550. 游戏玩法分析 IV

最新推荐文章于 2024-12-11 14:00:00 发布

原创最新推荐文章于 2024-12-11 14:00:00 发布 · 116 阅读

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#sql #数据库 #算法 #leetcode

该篇文章介绍如何通过SQL查询计算游戏活动中首次登录的玩家在第二天再次登录的比例，使用示例数据展示了如何找出首次登录日期并检查是否在随后一天有登录记录。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Table: Activity

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| player_id    | int     |
| device_id    | int     |
| event_date   | date    |
| games_played | int     |
+--------------+---------+
（player_id，event_date）是此表的主键（具有唯一值的列的组合）。
这张表显示了某些游戏的玩家的活动情况。
每一行是一个玩家的记录，他在某一天使用某个设备注销之前登录并玩了很多游戏（可能是 0）。

编写解决方案，报告在首次登录的第二天再次登录的玩家的比率，四舍五入到小数点后两位。换句话说，你需要计算从首次登录日期开始至少连续两天登录的玩家的数量，然后除以玩家总数。

结果格式如下所示：

示例 1：

输入：
Activity table:
+-----------+-----------+------------+--------------+
| player_id | device_id | event_date | games_played |
+-----------+-----------+------------+--------------+
| 1         | 2         | 2016-03-01 | 5            |
| 1         | 2         | 2016-03-02 | 6            |
| 2         | 3         | 2017-06-25 | 1            |
| 3         | 1         | 2016-03-02 | 0            |
| 3         | 4         | 2018-07-03 | 5            |
+-----------+-----------+------------+--------------+
输出：
+-----------+
| fraction  |
+-----------+
| 0.33      |
+-----------+
解释：
只有 ID 为 1 的玩家在第一天登录后才重新登录，所以答案是 1/3 = 0.33

思路：找出第一次登录然后左连接，看是否有第二次登录

SELECT 
    ROUND 
    (
        SUM(IF(a.event_date is null,0,1))/COUNT(*),2
    ) AS "fraction"
FROM
    (SELECT player_id, min(event_date) AS login
    FROM activity
    GROUP BY player_id) l
    LEFT JOIN activity a 
    ON l.player_id=a.player_id and datediff(a.event_date, l.login)=1