当前位置: 首页 > news >正文

牛客题霸-SQL进阶篇(刷题记录一)

本文基于前段时间学习总结的 MySQL 相关的查询语法,在牛客网找了相应的 MySQL 题目进行练习,以便加强对于 MySQL 查询语法的理解和应用。

由于涉及到的数据库表较多,因此本文不再展示,只提供 MySQL 代码与示例输出。

部分题目因为较难,附上题目解法讨论的链接供大家参考。

SQL 题目

SQL 110:在表中插入相关数据(一)

insert into exam_record(uid, exam_id, start_time, submit_time, score) 
values
(1001, 9001, '2021-09-01 22:11:12', '2021-09-01 23:01:12', 90),
(1002, 9002, '2021-09-04 07:01:02', null, null)

SQL 111:在表中插入相关数据(二)

insert into exam_record_before_2021
select null, uid,exam_id, start_time, submit_time, score
from exam_record 
where year(submit_time) < 2021

SQL 112:在表中插入相关数据(三)

replace into examination_info (exam_id, tag, difficulty, duration, release_time) 
values (9003, 'SQL', 'hard', 90, '2021-01-01 00:00:00')

SQL 123:查询所有用户完成 SQL 类别高难度试卷得分的截断平均值(去掉一个最大值和一个最小值后的平均值)

select tag, difficulty, round((sum(score)-max(score)-min(score))/(count(score)-2), 1) as clip_avg_score
from exam_record er
join examination_info ei
on er.exam_id = ei.exam_id
where tag = 'SQL' and difficulty = 'hard'
group by tag, difficulty

在这里插入图片描述

SQL 124:查询总作答次数 total_pv、试卷已完成作答数 complete_pv 和已完成的试卷数 complete_exam_cnt

select count(exam_id) as total_pv,
count(score) as complete_pv,
count(distinct if(submit_time is not null, exam_id, null)) as omplete_exam_cnt
from exam_record

在这里插入图片描述


SQL 125:查询 SQL 试卷得分不小于该类试卷平均得分的用户最低得分

select score as min_score_over_avg
from exam_record er
join examination_info ei
on er.exam_id = ei.exam_id
where score >= (select avg(score)from exam_record erjoin examination_info eion er.exam_id = ei.exam_idwhere tag = 'SQL'
) and tag = 'SQL' 
order by min_score_over_avg
limit 1

在这里插入图片描述

SQL 126:查询 2021 年每个月里试卷作答区用户平均月活跃天数 avg_active_days 和月度活跃人数 mau

select date_format(submit_time, '%Y%m') as month,
round(count(distinct uid, date_format(submit_time,'%Y%m%d'))/count(distinct uid), 2) as avg_active_days,
count(distinct uid) as mau
from exam_record
where year(submit_time) = 2021
group by month

在这里插入图片描述

SQL 127:查询 2021 年每个月里用户的月总刷题数 month_q_cnt,日均刷题数 avg_day_q_cnt(按月份升序排序)以及该年的总体情况(难点:with rollup 用法简化代码)

select ifnull(date_format(submit_time, '%Y%m'), '2021汇总') as submit_month, 
count(question_id) as month_q_cnt,
round(count(question_id)/day(last_day(submit_time)),3) avg_day_q_cnt 
from practice_record
where year(submit_time) = 2021
group by date_format(submit_time, '%Y%m')
with rollup

在这里插入图片描述
链接 1:MySQL 中 with rollup 的用法

链接 2:SQL 127 题目解法讨论

SQL 128:查询 2021 年每个未完成试卷作答数大于 1 的有效用户的用户 ID、未完成试卷作答数、完成试卷作答数、作答过的试卷 tag 集合,按未完成试卷数量由多到少排序(有效用户指完成试卷作答数至少为 1 且未完成数小于 5)(难点:group_concat 用法)

select uid, 
sum(case when submit_time is null then 1 else 0 end) as incomplete_cnt,
sum(case when submit_time is null then 0 else 1 end) as complete_cnt,
# 方法2
# sum(submit_time is null) as incomplete_cnt
# count(submit_time) as complete_cnt
group_concat(distinct date(start_time),':',tag separator ';') as detail
from exam_record er
join examination_info ei
on er.exam_id = ei.exam_id
where year(start_time) = 2021
group by uid
having complete_cnt >= 1 and incomplete_cnt > 1 and incomplete_cnt < 5
order by incomplete_cnt desc

在这里插入图片描述

链接 1:MySQL 中的 group_concat 函数

链接 2:SQL 128 题目解法讨论


SQL 129:查询当月均完成试卷数不小于 3 的用户们爱作答的类别及作答次数,按次数降序输出

select tag, count(tag) as tag_cnt
from exam_record er
join examination_info ei
on er.exam_id = ei.exam_id
where uid in(select uid from exam_recordgroup by uidhaving count(submit_time) / count(distinct date_format(submit_time, "%Y%m")) >= 3
)
group by tag
order by tag_cnt desc

在这里插入图片描述

SQL 130:查询每张 SQL 类别试卷发布后,当天 5 级以上的用户作答的人数 uv 和平均分 avg_score,并按人数降序,相同人数的按平均分升序

select ei.exam_id, count(distinct ui.uid) as uv, round(avg(score), 1) as avg_score
from user_info ui
join exam_record er
on ui.uid = er.uid
join examination_info ei
on er.exam_id = ei.exam_id
where level > 5 and tag = 'SQL'
group by ei.exam_id
order by uv desc, avg_score asc

在这里插入图片描述

SQL 131:查询作答 SQL 类别的试卷得分 > 80 的人的用户等级分布,并按数量降序排序(保证数量都不同)

select level, count(level) as level_cnt
from user_info ui
join exam_record er
on ui.uid = er.uid
join examination_info ei
on er.exam_id = ei.exam_id
where tag = 'SQL' and score > 80
group by level
order by level_cnt desc

在这里插入图片描述

SQL 132:查询作答 SQL 类别的试卷得分 > 80 的人的用户等级分布,并按数量降序排序(注意:自建数据库时,以下代码能正确运行)

select exam_id as tid, count(distinct uid) as uv, count(start_time) as pv
from exam_record
group by exam_id
union
select question_id as tid, count(distinct uid) as uv, count(submit_time) as pv
from practice_record
group by question_id
order by uv desc, pv desc

在这里插入图片描述

相关文章:

牛客题霸-SQL进阶篇(刷题记录一)

本文基于前段时间学习总结的 MySQL 相关的查询语法&#xff0c;在牛客网找了相应的 MySQL 题目进行练习&#xff0c;以便加强对于 MySQL 查询语法的理解和应用。 由于涉及到的数据库表较多&#xff0c;因此本文不再展示&#xff0c;只提供 MySQL 代码与示例输出。 部分题目因…...

网络安全实训Day12

写在前面 注意根据笔记中的缩进判断该文本所在层级。 网络空间安全实训-网络安全技术 SSL VPN SSL协议 定义&#xff1a;一种应用层的安全保护技术 工作流程 1.客户端与服务器通过三次握手建立TCP连接 2.客户端向服务器发送Client-Hello信息&#xff0c;消息中包含希望访问的…...

对话Midjourney创始人:图片仅是起步,人工智能将全面改变学习、创意和组织。

ChatGPT狂飙160天&#xff0c;世界已经不是之前的样子。 新建了人工智能中文站https://ai.weoknow.com 每天给大家更新可用的国内可用chatGPT资源 ​ 发布在https://it.weoknow.com 关注我 Midjourney 是一家神奇的公司&#xff0c;11 人改变世界&#xff0c;创造伟大的产品。…...

Elasticsearch:将 ILM 管理的数据流迁移到数据流生命周期

警告&#xff1a;此功能处于技术预览阶段&#xff0c;可能会在未来版本中更改或删除。 Elastic 将努力解决任何问题&#xff0c;但技术预览版中的功能不受官方 GA 功能的支持 SLA 的约束。目前的最新版本为 8.12。 在本教程中&#xff0c;我们将了解如何将现有数据流&#xff0…...

LeetCode刷题记录——day6

1、https://leetcode.cn/problems/length-of-last-word/description/?envTypestudy-plan-v2&envIdtop-interview-150 直接从后往前遍历就好 class Solution { public:int lengthOfLastWord(string s) {int length0;int lens.length();for(int ilen-1;i>0;i--){if(s[i]…...

C++String类

1. 前言 String是C中操作字符串的类&#xff0c;它是在比较早的时候设计的STL模板&#xff0c;因此在某些地方设计的有些冗余 对于String类&#xff0c;不仅仅是学会使用它&#xff0c;更重要的是要从底层去理解它&#xff1b;本篇文章将从底层出发&#xff0c;模拟实现常用的S…...

Linux docker7--私有镜像仓库registry和UI搭建及使用

一、对于开源的镜像&#xff0c;如redis&#xff0c;nginx等&#xff0c;可以通过官方仓库Docker Hub&#xff0c;或者国内的阿里云等共有仓库下载获取到镜像。但是企业内对于自己的研发产品不可能往公共仓库去发布镜像的&#xff0c;一般都会搭建私有的镜像仓库&#xff0c;保…...

IDS入侵检测系统分为两大类。

一、基于签名的IDS和基于异常的IDS。 基于签名的Ids主要依赖于已知的攻击模式库来检测入侵行为&#xff0c;适用于检测已知的攻击模式。 基于异常的Ids则关注网络流量的行为特征&#xff0c;通过分析数据包之间的关系和统计模型来判断是否存在异常行为&#xff0c;更适用于检…...

为什么元素显示的样式跟我设置的不一样?CSS优先级详解

一、什么是CSS中的选择器优先级&#xff1f; 在CSS中&#xff0c;选择器优先级是指确定应用于元素的最相关CSS声明的算法。这个优先级决定了哪个样式规则将被应用到元素上。根据选择器的类型和特定性&#xff0c;CSS规定了不同的优先级&#xff0c;例如ID选择器比类选择器具有更…...

C语言动态内存的管理

前言 本篇博客就来探讨一下动态内存&#xff0c;说到内存&#xff0c;我们以前开辟空间大小都是固定的&#xff0c;不能调整这个空间大小&#xff0c;于是就有动态内存&#xff0c;可以让我们自己选择开辟多少空间&#xff0c;更加方便&#xff0c;让我们一起来看看动态内存的有…...

CASIA数据集转png HWDB2.0-2.2

https://nlpr.ia.ac.cn/databases/handwriting/Home.html CASIA在线和离线中文手写数据库 https://nlpr.ia.ac.cn/databases/handwriting/Offline_database.html CASIA-HWDB2.0-2.2 离线文本数据库是由孤立字符数据集的作者制作的。每人撰写了五页给定文本。由于数据丢失&a…...

学习或复习电路的game推荐:nandgame(NAND与非门游戏)、Turing_Complete(图灵完备)

https://www.nandgame.com/ 免费 https://store.steampowered.com/app/1444480/Turing_Complete/ 收费&#xff0c;70元。据说可以导出 Verilog &#xff01;...

前端面试题《react》

说说React render方法的原理&#xff1f;在什么时候会被触发&#xff1f; render函数里面可以编写JSX&#xff0c;转化成createElement这种形式&#xff0c;用于生成虚拟DOM&#xff0c;最终转化成真实DOM 在 React 中&#xff0c;类组件只要执行了 setState 方法&#xff0c…...

快速入门Kotlin③类与对象

类 构造函数 主构造函数:主构造函数是类头的一部分,它跟在类名后面。主构造函数没有函数体,它可以包含初始化代码和属性声明。初始化块:init关键字修饰,它直接写在类体中。它的执行顺序与它们在类体中的出现顺序一致。 次构造函数:次要构造函数是可选的,用于提供额外…...

RUST:Arc (Atomic Reference Counted) 原子引用计数

在Rust编程语言中&#xff0c;Arc 是一个智能指针类型&#xff0c;全称为 "Atomic Reference Counted"&#xff08;原子引用计数&#xff09;。它的主要作用是提供线程安全的共享所有权机制&#xff0c;使得多个线程可以同时持有同一个数据结构的访问权&#xff0c;并…...

从0写一个问卷调查APP的第13天-1

1.今日任务 我也只是一个大学生&#xff0c;有什么思路不对的地方给我指出来哟! 分析&#xff1a;上次我们实现了任务调查的插入。但是我们插入的问卷调查只有它的标题&#xff0c;也就是这个问卷调查是什么我们告诉数据库了&#xff0c;但是现在我们还没有给它添加任何问题&…...

20.Python从入门到精通—参数 位置参数 关键字参数 默认参数 匿名函数 return 语句 强制位置参数

20.从入门到精通:参数 位置参数 关键字参数 默认参数 匿名函数 return 语句 强制位置参数 参数位置参数关键字参数默认参数 匿名函数return 语句强制位置参数 参数 在Python中&#xff0c;函数可以接受任意数量的参数&#xff0c;包括位置参数、关键字参数和默认参数。以下是这…...

Python爬虫之requests库

1、准备工作 pip install requests 2、实例 urllib库中的urlopen方法实际上就是以GET方式请求网页&#xff0c;requests库中相应的方法就是get方法。 import requestsr requests.get(https://www.baidu.com/) print(type(r)) # <class requests.models.Response> 响…...

鱼塘钓鱼(多路归并)

有 N 个鱼塘排成一排&#xff0c;每个鱼塘中有一定数量的鱼&#xff0c;例如&#xff1a;N5 时&#xff0c;如下表&#xff1a; 鱼塘编号12345第1分钟能钓到的鱼的数量 &#xff08;1…1000&#xff09;101420169每钓鱼1分钟钓鱼数的减少量&#xff08;1…100)24653当前鱼塘到…...

java每日一题——买啤酒(递归经典问题)

前言&#xff1a; 非常喜欢的一道题&#xff0c;经典中的经典。打好基础&#xff0c;daydayup!!!啤酒问题&#xff1a;一瓶啤酒2元&#xff0c;4个盖子可以换一瓶&#xff0c;2个空瓶可以换一瓶&#xff0c;请问10元可以喝几瓶 题目如下&#xff1a; 啤酒问题&#xff1a;一瓶…...

AI安全高阶:生成式AI的安全风险与防御体系

AI安全高阶&#xff1a;生成式AI的安全风险与防御体系&#x1f4dd; 本章学习目标&#xff1a;本章深入探讨高阶主题&#xff0c;适合有一定基础的读者深化理解。通过本章学习&#xff0c;你将全面掌握"AI安全高阶&#xff1a;生成式AI的安全风险与防御体系"这一核心…...

基于Multisim的FM接收机中频点优化与正交鉴频器性能验证

1. FM接收机中频点优化设计实战 第一次用Multisim调FM接收机时&#xff0c;我被中频点漂移问题折磨得够呛。当时示波器上的波形就像喝醉了一样左右摇摆&#xff0c;根本抓不住稳定的10.7MHz信号。后来发现&#xff0c;中频点优化其实是个系统工程&#xff0c;需要从混频、滤波…...

Go语言的Web框架:从Gin到Echo

Go语言的Web框架&#xff1a;从Gin到Echo 1. 引言 Web框架是现代Web应用开发的重要工具&#xff0c;它提供了路由、中间件、参数处理等功能&#xff0c;大大简化了Web应用的开发过程。Go语言作为一种高效、简洁的编程语言&#xff0c;拥有丰富的Web框架生态。本文将介绍Go语言…...

两相交错并联同步整流双向Buck Boost变换器仿真研究

两相交错并联同步整流双向Buck Boost变换器仿真 所有开关管均可实现ZVs软开关 Buck模式 输入&#xff1a;200-360VDC 额定280VDC 输出&#xff1a;140VDC 10A 开关频率&#xff1a;10kHz Boost模式&#xff1a; 输入&#xff1a;120-160VDC 额定140VDC 输出&#xff1a;280VDC…...

3个创新维度破解直播回放获取难题:douyin-downloader深度解构与实战指南

3个创新维度破解直播回放获取难题&#xff1a;douyin-downloader深度解构与实战指南 【免费下载链接】douyin-downloader A practical Douyin downloader for both single-item and profile batch downloads, with progress display, retries, SQLite deduplication, and brows…...

文墨共鸣大模型高效写作工具链:替代Typora的AI增强Markdown编辑体验

文墨共鸣大模型高效写作工具链&#xff1a;替代Typora的AI增强Markdown编辑体验 如果你也像我一样&#xff0c;常年和Markdown文档打交道&#xff0c;那你一定对Typora不陌生。它简洁、优雅&#xff0c;所见即所得的编辑体验&#xff0c;让它成为了许多写作者和技术博主的心头…...

ROS 2从入门到精通系列(八):参数与配置 - Launch文件进阶实战与架构设计

1. Launch文件在复杂系统中的核心价值 第一次接触ROS 2的Launch文件时&#xff0c;我把它当成了简单的启动脚本。直到参与一个自动驾驶小车项目&#xff0c;需要同时协调5个激光雷达、3个摄像头和多个算法节点时&#xff0c;才真正理解它的威力。Launch文件本质上是一个系统级编…...

Win11Debloat效能革命:Windows系统极限释放的开源优化方案

Win11Debloat效能革命&#xff1a;Windows系统极限释放的开源优化方案 【免费下载链接】Win11Debloat A simple, lightweight PowerShell script that allows you to remove pre-installed apps, disable telemetry, as well as perform various other changes to declutter an…...

3大核心突破让League-Toolkit成为英雄联盟玩家的智能游戏助手

3大核心突破让League-Toolkit成为英雄联盟玩家的智能游戏助手 【免费下载链接】League-Toolkit An all-in-one toolkit for LeagueClient. Gathering power &#x1f680;. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/League-Toolkit 在快节奏的英雄联盟对局中&#…...

面试:synchronized用过吗,其原理是什么

一、基础回答 1. 用过吗&#xff1f;用来做什么&#xff1f; 用过。synchronized 是 Java 内置的悲观锁关键字&#xff0c;用来解决多线程并发安全问题&#xff0c;保证同一时刻只有一个线程执行被锁定的代码&#xff0c;避免线程安全问题&#xff08;如原子性、可见性、有序性…...