LeetCode刷题之旅【数据库篇】简单 - 3:第二高的薪水

LeetCode力扣刷题数据库(176):第二高的薪水 题目 编写一个 SQL 查询,获取 Employee 表中第二高的薪水(Salary) 。 例如上述 Employee 表,SQL查询应该返回 200 作为第二高的薪水。如果不存在第二高的薪水,那么查询应返回 null。 分析 算法 将不同的薪资按降序排序,然后使用 LIMIT 子句获得第二高的薪资。 然而,如果没有这样的第二最高工资,这个解决方案将被判断为 “错误答案”,因为本表可能只有一项... 阅读详情

2019年11月15日

目录

题目

解题1

解题2

解题3


题目

解题1

查找中间表数据,然后排序中间表数据,从第2个数据开始取,偏移量为1

# Write your MySQL query statement below
SELECT (
	SELECT DISTINCT
            Salary
        FROM
            Employee
        ORDER BY Salary DESC
        LIMIT 1 OFFSET 1
) as SecondHighestSalary;

 

解题2

select max(Salary) SecondHighestSalary
from Employee
where Salary <> (select max(Salary) from Employee );
  • 使用max的聚合函数
  • 子查询会产生两次IO, 数据量大时很慢吧?

 

解题3

select  ifnull ((
    select distinct Salary  from Employee order by Salary desc limit 1,1),null)as SecondHighestSalary ;

作者:he-qing-ping
链接:https://leetcode-cn.com/problems/second-highest-salary/solution/di-er-gao-xin-shui-by-he-qing-ping/
来源:力扣(LeetCode)
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

首先回顾一下MySQL的isfull 与limit的用法

  • ifnull(value1,value2)

      1、如果value1不为空,结果返回value1。
      2、如果value1为空,结果返回value2。同上

  • Limit x 返回多少条数据 limit x,y 从第X+1条开始,返回y条。
  • 然后对数据进行去重,用distinct,再对去重后的数据进行降序排序,用limit 1,1 即从第二条开始,取一条数据,也就取到了第二高的薪水。

 

 

【LeetCode 题解】数据库:176. 第二高的薪水:如何优雅地用 SQL 实现? 在 LeetCode 的数据库题目中,有这样一道经典问题:给定一个Employee表,包含员工的id和salary信息,要求查询并返回第二高的不同薪水。如果不存在第二高的薪水,返回null。 阅读详情

相关推荐

cadence CIS 库建立--建立自己维护的CIS数据库

遇到一个问题,在使用cadecnce的时候,就是没有自己的本地/分享的数据库。 在画原理图或者PCB的时候,如果能搭建一个自己的数据库,在局域网或者本地 就好了。出于这样的想法,做了一些探索,找到了一种可能的答案。 由于数据库编制知识的缺乏,要自己建一个数据库似乎花费的时间会比较多。 偶发奇想,如果能够改编CIS 自带的数据库 另建立副本进行维护 就能够省下不少麻烦。 先说下CIS 是个啥。网上一搜:总之CIS 是个好东西。 功能强大。 点击CIS capture 中的 Options CIS Config

qq_29776365的博客 2万+

【LeetCode-SQL每日一练】——2. 第二高的薪水

编写一个 SQL 查询,获取 Employee 表中第二高的薪水(Salary),如果不存在第二高的薪水,那么查询应返回 null。 例如上述 Employee 表,SQL查询应该返回 200 作为第二高的薪水。

超梦梦梦梦的博客 2119

通信工程学习:什么是ASK振幅键控、FSK频移键控、PSK相移键控

ASK、FSK和PSK是三种基础数字调制技术。ASK通过改变载波振幅传输信息,实现简单但抗干扰弱;FSK利用频率变化传递信号,抗干扰较强但频谱利用率一般;PSK通过相位变化编码数据,抗干扰和频谱效率最优但同步要求高。三种技术各具特点,分别适用于不同通信场景:ASK用于低速光纤通信,FSK常见于无线广播,PSK则广泛应用于Wi-Fi、蓝牙等现代通信系统。

limengshi138392的博客 8720

【MySQL】力扣数据库题(二)第二高的薪水——刷穿力扣

目录176. 第二高的薪水代码一:使用子查询和 LIMIT 子句算法代码二:使用 IFNULL 和 LIMIT 子句SQL SELECT DISTINCT 语句SQLite Limit 子句MySQL IFNULL() 函数 176. 第二高的薪水 SQL架构 Create table If Not Exists Employee (Id int, Salary int) Truncate table Employee insert into Employee (Id, Salary) values ('1

子浩的博客 1676

从零到一:揭秘BlueROV2机械爪背后的Pixhawk舵机控制艺术

本文详细解析了如何基于Pixhawk飞控系统为BlueROV2水下机器人构建可靠的舵机控制系统。从硬件选型、ArduSub固件配置到供电安全与故障排除,全面揭秘机械爪背后的控制艺术,为水下机器人爱好者提供实用指南。

ol78901234的博客 242

AutoCAD提示找不到acdb24.dll、AcGe24.dll、AcPal.dll、AcUt.dll怎么办?

在我们安装了AutoCAD 2023版本以后,打开CAD,可能会出现dll文件丢失的情况,如下所示:1、由于找不到acdb24.dll,无法继续执行代码。重新安装程序可能解决此问题。2、由于找不到AcGe24.dll,无法继续执行代码。重新安装程序可能解决此问题。3、由于找不到AcPal.dll,无法继续执行代码。重新安装程序可能解决此问题。4、由于找不到AcUt.dll,无法继续执行代码。重新安装程序可能解决此问题。遇到AutoCAD启动系统错误,由于找不到dll文件该怎么处理呢?

huoxu369的博客 1万+

力扣-第二高的薪水

编写一个 SQL 查询,获取并返回 Employee 表中第二高的薪水 。如果不存在第二高的薪水,查询应该返回 null 。

业余Python爱好者 2792

AutoSAR开发实战:如何用Matlab/Simulink从零搭建SWC组件(附完整代码示例)

本文详细介绍了使用Matlab/Simulink从零开发AutoSAR SWC组件的全流程,包括环境配置、ARXML文件导入、算法模型开发、代码生成与集成验证等关键步骤。通过实战案例和完整代码示例,帮助开发者掌握AutoSAR标准下的软件开发技术,提升汽车电子系统的开发效率。

weixin_29093017的博客 256

深入解析力扣176题:第二高的薪水(子查询与LIMIT详解及模拟面试问答)

本文详细解读了力扣第176题“第二高的薪水”,通过使用子查询和 `LIMIT` 与 `OFFSET` 高效地解决了这一问题,并提供了详细的解释和模拟面试问答。

10年数据\经营分析经验,现任大厂数据分析负责人 1269

三菱PLC FX3U温度控制系统案例

U0\G100是平均次数的设置,设置为100个数据取平均,这样数据显示更加稳定,通道1的数据显示再U0\G10里面,温度模块的数据对应是0~150°输出0~10V,对应到0~10000的数据10000是150°的66.667倍,因此把数据传送到D0后转换成浮点数,再去除以66.667,就得到实际的温度了,数据存放到D2。触摸屏软件使用EBpro软件,设计界面如下,右边的是温度的实时曲线图,左边的是温度报警表,当当前温度超过了报警温度这种时,就会在这个表格上显示对应对应的报警。(1)实时显示温度值;

u010670857的博客 4059

深度强化学习训练结果曲线绘制教程

使用python语言,只调用matplotlib库,绘制训练过程中保存的强化学习训练曲线。模仿经典论文中的训练曲线,多次训练取平均,并绘制出阴影区域。

加斯顿工程师的博客 910

LeetCode第176题_第二高的薪水

编写一个SQL查询,获取Employee表中第二高的薪水(Salary)。例如,给定上表,如果有超过一个第二高的薪水,则查询应该返回null。查询结果应该如下所示。

qq_40263592的博客 909

LangChain面试内容整理-知识点27:LangChain性能调优

LLM应用可能面临响应慢、成本高等性能问题。LangChain提供了一些优化方法和经验来提升性能和效率。

不务正业的猿 327

19,SQL训练之,力扣,176. 第二高的薪水

sql训练。不同方法和详细思路和步骤 解:力扣,176. 第二高的薪水

qq_55006020的博客 1187

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain&#39;s apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

3338. 第二高的薪水 II

我会尽快把力扣上的所有数据库题目发出来。著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。这张表的每一行包含雇员信息,包括他们的 ID,薪水和部门。emp_id 是这张表的唯一主键。编写一个解决方案来找到每个部门中。

CYJ1844的博客 674

锂电池充电器电路设计 里面有电路

锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。

【力扣白嫖日记】176.第二高的薪水

能运行就行。

dkmaa的博客 908

STM32F407中文手册

STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员,提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列,各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性,请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息,请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。

176. 第二高的薪水

我会尽快把力扣上的所有数据库题目发出来。著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。如果不存在第二高的薪水,查询应该返回。表的每一行包含员工的工资信息。id 是这个表的主键。查询结果如下例所示。

CYJ1844的博客 922

SQL Server实现 LeetCode 176 第二高的薪水

176. 第二高的薪水 SQL架构 编写一个 SQL 查询,获取 Employee 表中第二高的薪水(Salary) 。 +----+--------+ | Id | Salary | +----+--------+ | 1 | 100 | | 2 | 200 | | 3 | 300 | +----+--------+ 例如上述 Employee 表,SQL查询应该返回 ...

南 墙 1万+

力扣-Mysql-3338-第二高的薪水II(中等)

本题需求为获取第二高的薪水,考察了排名函数的使用;排名函数主要用于在查询结果中对记录进行排序,并为每一行分配一个唯一的排名。

Jotcy的博客 1243

LeetCode 176. 第二高的薪水

LeetCode 176. 第二高的薪水

lolly1023的博客 2339

leetcode之sql刷题笔记

引言 感觉自己的sql水平很菜,可能是很久没用忘了,也可能是我当初就没学好,所以现在准备补习一波sql查询,在上一篇中,我列举了mysql基本的查询操作。另外买了本《高性能mysql》影印版还没到,《sql必知必会》今天看电子版有点想睡觉。。嗯,感觉效率不高,那么就开始刷题吧。 1. 组合两个表 题目来源:https://leetcode-cn.com/problems/combine-two-...

submarineas的博客 1305

【LeetCode数据库】第二高的薪水(176)

【LeetCode数据库】第二高的薪水(176)

weixin_37780776的博客 1284

LeetCode题练习与总结:第二高的薪水--176

本文详细解析了如何查询Employee表中第二高薪水的SQL问题,包括解题思路、具体代码实现、时间复杂度与空间复杂度分析,并总结了涉及的关键SQL知识点。

一直学习永不止步 1306

力扣176 第二高的薪水

如何用mysql以及Pandas中解决力扣数据库题第二高的薪水

引用原创内容标明出处即可 734

第二高的薪水 & 第N高的薪水

问题一: 编写一个 SQL 查询,获取 Employee 表中第二高的薪水(Salary) 。 Employee 表 Id Salary 1 100 2 200 3 300 例如上述 Employee 表,SQL查询应该返回 200 作为第二高的薪水。如果不存在第二高的薪水,那么查询应返回 null。 查询结果: SecondHighestSalary 200 来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/proble

Millionmile的博客 1561
上一篇: LeetCode刷题之旅【数据库篇】简单 - 2:从不订购的客户
下一篇: LeetCode刷题之旅【数据库篇】简单 - 4:第N高的薪水
后台技术汇
博客等级 码龄11年 670粉丝 531原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

后台技术汇

对你的帮助,是对我的最好鼓励。

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值