C. Penalty

该博客讨论了一种名为'C. Penalty'的问题,源自Codeforces的竞赛。问题涉及模拟足球比赛中罚球的情况,每队有10次罚球机会,由0、1、?三种符号表示进球情况。如果一队的进球数超过另一队剩余罚球所能达到的最高得分,比赛结束。博主提供了使用深度优先搜索(DFS)的解决方案,并给出了思路和伪代码。

https://codeforces.com/contest/1553/problem/C
在这里插入图片描述
INPUT

4
1?0???1001
1111111111
??????????
0100000000

OUTPUT

7
10
6
9

在这里插入图片描述
题意
给T,给T组数据,每组数据是由0、1、?三种构成的串,长度为10,
题目背景是在足球赛中的罚球,10次轮流交替罚球,a、b队各5次,由题目给出的串中可以知道进球情况,如果假设第 i 次罚球中,串上 i 的位置为 ‘1’ 则此球必得分,为 ‘0’ 则没得分,‘?’则无法确定。
如果一支球队的进球数超过了另一支球队用剩余的所有踢球所能达到的进球数,那么点球阶段就会停止。(此条件作为主要的判定)
例如,如果在第 7 次踢球后,第一队进了 1 球,第二队进了 3 球,则罚球阶段结束——第一队不能进 3 球。
请求出球赛会在第几场后决出胜负,

思路:(dfs)我看也有不用dfs的,但是没有去研究
因为总共10场比赛,开爆搜没有问题

a为奇数场次踢球
b为偶数场次踢球

  • 捋清在 i 场比赛各自还能进的球数(注意是先打完第 i 场再判定结果)
  1. i == 奇数
    a方剩余(10 - i)/ 2 ;
    b方剩余(10 - i)/ 2 + 1;

    举个例子 i==7,则a方剩余 1 场即第9场,而b方剩余 2 场:第8和第10

  2. i == 偶数
    a剩余 = b剩余 = (10 - i)/ 2;

  • 下面上伪代码的思路
开dfs传递:第几轮数,a队得分,b队得分 

int ans = 0x3f3f3f3f;

1.i == 10
	ans = min(ans,i);
	return;
		
		
2.i != 10 		//a、b代表各队得分 
{
   
   
	1.i为奇数 
	{
   
   
		1.必定进球 (a队得分,注意判定时候加上得分就比如下两行中的if内 a 要 +1{
   
   
			判断是否比赛结束(a+1 > b + b剩余 || b > a+1 + a剩余 ) (1.a>b则判断b是否能靠剩余场数超越,2.a<b则判断a是否能靠剩余场数超越)
			{
   
   
				1.比赛结束:
					ans赋值,return;
				2.比赛没结束
					dfs( 下一轮 ,a队得分+1 , b队得分) 
			} 
		} 
		2.必不进球
		{
   
   
			判断是否比赛结束(a > b + b剩余 || b > a + a剩余) 
			{
   
   
				1.比赛结束:
					ans赋值,return;
				
<think>嗯,用户的问题是关于如何在SQL中使用SUM和COUNT函数对嵌套子查询中的字段进行汇总计算,特别是actual_charge、total_money、water_money这几个字段的具体逻辑。首先,我需要理解用户的需求,他们可能是在处理一个涉及多个表的复杂查询,需要从子查询中获取数据然后进行聚合。 首先,我应该回顾一下SQL中的聚合函数,特别是SUM和COUNT的基本用法。SUM用于计算数值列的总和,而COUNT用于计算行数或非NULL值的数量。嵌套子查询通常用来从其他表中获取相关数据,然后在主查询中进行汇总。 接下来,用户提到的字段actual_charge、total_money、water_money可能需要从不同的表中获取,或者需要进行某种计算。这时候可能需要使用子查询来先处理这些字段,然后在主查询中进行聚合。例如,子查询可能负责连接多个表,计算每个记录的具体金额,然后主查询使用SUM对这些金额进行汇总。 然后,我需要考虑如何构造这样的子查询。比如,子查询可能需要关联订单表和费用表,通过JOIN操作将相关数据合并,并计算每个订单的总金额、水费金额等。这时候可能会用到COALESCE函数来处理可能的NULL值,确保计算正确。例如,COALESCE(SUM(fee.amount),0)可以确保当没有相关费用时,结果不是NULL而是0,这在聚合时很重要,避免整个SUM结果为NULL。 另外,用户可能需要根据不同的条件进行汇总,比如按时间窗口分组。例如,使用Flink SQL中的TUMBLE函数来按10分钟间隔分组,这时处理时间或事件时间的指定就很重要。引用中的PROCTIME()函数可以用来定义处理时间属性,这可能与用户的时间分组需求相关。 还需要注意,当在子查询中计算各个字段后,主查询中的聚合函数如SUM和COUNT需要正确引用这些字段。例如,子查询中的actual_charge可能已经是一个计算好的列,主查询直接使用SUM(actual_charge)来汇总总和,而COUNT(actual_charge)则计算非NULL的记录数。 此外,用户可能需要处理不同数据库之间的差异,比如PostgreSQL和MySQL在COUNT函数上的不同行为。例如,COUNT(*)和COUNT(字段名)的区别,前者计算所有行,后者计算非NULL的行数。这在子查询中可能会影响结果,需要特别注意。 最后,可能需要给出一个完整的示例,帮助用户理解如何将子查询嵌套在主查询中,并正确应用SUM和COUNT。同时,提醒用户注意性能问题,比如子查询的效率,以及使用EXPLAIN来分析查询计划,优化索引等。 总结一下,步骤可能是:构造子查询处理字段逻辑,然后在主查询中使用聚合函数汇总,注意处理NULL值,正确使用分组和过滤条件,以及考虑不同数据库的特性。</think>### 分步解答 在SQL中使用$ \text{SUM} $和$ \text{COUNT} $对嵌套子查询的字段进行汇总计算时,需明确字段计算逻辑和聚合层次。以下是具体实现方法: --- #### **1. 嵌套子查询的字段计算逻辑** 假设需要从子查询中计算`actual_charge`、`total_money`、`water_money`等字段: ```sql SELECT order_id, -- 实际费用 = 基础费用 + 附加费用 base_charge + COALESCE(extra_charge, 0) AS actual_charge, -- 总金额 = 实际费用 * 数量 (base_charge + COALESCE(extra_charge, 0)) * quantity AS total_money, -- 水费 = 独立子查询计算结果 (SELECT COALESCE(SUM(amount), 0) FROM water_fee WHERE order_id = o.order_id) AS water_money FROM orders o LEFT JOIN extra_fee e ON o.order_id = e.order_id ``` - **关键点**:使用$ \text{COALESCE} $处理`NULL`值(如`COALESCE(extra_charge, 0)`),避免聚合错误[^2]。 - **子查询关联**:如`water_money`通过关联子查询从`water_fee`表中汇总。 --- #### **2. 主查询的聚合汇总** 在外部查询中使用$ \text{SUM} $和$ \text{COUNT} $对子查询字段进行汇总: ```sql SELECT user_id, SUM(actual_charge) AS total_actual_charge, SUM(total_money) AS grand_total, AVG(water_money) AS avg_water_cost, COUNT(DISTINCT order_id) AS order_count FROM ( -- 上述子查询逻辑 SELECT o.order_id, o.user_id, base_charge + COALESCE(e.extra_charge, 0) AS actual_charge, (base_charge + COALESCE(e.extra_charge, 0)) * quantity AS total_money, (SELECT COALESCE(SUM(amount), 0) FROM water_fee WHERE order_id = o.order_id) AS water_money FROM orders o LEFT JOIN extra_fee e ON o.order_id = e.order_id ) AS subquery GROUP BY user_id; ``` - **聚合函数选择**: - $ \text{SUM} $:累加数值字段(如`total_actual_charge`)。 - $ \text{COUNT(DISTINCT ...)} $:避免重复计数(如`order_count`)[^1]。 - **分层逻辑**:子查询处理单行计算,主查询完成分组聚合。 --- #### **3. 结合时间窗口的分组(Flink SQL示例)** 若需按时间窗口分组(如10分钟粒度): ```sql SELECT TUMBLE_START(process_time, INTERVAL '10' MINUTE) AS window_start, SUM(actual_charge) AS total_charge, COUNT(*) AS record_count FROM ( SELECT o.*, -- 定义处理时间属性(参考Flink语法) PROCTIME() AS process_time, (SELECT COALESCE(SUM(amount), 0) FROM water_fee WHERE order_id = o.order_id) AS water_money FROM orders o ) GROUP BY TUMBLE(process_time, INTERVAL '10' MINUTE); ``` - **时间属性**:通过$ \text{PROCTIME()} $定义处理时间[^3]。 - **窗口函数**:使用$ \text{TUMBLE} $划分时间窗口。 --- #### **4. 注意事项** 1. **NULL值处理**:优先使用$ \text{COALESCE} $或$ \text{IFNULL} $,避免聚合结果失真[^2]。 2. **性能优化**:嵌套子查询可能影响性能,建议对关联字段(如`order_id`)建立索引。 3. **跨数据库兼容性**:优先使用标准函数(如$ \text{COALESCE} $)而非数据库特定函数(如MySQL的$ \text{IFNULL} $)[^2]。 ---
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