Este documento describe el funcionamiento del código C provisto, el cual realiza la lectura de datos desde archivos binarios, calcula promedios de viajes en subte y tren, y ofrece un menú interactivo para mostrar diferentes análisis relacionados con los datos.
#include <stdio.h>: Proporciona funciones para realizar operaciones de entrada y salida, como imprimir en pantalla y leer datos del usuario.#include <stdlib.h>: Incluye funciones para la manipulación de memoria dinámica, control de procesos, conversiones y manejo de archivos.
El programa comienza leyendo datos de dos archivos binarios:
- Archivo 1:
subte_ene-jun.dat - Archivo 2:
tren_ene-jun.dat
Cada archivo contiene datos sobre la cantidad de viajes en subte y tren, respectivamente, durante un periodo de 182 días.
El programa calcula los promedios de viajes en subte y tren tanto para el periodo pre-pandemia como post-pandemia. Estos promedios se almacenan en dos nuevos archivos:
- Archivo 3:
cambioscovidsubte.dat - Archivo 4:
cambioscovidtren.dat
El programa realiza varios análisis sobre los datos leídos:
- Promedio de Viajes: Se calcula tanto para el subte como para el tren, diferenciando entre el periodo pre-pandemia y post-pandemia.
- Porcentaje Diario Subte-Tren: Se calcula el porcentaje de viajes diarios para ambos medios de transporte en cada mes.
- Días de Alta Ocupación en Trenes: Se identifica la cantidad de días en que la ocupación de los trenes superó el promedio pre-pandemia.
- Mínima Cantidad de Pasajeros: Se determina el día en que se registró la menor cantidad de pasajeros tanto en subte como en tren.
El programa presenta un menú interactivo que permite al usuario elegir entre las diferentes opciones de análisis:
- Promedio de Viajes en Subte o Tren
- Porcentaje Diario Subte-Tren
- Días de Alta Ocupación en Trenes
- Mínima Cantidad de Pasajeros en Subte o Tren
- Salir
Cada opción dentro del menú permite visualizar los resultados calculados previamente, y el usuario puede navegar entre las opciones hasta que decida salir del programa.
- Manejo de Errores: El código implementa manejo de errores para la apertura, lectura y cierre de archivos, asegurando que cualquier problema en estas operaciones sea notificado al usuario.
- Optimización: Algunas partes del código, como la lectura de archivos y el cálculo de promedios, podrían optimizarse para mejorar la eficiencia y reducir la redundancia.
Este código es útil para analizar y comparar datos de ocupación en subte y tren durante un periodo específico, ofreciendo una herramienta simple pero eficaz para estudiar el impacto de la pandemia en el transporte público.