leecode-database 176.Second Highest Salary

本文介绍如何使用SQL查询从Employee表中获取第二高的薪资。通过多种SQL查询方式,包括使用MAX函数、DISTINCT关键字和UNION操作符等,来解决实际问题,并讨论了当不存在第二高薪资时返回NULL的情况。

Write a SQL query to get the second highest salary from the Employee table.
编写SQL查询语句从Employee表中获得第二高的薪资

+----+--------+
| Id | Salary |
+----+--------+
| 1  | 100    |
| 2  | 200    |
| 3  | 300    |
+----+--------+

For example, given the above Employee table, the query should return 200 as the second highest salary. If there is no second highest salary, then the query should return null.
例如,给了上面的Employee表,第二高查询结果应该返回200,如果没有第二高的薪资,就返回null

+---------------------+
| SecondHighestSalary |
+---------------------+
| 200                 |
+---------------------+

Write your MySQL query statement below

null

Custom Testcase

{
  "headers": {
    "Employee": [
      "Id",
      "Salary"
    ]
  },
  "rows": {
    "Employee": [
      [
        1,
        100
      ],
      [
        2,
        200
      ],
      [
        3,
        300
      ]
    ]
  }
}

在Discuss区发现了几种答案

SELECT max(Salary) AS SecondHighestSalary
FROM Employee
WHERE Salary < (SELECT max(Salary) FROM Employee)
SELECT distinct(SecondHighestSalary) FROM Employee
Union 
select null
ORDER BY SecondHighestSalary DESC LIMIT 1,1
select IFNULL( 
(
    select distinct e1.salary from Employee e1
    where (
        select count(distinct e2.salary ) 
        from Employee e2 
        where e2.salary > e1.salary
        ) = 1
) 
, null
) AS SecondHighestSalary

Here is my solution,you can change =1 to =2,=3 if you want to get the third highest or fourth

有人说 Simple query which handles the NULL situation,这是处理Null情况的简单查询,还有人提问说扩展性第2、第3的情况
max:MAX 函数返回一列中的最大值。NULL 值不包括在计算中。

SELECT MAX(column_name) FROM table_name

MIN 和 MAX 也可用于文本列,以获得按字母顺序排列的最高或最低值

distinct :用于返回唯一不同的值。

SELECT DISTINCT 列名称 FROM 表名称

Union:UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集。
请注意,UNION 内部的 SELECT 语句必须拥有相同数量的列。列也必须拥有相似的数据类型。同时,每条 SELECT 语句中的列的顺序必须相同。

SELECT column_name(s) FROM table_name1
UNION
SELECT column_name(s) FROM table_name2

默认地,UNION 操作符选取不同的值。如果允许重复的值,请使用 UNION ALL。另外,UNION 结果集中的列名总是等于 UNION 中第一个 SELECT 语句中的列名。

DESC/ASC:降序/升序
ORDER BY 语句用于根据指定的列对结果集进行排序。
ORDER BY 语句默认按照升序对记录进行排序。

SELECT Company, OrderNumber FROM Orders ORDER BY Company DESC, OrderNumber ASC

LIMIT:TOP 子句用于规定要返回的记录的数目。
对于拥有数千条记录的大型表来说,TOP 子句是非常有用的。
注释:并非所有的数据库系统都支持 TOP 子句。

SELECT TOP number|percent column_name(s)
FROM table_name

SELECT column_name(s)
FROM table_name
LIMIT number

IFNULL

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
// Set Feature Extraction Parameters. void set_feature_extraction_parameters(NS_CONTEXT *self) { // Bin size of histogram. self->featureExtractionParams.binSizeLrt = 0.1f; self->featureExtractionParams.binSizeSpecFlat = 0.05f; self->featureExtractionParams.binSizeSpecDiff = 0.1f; // Range of histogram over which LRT threshold is computed. self->featureExtractionParams.rangeAvgHistLrt = 1.f; // Scale parameters: multiply dominant peaks of the histograms by scale factor // to obtain thresholds for prior model. // For LRT and spectral difference. self->featureExtractionParams.factor1ModelPars = 1.2f; // For spectral_flatness: used when noise is flatter than speech. self->featureExtractionParams.factor2ModelPars = 0.9f; // Peak limit for spectral flatness (varies between 0 and 1). self->featureExtractionParams.thresPosSpecFlat = 0.6f; // Limit on spacing of two highest peaks in histogram: spacing determined by // bin size. self->featureExtractionParams.limitPeakSpacingSpecFlat = 2 * self->featureExtractionParams.binSizeSpecFlat; self->featureExtractionParams.limitPeakSpacingSpecDiff = 2 * self->featureExtractionParams.binSizeSpecDiff; // Limit on relevance of second peak. self->featureExtractionParams.limitPeakWeightsSpecFlat = 0.5f; self->featureExtractionParams.limitPeakWeightsSpecDiff = 0.5f; // Fluctuation limit of LRT feature. self->featureExtractionParams.thresFluctLrt = 0.05f; // Limit on the max and min values for the feature thresholds. self->featureExtractionParams.maxLrt = 1.f; self->featureExtractionParams.minLrt = 0.2f; self->featureExtractionParams.maxSpecFlat = 0.95f; self->featureExtractionParams.minSpecFlat = 0.1f; self->featureExtractionParams.maxSpecDiff = 1.f; self->featureExtractionParams.minSpecDiff = 0.16f; // Criteria of weight of histogram peak to accept/reject feature. self->featureExtractionParams.thresWeightSpecFlat = (int)(0.3 * (self->modelUpdatePars[1])); // For spectral flatness. self->featureExtractionParams.thresWeightSpecDiff = (int)(0.3 * (self->modelUpdatePars[1])); // For spectral difference. }解释下这段代码
09-02
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