183.Customers Who Never Order题解

本文介绍如何使用SQL查询从未下过订单的顾客信息。通过两种方法实现:使用NOT IN和使用NOT EXISTS。这两种方法均可从Customers表中筛选出未出现在Orders表中的顾客。

题目分析:一个包含Customers的顾客表和Orders的订单表,两个表。通过SQL找到从没有过订单的顾客。可以用NOT IN,NOT EXISTS。

 

SQL语句:

1.使用NOT IN(Accepted 777ms):

  SELECT Name FROM Customers c WHERE c.Id NOT IN (SELECT CustomerId FROM Orders o);

 

2.使用NOT EXISTS(Accepted 745ms):

 SELECT Name FROM Customers c WHERE NOT EXISTS (SELECT CustomerId FROM Orders o WHERE o.CustomerId = c.id)

 

 


对 `.py` 文件进行题解通常可以从以下几个方面入手: ### 理解题目描述 详细分析题目所提出的问题,明确输入输出要求以及可能存在的补充说明。这有助于确定代码的功能和预期效果。例如,参考引用中的文章会给出题目描述、输入描述、输出描述以及补充说明等内容,以此来界定问题的边界和具体需求[^1]。 ### 分析解题思路 - **题意理解**:深入思考题目背后的逻辑和原理,将实际问题转化为计算机可以处理的算法问题。如在处理通过软盘拷贝文件的问题时,根据软盘总容量和每个文件占用块数的计算方式,将问题转化为特定的描述形式[^2]。 - **数据结构设计**:根据题意选择合适的数据结构来存储和处理数据。不同的数据结构在不同的场景下有不同的效率表现,合理的数据结构设计可以提高代码的性能和可读性。 ### 代码实现与解读 - **逐行分析代码**:对于 `.py` 文件中的代码,逐行理解其功能和作用。可以结合注释(如果有的话)来理解代码的意图。例如,分析代码中每个变量的含义、每个函数的功能以及它们之间的调用关系。 - **理解算法逻辑**:明确代码中所使用的算法,以及该算法如何解决之前分析的问题。比如在排序算法的代码中,理解是使用了冒泡排序、快速排序还是其他排序算法,以及该算法的具体实现步骤。 ### 复杂度分析 分析代码的时间复杂度和空间复杂度,评估代码的性能。时间复杂度反映了代码运行时间随输入规模增长的变化趋势,空间复杂度则反映了代码运行过程中所占用的内存空间随输入规模增长的变化趋势。 以下是一个简单的 Python 代码示例及题解: ```python # 题目:计算两个整数的和 # 输入:两个整数 a 和 b # 输出:它们的和 def add_numbers(a, b): return a + b # 测试代码 result = add_numbers(3, 5) print(result) # 题解: # 1. 理解题目描述:题目要求计算两个整数的和,输入为两个整数,输出为它们的和。 # 2. 解题思路:使用加法运算符 + 来计算两个整数的和。 # 3. 代码实现:定义一个函数 add_numbers,接收两个参数 a 和 b,返回它们的和。 # 4. 复杂度分析:时间复杂度为 O(1),因为只进行了一次加法运算;空间复杂度也为 O(1),只使用了常数级的额外空间。 ```
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