模块 6 · 错题订正

# P2475：中间段的左端点写成了「大于」——题面是 30 ≤ diff ≤ 50，端点 30 属于中间段
if diff > 50:
    mat[1][1] = floor(around + 0.5)
elif 30 < diff <= 50:                            # diff 恰好等于 30 时掉进「不变」
    mat[1][1] = floor((total + mat[1][1]) / 9 + 0.5)

# P2475：端点按题面收进中间段
if diff > 50:
    mat[1][1] = floor(around + 0.5)               # 四舍五入：加 0.5 向下取整，不用 round()
elif 30 <= diff <= 50:
    mat[1][1] = floor((total + mat[1][1]) / 9 + 0.5)   # 9 个元素的整体均值

只改了一处；完整程序在第 1 课 第 08 节展开区，三段规则的逐例表在第 1 课 第 07 节。修改前后各跑一次三个复测用例，修改前第一个用例失败、修改后全部通过——这才是「修复生效」。

# AI002：fit 把查询也算了进去——训练集的归一化尺度被查询改变
mins = [min(row[j] for row in xs + queries) for j in range(d)]
maxs = [max(row[j] for row in xs + queries) for j in range(d)]

# AI002：fit 只用训练集算每列最小值与最大值；查询只经过 transform，超出范围不截断
mins = [min(row[j] for row in xs) for j in range(d)]
maxs = [max(row[j] for row in xs) for j in range(d)]

建模类错误的定位工具是课里现成的推演：题面示例逐步表的第一行就是「每列最小值、最大值」，一对就知道 fit 读了谁。完整程序在第 4 课 第 08 节展开区。

# AI001：空簇的新中心写成了零向量
for c in range(k):                            # ② 再统一更新
    g = groups[c]
    if not g:
        new_centers.append([0.0] * d)         # 空簇：写成零向量——第 2 轮起它会抢走靠近原点的样本
    else:
        new_centers.append([sum(p[j] for p in g) / len(g) for j in range(d)])

# AI001：空簇沿用旧中心（题面规则）
for c in range(k):                            # ② 再统一更新
    g = groups[c]
    if not g:
        new_centers.append(centers[c])        # 空簇：沿用旧中心
    else:
        new_centers.append([sum(p[j] for p in g) / len(g) for j in range(d)])

边界类错误的最小用例就是那个边界输入本身：三个中心、四个样本挤在一个中心旁边就够。完整程序在第 3 课 第 07 节展开区，空簇规则见第 3 课 第 05 节的补充材料。

# 错题登记（每题一条；订正完把「独立重写」改成「通过」）
# 题号:
# 来源:        阶段测验第_题 / 课_ 必做 / 课_ 进阶
# 判题结果:    WA / RE / TLE / PE
# 首次错误类型: 读题 / 建模 / 边界 / 复杂度 / 语言 / 输出格式
# 触发用例:    输入=____  期望=____  实际=____
# 错误原因:    （具体到能据此直接改代码）
# 修复动作:
# 最小验证:    （至少三条：触发错误的、边界另一侧的、题面示例）
# 独立重写:    未做 / 通过 / 再错（类型=__）

复制进你的错题本，每订正一项填一条；如果暂时无法准确描述错误原因，请结合失败用例和代码位置进一步检查，再回到六类错误原因重新分类。

# 题号:        AI001
# 来源:        第 3 课 必做
# 判题结果:    WA
# 首次错误类型: 边界
# 触发用例:    输入=4 2 3 4 / 0 0 / 100 100 / -100 -100 / 0 0 / 1 1 / 0 1 / 1 0  期望=0.50 0.50 / 100.00 100.00 / -100.00 -100.00  实际=0.67 0.67 / 0.00 0.00 / 0.00 0.00
# 错误原因:    第 1 轮中心 2、3 没分到样本，空簇的新中心写成了零向量；第 2 轮起样本 (0,0) 被 (0,0) 这个假中心抢走，
#              中心 1 只剩三个点，均值变成 0.67
# 修复动作:    空簇一律沿用旧中心：new_centers.append(centers[c])
# 最小验证:    上面的输入 → 0.50 0.50 / 100.00 100.00 / -100.00 -100.00 ✓   4 2 2 2 / 0 0 / 8 8 / 1 1 / 2 2 / 8 9 / 9 8 → 1.50 1.50 / 8.50 8.50 ✓（题面示例，没有空簇）   2 2 2 0 / 0 0 / 5 5 / 1 1 / 4 4 → 0.00 0.00 / 5.00 5.00 ✓（t = 0 直接输出初始中心）
# 独立重写:    通过

「触发用例」写明期望与实际；「错误原因」写到能直接改代码；「最小验证」至少三条：触发错误的、边界另一侧的、题面示例。