【力扣白嫖日记】184.部门工资最高的员工

前言

练习sql语句,所有题目来自于力扣(https://leetcode.cn/problemset/database/)的免费数据库练习题。

今日题目:

184.部门工资最高的员工
表:Employee

列名类型
idint
namevarchar
salaryvarchar
departmentIdint

在 SQL 中,id是此表的主键。
departmentId 是 Department 表中 id 的外键(在 Pandas 中称为 join key)。
此表的每一行都表示员工的 id、姓名和工资。它还包含他们所在部门的 id。

表:Department

列名类型
idint
nameint

在 SQL 中,id 是此表的主键列。
此表的每一行都表示一个部门的 id 及其名称。
查找出每个部门中薪资最高的员工。


我那不值一提的想法:

  • 首先梳理表内容,题干一共给了两张表,一张员工表,一张部门表,其中员工表记录了员工id,姓名,薪资以及部门id,其中部门表记录了部门id,部门姓名
  • 其次分析需求,需要找到每个部门中薪资最高的员工
  • 其实找到每个部门的最高工资并不难,难的是如果最高工资有两个,需要显示两个人的工资,但是max()函数只能显示一个值
  • 所以在这里我们首先需要通过max()+groupby()函数找到每个部门所对应的最高工资
  • 然后再将这个结果作为临时表,去连接题干中的Employee表,条件是:
    临时表.id = Employee.department_id and 临时表.max_salary = Employee.salary,这样就能得到最终结果
select a.name as Department,e.name as Employee,e.salary
from Employee e right join 
(
    select d.id,d.name,max(e.salary) as max_salary
    from Employee e left join Department d 
    on e.departmentId = d.id 
    group by d.id 
)   as a 
on e.salary = a.max_salary and e.departmentId = a.id

结果:

在这里插入图片描述


总结:

能运行就行。


力扣平台出现Out of memory错误,通常是由于代码在运行过程中消耗了过多的内存资源。以下是一些常见的解决办法: ### 优化数据结构 - **减少不必要的存储**:避免使用过大的数组或列表来存储数据。例如,如果只需要处理当前元素前一个元素,就不需要将所有元素都存储在数组中。 ```python # 斐波那契数列,避免使用数组存储所有结果 def fibonacci(n): if n <= 1: return n a, b = 0, 1 for _ in range(2, n + 1): a, b = b, a + b return b ``` ### 及时释放资源 - **使用`using`语句**:在C#中,如果使用了实现了`IDisposable`接口的对象,如文件流、数据库连接等,使用`using`语句可以确保对象在使用完后及时释放资源。 ```csharp using System.IO; class Program { static void Main() { using (StreamReader reader = new StreamReader("file.txt")) { string line = reader.ReadLine(); // 处理数据 } // reader对象在此处自动释放资源 } } ``` ### 优化算法复杂度 - **避免指数级复杂度的算法**:一些算法的时间空间复杂度会随着输入规模的增大而呈指数级增长,尽量使用更高效的算法。例如,使用动态规划来解决一些递归问题,避免重复计算。 ```python # 爬楼梯问题,使用动态规划优化 def climbStairs(n): if n <= 2: return n dp = [0] * (n + 1) dp[1] = 1 dp[2] = 2 for i in range(3, n + 1): dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2] return dp[n] ``` ### 分块处理数据 - **大数组分块处理**:如果需要处理大规模的数据,可以将数据分成小块进行处理,减少一次性占用的内存。 ```python # 大数组分块求 def sum_large_array(arr): chunk_size = 1000 total_sum = 0 for i in range(0, len(arr), chunk_size): chunk = arr[i:i + chunk_size] total_sum += sum(chunk) return total_sum ```
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