【力扣白嫖日记】1158.市场分析I

该博客围绕力扣数据库免费练习题展开,以1158.市场分析I为例,给出三张表(用户表、订单表、产品表),需求是找出每个用户注册日期和2019年作为买家的订单总数。作者先梳理表内容,再分析需求,提出用substr提取日期,最后按user_id分组计算购买次数。

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:

1158.市场分析I
表:Users

列名类型
user_idint
join_datedate
favorite_brandvarchar

user_id 是此表主键(具有唯一值的列)。
表中描述了购物网站的用户信息,用户可以在此网站上进行商品买卖。

表:Orders

列名类型
order_idint
order_datedate
item_idint
buyer_idint
seller_idint

order_id 是此表主键(具有唯一值的列)。
item_id 是 Items 表的外键(reference 列)。
(buyer_id,seller_id)是 User 表的外键。

表:Items

列名类型
item_idint
item_brandvarchar

item_id 是此表的主键(具有唯一值的列)。
编写解决方案找出每个用户的注册日期和在 2019 年作为买家的订单总数。以 任意顺序 返回结果表。


我那不值一提的想法:

  • 首先梳理表内容,题干一共给了三张表,一张用户表,记录了用户id,注册日期和最喜爱的品牌,一张订单表,记录了订单id,订单日期,产品id,购买者id,销售id,一张产品表,记录了产品id,产品品牌。
  • 其次分析需求,需要找到每个用户的注册日期和在2019年的购买订单总数
  • 首先对于注册日期,这个好找,直接查询第一张表
  • 对于2019年这个条件,可以使用substr提取字符串
  • 最后再通过user_id分组,计算购买次数
select distinct u.user_id as buyer_id,u.join_date,count(o.buyer_id) as orders_in_2019
from Users u 
left join Orders o 
on u.user_id = o.buyer_id and substr(o.order_date,1,4) = "2019"
group by u.user_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和前一个元素,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**:一些算法的时间和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 # 大数组分块求和 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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