力扣刷题,查找不在表中数据!两种思路,两种方法

本文探讨了如何利用SQL查询技巧来找出从未下过订单的客户。通过LEFT JOIN和NOT IN两种方法,详细讲解了如何从客户表和订单表中筛选出未下单的客户信息,为业务分析和客户管理提供了有效手段。

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【思路1】
不订购任何东西的顾客,orders表中数据为空即可
两表中内容不一定相同,所以使用外联结
最后输出的结果是姓名,所以要求name表中的内容不能少所以选用left join

SELECT Name.C 
FROM custormers AS C LEFT JOIN Orders AS O
ON C.Id=O.Id
WHERE Customerid is null

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【思路2】
不在表中的数据使用 NOT IN
只要用户的id 不出现在customerid那一列即可
【步骤】
新建一个表筛选custerid

SELECT custerid
FROM orders

使用子查询拼合两者

SELECT Name AS 'Customers'
FROM customers AS C
WHERE C.Id not inSELECT custerid
                    FROM orders)

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内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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