常用SQL语句收集

本文提供SQL查询示例,用于筛选出选修全部课程的学生,以及至少选修了指定学生所有课程的学生。通过复杂的子查询和连接操作,展示了如何在数据库中精确匹配学生选课记录。

筛选选修全部课程的学生

SELECT student.name FROM student WHERE NOT EXISTS
(
    SELECT * FROM course WHERE NOT EXISTS 
        (
            SELECT * FROM student_course WHERE student_course.stuid=student.id
                                                AND course.id=student_course.courseid
        
        )
)

筛选至少选秀了学生A选修的所有课程的学生

SELECT * FROM student,
(SELECT DISTINCT stuid FROM student_course sca 
WHERE NOT EXISTS
(
    SELECT * FROM student_course scb WHERE (scb.stuid=2 AND
                                            NOT EXISTS (SELECT * FROM student_course scc
                                            WHERE scc.stuid=sca.stuid AND scc.courseid=scb.courseid)
                                            )
)) AS temp WHERE temp.stuid=student.id

优化:筛选至少选秀了学生A选修的所有课程的学生

SELECT [name] AS StudentName  FROM student WHERE id in
(SELECT DISTINCT stuid FROM student_course sca 
WHERE NOT EXISTS
(
    SELECT * FROM student_course scb WHERE (scb.stuid=2 AND
                                            NOT EXISTS (SELECT * FROM student_course scc
                                            WHERE scc.stuid=sca.stuid AND scc.courseid=scb.courseid)
                                            )
))

转载于:https://www.cnblogs.com/Devfly/archive/2009/09/17/some-useful-sql-collection.html

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高效性。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高校学生、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。
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