LeetCode 1321, 209, 102

1321. 餐馆营业额变化增长

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1321. 餐馆营业额变化增长

表

• 表Customer的字段为customer_id、name、visited_on和amount。

要求

你是餐馆的老板，现在你想分析一下可能的营业额变化增长（每天至少有一位顾客）。

计算以 7 天（某日期 + 该日期前的 6 天）为一个时间段的顾客消费平均值。average_amount 要 保留两位小数。

结果按 visited_on 升序排序。

知识点

1. min()：求最小值的函数。
2. sum()：求和的函数。
3. round()：四舍五入的函数。
4. datediff()：计算日期的差值的函数。注意：参数的顺序对结果有影响，例如datediff('2020-01-10', '2020-01-03')与datediff('2020-01-03', '2020-01-10)的结果为相反数。
5. distinct：去除某个字段的重复值。
6. between and：将结果限制到一个闭区间内。
7. join on：内连接，查询两个集合的交集。

思路

本题的结果返回的是 最小日期加上6天后的所有日期 的统计，统计的数据是这7天的总营业额sum(amount)和平均营业额round(sum(amount) / 7, 2)，本题的难点不在于统计，而是在于如何找到合适的统计范围。

首先，求出所有的日期(日期可能重复，要使用distinct来去重)，使用子表tb_date来接收数据，然后进行多表查询和限制。

对日期的第一个限制条件(或者说是对内连接的限制条件)为：第一个表的日期tb_date.visited_on比第二个表的日期tb_c.visited_on晚0到6天，这样一来，表tb_date的每条数据 都对应 表tb_c的7条数据，tb_c的7条数据的日期tb_c.visited_on 就是 tb_date的日期tb_date.visited_on的前6天和当天，对tb_c对这7条数据进行统计即可(统计前先按照tb_date.visited_on分组)。

对日期的第二个限制条件为：>= 最小日期加上6天后的日期，求最小日期很方便，使用min(visited_on)即可求得最小日期。求完最小日期后再加上限制tb_date.visited_on >= 最小日期 + 6。

代码

selecttb_date.visited_on,sum(amount) amount,round(sum(amount) / 7, 2) average_amount
from(selectdistinct visited_onfromCustomer) tb_date
joinCustomer tb_c
ondatediff(tb_date.visited_on, tb_c.visited_on)
between0
and6
wheretb_date.visited_on >= (selectmin(visited_on)fromCustomer) + 6
group bytb_date.visited_on

209. 长度最小的子数组

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209. 长度最小的子数组

标签

数组 二分查找 前缀和 滑动窗口

暴力法

思路

看到本题，想到了一种很容易实现的思路：以数组的每个元素为子数组的第一个元素，然后往后遍历，直到超过target。然而很遗憾，这样做会超时。

代码

class Solution {public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {int n = nums.length;int res = Integer.MAX_VALUE;for (int left = 0; left < n; left++) {int sum = 0;for (int right = left; right < n; right++) {sum += nums[right];if (sum >= target) {res = Math.min(res, right - left + 1);break;}}}return res == Integer.MAX_VALUE ? 0 : res;}
}

滑动窗口

思路

仔细看暴力法，发现有很大一部分时间浪费在寻找子数组的最后一个元素的索引上，所以能不能想出一种方法，这种方法 在寻找到子数组的最后一个元素的索引right后 不需要 从下一个子数组的第一个元素的索引left开始寻找right。

这种方法是存在的：首先要记录right的值，然后在找到right（子数组的和大于等于target）后去除子数组头部的多余元素（这里的多余元素指的是去除该元素后子数组的值仍然大于等于target的元素）。在去除到极限（子数组的和小于target）时，让right向原数组尾部移动。重复这样的操作，直到right到达原数组尾部。

代码

class Solution {public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {int n = nums.length;int res = Integer.MAX_VALUE;int left = 0, right = 0, sum = 0;while (right < n) {sum += nums[right];while (sum >= target) { // 去除子数组头部的多余元素res = Math.min(res, right - left + 1); // 记住要更新res的值sum -= nums[left]; // 子数组的和变小left++; // 左端点右移}right++; // 右端点右移，寻找下一个合适的right}return res == Integer.MAX_VALUE ? 0 : res;}
}

102. 二叉树的层序遍历

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102. 二叉树的层序遍历

标签

树 广度优先搜索 二叉树

思路

本题是一道广度优先搜索的题，可以使用队列来存储二叉树每层的节点，在遍历每层节点时，记录该节点的值，并把下一层节点加入队列尾部(由于每次只遍历一层，所以不会从队列中取出下一层的节点)，直到队列为空。

代码

class Solution {public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {if (root == null) { // 如果根节点为nullreturn new ArrayList<>(); // 则返回空链表}List<List<Integer>> res = new ArrayList<>(); // 结果链表LinkedList<TreeNode> queue = new LinkedList<>(); // 存放每层节点的队列queue.offer(root); // 二叉树的第一层是根节点，将根节点放入队列while (!queue.isEmpty()) { // 直到队列为空才退出循环List<Integer> level = new LinkedList<>(); // 存放本层节点的值的链表int size = queue.size(); // 获取本层节点的数量，限制本次遍历只在当前层for (int i = 0; i < size; i++) { // 遍历本层的所有节点TreeNode curr = queue.poll(); // 取出本层的节点level.add(curr.val); // 存放本层节点的值if (curr.left != null) { // 如果当前节点的左子节点不为nullqueue.offer(curr.left); // 则将其加入队列}if (curr.right != null) { // 如果当前节点的右子节点不为nullqueue.offer(curr.right); // 则将其加入队列}}res.add(level); // 将本层节点的值放入结果链表}return res;}
}