LeetCode 1633, 122, 239
目录
- 1633. 各赛事的用户注册率
- 题目链接
- 表
- 要求
- 知识点
- 思路
- 代码
- 122. 买卖股票的最佳时机 II
- 题目链接
- 标签
- 思路
- 代码
- 239. 滑动窗口最大值
- 题目链接
- 标签
- 思路
- 代码
1633. 各赛事的用户注册率
题目链接
1633. 各赛事的用户注册率
表
- 表
Users有字段user_id和user_name。 - 表
Register有字段contest_id和user_id。
要求
- 编写解决方案统计出各赛事的用户注册百分率,保留两位小数。
- 返回的结果表按
percentage的 降序 排序,若相同则按contest_id的 升序 排序。
知识点
rount():四舍五入函数。count():统计个数函数。- 多表查询:
from后跟多张表,然后使用where限制笛卡尔积的部分数据(多表查询的结果是两张表排列组合的结果,这个结果被称为笛卡尔积)。 - 子表查询:子表查询就是将从表查询到的结果作为另一个表放在
from后边。 order by + desc/asc:排序,比如order by num表示按num进行(默认)升序排序,效果等价于order by num asc;order by num desc表示按num进行降序排序。
思路
要求各赛事的用户注册百分率,首先要求出参加各赛事的用户数和用户的总数(求用户的总数可以键一张子表),然后用前者除以后者就可以得出各赛事的用户注册百分率,但要注意的是求出来的百分率要乘100;然后再根据题目中的两个条件进行排序。
代码
selectcontest_id,round(count(*) * 100 / cnt.num, 2) percentage
fromUsers s,Register r,(selectcount(*) numfromUsers) cnt
wheres.user_id = r.user_id
group bycontest_id
order bypercentage desc,contest_id
122. 买卖股票的最佳时机 II
题目链接
122. 买卖股票的最佳时机 II
标签
贪心 数组 动态规划
思路
本题的股票可以随时卖和买,所以不需要计划的很长远,只要一天的价格比前一天的高,就在前一天买,然后在这天卖,使用了一种贪心的思想:只顾当前(局部)的最优解,局部最优解的总和就是全局最优解。
代码
class Solution {public int maxProfit(int[] prices) {int i = 1, res = 0;while (i < prices.length) {int profit = prices[i] - prices[i - 1];if (profit > 0) {res += profit;}i++;}return res;}
}
239. 滑动窗口最大值
题目链接
239. 滑动窗口最大值
标签
队列 数组 滑动窗口 单调队列 堆(优先队列)
思路
本题建议使用优先队列来解答,优先队列指的是插入队列的所有元素都有一个优先级,按照优先级的大小进行排序,优先级越大(或越小),越靠近队列头部(或尾部),其中,优先级可以是数字的大小,也可以是字符串的长度等可以量化的数量。
优先队列的实现也很简单,在这个类中内置一个双端队列,从头部执行获取和删除的操作,从尾部执行添加的操作,每次添加时从尾部向前扫描,直到扫描到优先级比待添加元素的优先级高的元素,将这些优先级低于待添加元素优先级的元素从队列中删除。
了解优先队列的实现后,就可以开始做题了。把滑动窗口想象成一个优先队列,每次滑动时都往队列中添加一个值,按理来说也应该从队列中删除一个值,但其实不然,在这个优先队列中只有最大值会被使用到,所以只要那个该删除的值不是最大值,就不需要删除它。
代码
class Solution {public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {int index = 0;int[] res = new int[nums.length - k + 1];PriorityQueue queue = new PriorityQueue();for (int i = 0; i < nums.length; i++) {// 队列中已经有k个元素了,并且该队列的最大值还等于窗口前面的元素,对于这种队列,取出这个最大值if (i >= k && nums[i - k] == queue.peek()) {queue.poll();}queue.offer(nums[i]);// 从第k - 1个数开始if (i >= (k - 1)) {res[index++] = queue.peek();}}return res;}private static class PriorityQueue {LinkedList<Integer> deque = new LinkedList<>();int peek() {return deque.peekFirst();}void poll() {deque.pollFirst();}void offer(int n) {while (!deque.isEmpty() && deque.peekLast() < n) {deque.pollLast();}deque.offerLast(n);}}
}
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