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Mysql 刷题 day06

news 2025/5/21 10:26:32

LC 1667

知识点：

本题不难，主要学习几个mysql中关于字符串的函数。

1.concat（a ， b）将字符串a，b拼接起来

2.upper（str），lower（str）将字符串的每个字母转换为大/小写

3.substring(str ，start ，length) 参数为字符串，起始位置（从1开始），截取长度

关键特性

起始位置支持负数：
- 若 start_position 为负数，表示从字符串末尾倒数（如 -1 表示最后一个字符）。
- 示例：SUBSTRING("Hello", -3, 2) → 返回 "ll"（从倒数第3个字符开始，截取2个字符）。
长度可选：
- 若省略 length，则截取从 start_position 到字符串末尾的所有字符。
- 示例：SUBSTRING("Hello", 3) → 返回 "llo"。

LC 1789 员工的直属部门

方法一：

把仅加入了一个部门的员工查出来，把结果再加上那些有直属部门的员工（即 primary tag = Y）。

使用union合并

关于Union的语法

union：将结果合并并且去重。效率低，默认去重。

union all ：将两个结果集直接合并，不管重不重。

代码如下：

select employee_id , department_id
from Employee
group by employee_id
having count(department_id) = 1union allselect employee_id , department_id
from Employee
where primary_flag = 'Y'

本题坑点：

SELECT employee_id, department_id
FROM Employee
GROUP BY employee_id
HAVING COUNT(department_id) = 1;

在第一条查询语句中， having语句里的department_id 并没有出现在group by 中，也未使用聚合函数（如 MAX、MIN）。

标准规则：在严格模式（如 ONLY_FULL_GROUP_BY）下，SELECT 中的非聚合字段必须满足以下条件之一：

包含在 GROUP BY 中。
使用聚合函数（如 MAX、MIN、ANY_VALUE）。

SELECT employee_id, department_id  -- department_id 未聚合或包含在 GROUP BY
FROM Employee
GROUP BY employee_id
HAVING COUNT(department_id) = 1;

只是leetcode网站上恰好关闭了严格模式，实际中通常使用严格模式，因为宽松模式可能导致

结果的不确定性：关闭 ONLY_FULL_GROUP_BY 可能导致分组查询返回不确定的结果。特别是当 SELECT 列表中包含非聚合列，且这些列没有包含在 GROUP BY 子句中时，MySQL 将从每个分组中任意选择一个值作为结果，这可能导致结果难以预测和解释。

( 作者：没上岸就继续刷呗
链接：https://leetcode.cn/problems/primary-department-for-each-employee/solutions/2702019/qiang-lie-jian-yi-bu-yao-shi-yong-unionc-l86h/

)

修复方法：

给department_id 加上max或者min ，限制其唯一性，让sql语法正确。本题由于通过 HAVING COUNT(department_id) = 1 过滤后，每个分组只剩一个 department_id，因此 MAX 和 MIN 只能返回该唯一值。但其他情况下， max 或 min或其他聚合函数可能导致返回值不同，要根据题意选择。

方法二：窗口函数

代码：

WITH t AS (SELECTemployee_id,department_id,primary_flag,COUNT(*) OVER(PARTITION BY employee_id) AS count_overFROM Employee)
SELECT employee_id,department_id
FROM t
WHERE count_over = 1 or primary_flag = 'Y'

知识点：

1. with t as (子查询语句) + 主查询语句

在 SQL 中，WITH t AS (...) 是 公共表表达式（Common Table Expression, CTE） 的语法，用于定义一个临时命名的结果集（类似临时表），供后续查询使用。这里的 t 是用户自定义的临时表名称，AS 后面跟随的是生成这个临时表的查询语句。

基本语法：

WITH 临时表名 AS (-- 子查询，定义临时表的数据SELECT ... FROM ...
)
-- 主查询，基于临时表进一步操作
SELECT ... FROM 临时表名;

1. 1窗口函数的作用

窗口函数允许你在不折叠（不合并）原始数据行的前提下，对某个分组（窗口）内的数据进行聚合或分析计算。
与普通聚合函数（如 GROUP BY）不同，窗口函数不会将多行合并为一行，而是为每一行返回一个基于窗口的计算结果

1.2窗口函数的语法：

函数名([参数]) OVER ([PARTITION BY 字段1, 字段2, ...]  -- 定义分组[ORDER BY 字段1 [ASC|DESC], ...]   -- 定义排序[ROWS|RANGE 窗口范围]              -- 定义窗口范围（可选）
) AS 列别名

2. 语句拆解

COUNT(*) OVER (PARTITION BY employee_id) AS count_over

COUNT(*)：统计行数。
OVER：表示这是一个窗口函数，后续定义窗口范围。
PARTITION BY employee_id：按 employee_id 分组，为每个员工单独创建窗口。
AS count_over：将计算结果命名为 count_over。

3. 窗口函数 vs. 普通聚合函数

(1) 普通聚合函数（`GROUP BY`）

SELECT employee_id, COUNT(*) AS count_over FROM Employee GROUP BY employee_id;

结果：每个员工仅返回一行，包含 employee_id 和对应的部门总数。
缺点：丢失了原始数据行的其他列（如 department_id、primary_flag）。

(2) 窗口函数

SELECT employee_id, 
department_id, 
primary_flag,COUNT(*) OVER (PARTITION BY employee_id) AS count_over FROM Employee;

结果：保留所有原始列，同时为每个员工的每行数据添加 count_over 列，表示该员工的部门总数。
优势：既能分析数据（如统计总数），又无需折叠原始数据。

LC180 连续出现的数字

知识点：

1.窗口函数LAG

语法：LAG(字段, 偏移量) 是一个窗口函数，用于 访问当前行之前（上方）的某行数据。

参数：
- 字段：要获取的字段名（如 num）。
- 偏移量：向前查找的行数（如 1 表示前一行，2 表示前两行）。
默认值：若找不到前 N 行（如首行），返回 NULL。
排序依据：通过 ORDER BY 指定数据行的排列顺序（如 ORDER BY id）。

2.思路

至少连续出现三次：

即对于某行数字来说，它既等于该行上一行的数字，也等于该行上两行的数据，那么这行数字就是第三次出现的数字。

把满足这样条件的数字找出来，再distinct一下，即可

select distinct num as ConsecutiveNums
from
(select
num ,
lag(num ,1) over (order by id) as pre1 , 
lag(num ,2) over (order by id) as pre2
from Logs) as temp
where num = temp.pre1 and num = temp.pre2

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http://www.xdnf.cn/news/534349.html