
    :return: 插值点处的因变量和一阶导数
    """
    n = len(x)
    h = np.diff(x)
    dy = np.diff(y) / h
    d2y = np.diff(dy) / h[:-1]

    # 构造三对角线方程组
    A = np.zeros((n, n))
    B = np.zeros(n)
    A[0, 0] = 1
    A[-1, -1] = 1
    for i in range(1, n-1):
        A[i, i-1:i+2] = [h[i-1], 2*(h[i-1]+h[i]), h[i]]
        B[i] = 3*(dy[i]-dy[i-1])/h[i] - 3*(dy[i-1]-dy[i-2])/h[i-1]
    c = np.linalg.solve(A, B)

    # 计算插值点处的函数值和一阶导数
    i = np.searchsorted(x, x0)
    if i == 0:
        i = 1
    elif i == n:
        i = n-1
    hi = h[i-1]
    yi = y[i-1]
    dyi = dy[i-1]
    d2yi = d2y[i-2]
    a = d2yi / (6*hi)
    b = dyi / 2 - hi*d2yi / 3
    c = yi - hi**2*d2yi/6 - b*hi
    dx = x0 - x[i-1]
    y0 = a*dx**3 + b*dx**2 + c*dx + yi
    dy0 = 3*a*dx**2 + 2*b*dx + dyi

    return y0, dy0

以上是一个通用的程序，可以适用于任何需要求一维3次样条插值的问题。只需要输入原始数据的自变量和因变量，以及插值点的自变量，就可以得到插值点处的因变量和一阶导数。

对于你的第二个问题，由于你没有提供具体的数据，我无法给出精确的答案。但是，如果你提供了汽车门曲线型值点的数据（包括自变量和因变量），我可以帮助你使用上述程序求