3.小张和小王对同一课题在相同的数据库中进行检索，小张共检出100篇文献，其中80篇相关，小王检出150篇，其中120 篇相关。 (1)如何衡量小张和小王的检索效果? (2)是否有必要制定统一的标准来评价不同检索者的检索效果?如果有必要，这个标准应该是什么? (3)为什么一些重要的相关文献被遗漏了?为什么会有较多的不相关文献? (4)当检索到的相关文献太少，或者检索到的不相关文献太多，你该如何调整?

1. 小张和小王的检索效果可以通过计算查准率（Precision）和查全率（Recall）来衡量。查准率指的是检索结果中与主题相关的文献数与检索结果总数的比值，而查全率指的是检索结果中与主题相关的文献数与数据库中所有与主题相关的文献数的比值。因此，小张的查准率为80/100=0.8，查全率为80/总相关文献数；小王的查准率为120/150=0.8，查全率为120/总相关文献数。

2. 有必要制定统一的标准来评价不同检索者的检索效果。标准可以是查准率、查全率或它们的结合指标，如F1值。同时，需要考虑到主题的不同、文献库的不同和相关性的不同等因素，以便更准确地评价检索效果。

3. 重要的相关文献被遗漏可能是因为检索词的选择不合适或者检索策略不够完备。而不相关文献较多的原因可能是检索词的歧义性、过于宽泛的检索范围以及文献库的噪音等因素。

4. 当检索到的相关文献太少或者检索到的不相关文献太多时，可以尝试以下调整：（1）重新选择检索词或者使用同义词、近义词等扩展检索词；（2）缩小或者扩大检索范围；（3）采用其他的检索策略，如更改检索逻辑、使用高级检索或者利用专业数据库等。

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使用python编写一个使用 input 函数获取文件路径； 读取 csv 文件中的内容并打印，内容用逗号隔开，具体打印格式如下： 1.name,age,height 2.小王,18,178 3.小张,20,180 4.小李,17,166

好的，如果你想模拟这样的输出，可以先读取CSV文件的内容，然后逐行处理。以下是一个简单的例子：

def print_csv_content():
    file_path = input("请输入 csv 文件的路径: ")
    
    if not isfile(file_path):
        print(f"{file_path} 文件不存在.")
        return

    with open(file_path, 'r') as file:
        lines = file.readlines()

    # 首行是标题，直接打印
    print(lines[0])

    # 其他行（数据行），去除换行符并分割每一项
    for i in range(1, len(lines)):
        row = lines[i].strip()  # 去除首尾空格
        fields = row.split(',')  # 分割字段
        print(f"{i+1}. {' '.join(fields)}")  # 用空格代替逗号连接每个字段

print_csv_content()

使用kotlin完成这个题目：LCP 12. 小张刷题计划 中等 103 相关企业 为了提高自己的代码能力，小张制定了 LeetCode 刷题计划，他选中了 LeetCode 题库中的 n 道题，编号从 0 到 n-1，并计划在 m 天内按照题目编号顺序刷完所有的题目（注意，小张不能用多天完成同一题）。 在小张刷题计划中，小张需要用 time[i] 的时间完成编号 i 的题目。此外，小张还可以使用场外求助功能，通过询问他的好朋友小杨题目的解法，可以省去该题的做题时间。为了防止“小张刷题计划”变成“小杨刷题计划”，小张每天最多使用一次求助。 我们定义 m 天中做题时间最多的一天耗时为 T（小杨完成的题目不计入做题总时间）。请你帮小张求出最小的 T是多少。 示例 1： 输入：time = [1,2,3,3], m = 2 输出：3 解释：第一天小张完成前三题，其中第三题找小杨帮忙；第二天完成第四题，并且找小杨帮忙。这样做题时间最多的一天花费了 3 的时间，并且这个值是最小的。 示例 2： 输入：time = [999,999,999], m = 4 输出：0 解释：在前三天中，小张每天求助小杨一次，这样他可以在三天内完成所有的题目并不花任何时间。 限制： 1 <= time.length <= 10^5 1 <= time[i] <= 10000 1 <= m <= 1000

这道题目可以使用二分查找加贪心的思想来解决。我们可以二分出一个做题时间的上限，然后尝试用贪心的思想在 m 天内完成所有题目，使得每天的总时间都不超过这个上限，然后判断能否完成所有题目。如果能完成，说明这个上限太高了，我们需要往更小的时间上限二分；如果不能完成，说明这个上限太低了，需要往更大的时间上限二分。最终找到最小的能完成所有题目的时间上限即可。

下面是 Kotlin 的代码实现：

fun minTime(time: IntArray, m: Int): Int {
    var left = 0
    var right = time.sum()
    while (left < right) {
        val mid = (left + right) / 2
        if (check(time, m, mid)) {
            right = mid
        } else {
            left = mid + 1
        }
    }
    return left
}

private fun check(time: IntArray, m: Int, limit: Int): Boolean {
    var cnt = 1
    var curTime = 0
    for (t in time) {
        if (t > limit) {
            return false
        }
        if (curTime + t > limit) {
            cnt++
            curTime = t
        } else {
            curTime += t
        }
    }
    return cnt <= m
}

时间复杂度为 $O(n\log_2T)$，其中 $T$ 是所有题目的总时间。