LeetCode刷题之旅【数据库篇-5】 - 中等: 部门工资最高的员工

本文探讨了三种SQL查询方法,旨在找出每个部门中工资最高的员工,包括使用中间表进行过滤、内连接提高效率以及JOIN内连接的方法,对比了不同方法的执行效率。

2019年11月18日

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题目 部门工资最高的员工

解题1

解题2

解题3


题目 部门工资最高的员工

 

解题1

  • 使用中间表,根据departmentId来group by分组
  • 两张表department和employee联表查询后,使用中间表作为where过滤条件
SELECT 
  Department.name AS 'Department',
	Employee.name AS 'Employee',
	Salary
 FROM employee 
join department 
on department.id = employee.DepartmentId
WHERE (employee.DepartmentId,employee.Salary) in (SELECT
    DepartmentId, MAX(Salary)
FROM
    Employee
GROUP BY DepartmentId);

 

解题2

WHERE内连接 效率与官方题解相近


SELECT
    b.Name AS Department,
    a.Name AS Employee,
    c.Max_Salary AS Salary
FROM 
    Employee AS a,
    Department AS b,
    (
        SELECT DISTINCT DepartmentId, MAX(Salary) AS Max_Salary
        FROM Employee
        GROUP BY DepartmentId
    ) AS c
WHERE a.DepartmentId = c.DepartmentId
    AND a.DepartmentId = b.Id
    AND a.Salary = c.Max_Salary
;

 

解题3


-- JOIN内连接 效率最低
SELECT 
	b.`Name` as Department,
	a.`Name` as Employee,
	c.Max_Salary as Salary
FROM employee as a 
join (SELECT DISTINCT DepartmentId,MAX(Salary) AS Max_Salary FROM employee GROUP BY DepartmentId) as c 
on a.DepartmentId = c.DepartmentId and a.Salary = c.Max_Salary
JOIN department as b
on a.DepartmentId = b.Id
;

 

数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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