【LeetCode高频SQL50题-基础版】打卡第8天：第41~45题

文章目录

• 【LeetCode高频SQL50题-基础版】打卡第8天：第41~45题
• • ⛅前言
  • 好友申请II
  • • 🔒题目
    • 🔑题解
  • 2016年的投资
  • • 🔒题目
    • 🔑题解
  • 部门工资前三高的所有员工
  • • 🔒题目
    • 🔑题解
  • 修复表中的名字
  • • 🔒题目
    • 🔑题解
  • 患某种疾病的患者
  • • 🔒题目
    • 🔑题解

【LeetCode高频SQL50题-基础版】打卡第8天：第41~45题

⛅前言

在这个博客专栏中，我将为大家提供关于 LeetCode 高频 SQL 题目的基础版解析。LeetCode 是一个非常受欢迎的编程练习平台，其中的 SQL 题目涵盖了各种常见的数据库操作和查询任务。对于计算机科班出身的同学来说，SQL 是一个基础而又重要的技能。不仅在面试过程中经常会遇到 SQL 相关的考题，而且在日常的开发工作中，掌握 SQL 的能力也是必备的。

本专栏的目的是帮助读者掌握 LeetCode 上的高频 SQL 题目，并提供对每个题目的解析和解决方案。我们将重点关注那些经常出现在面试中的题目，并提供一个基础版的解法，让读者更好地理解问题的本质和解题思路。无论你是准备找工作还是提升自己的技能，在这个专栏中，你可以学习到很多关于 SQL 的实践经验和技巧，从而更加深入地理解数据库的操作和优化。

我希望通过这个专栏的分享，能够帮助读者在 SQL 的领域里取得更好的成绩和进步。如果你对这个话题感兴趣，那么就跟随我一起，开始我们的 LeetCode 高频 SQL 之旅吧！

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好友申请II

🔒题目

题目来源：602.好友申请II：谁有最多的好友

🔑题解

• 考察知识点 ：子查询、union all

分析：我的思路是先分别统计 requester_id 和 accepter_id 这两列 id 出现的次数，然后将这两个统计结果使用 union all 聚合起来，基于这张聚合的临时表作最终的统计

1）分别统计 requester_id 和 accepter_id，使用 union all 对结果进行一个合并

注意：这里一定要使用 union all，而不是 union，因为 union 会直接将查询的结果进行去重，按照题目的含义，这里是不需要进行去重的，两列 id 出现的次数都需要进行统计的

select requester_id id, count(*) num
from RequestAccepted
group by requester_id
union all
select accepter_id id, count(*) num
from RequestAccepted
group by accepter_id

| id | num |
| -- | --- |
| 1  | 2   |
| 2  | 1   |
| 3  | 1   |
| 2  | 1   |
| 3  | 2   |
| 4  | 1   |

2）基于上面的表进行一个最终的结果获取

这一部就相当简单， 可以直接对按照 id 进行一个分组，然后使用 sum 聚合函数统计每一个 id 出现的次数，最终在降序排序，limit截取第一个元素，即可筛选出最终的结果

select id, sum(num) num
from(
    select requester_id id, count(*) num
    from RequestAccepted
    group by requester_id
    union all
    select accepter_id id, count(*) num
    from RequestAccepted
    group by accepter_id
) t
group by id
order by num desc
limit 1;

2016年的投资

🔒题目

题目来源：585.2016年的投资

🔑题解

• 考察知识点 ：round、sum、子查询、group by、in、having、count

分析：这一题题意还算十分清晰，我们只需要按照题目要求一步一步来即可，题目要求我们查询出满足下面两个条件的所有投保人的在2016年的总金额

1. 在 2015 年的投保额 (tiv_2015) 至少跟一个其他投保人在 2015 年的投保额相同。
2. 所在的城市必须与其他投保人都不同（也就是说 (lat, lon) 不能跟其他任何一个投保人完全相同）

我的思路是，先查询出满足第一个条件的所有 tiv_2015，然后插叙出所有满足第二个条件的 lat 和 lon，再将这两个条件进行取一个交集，最周在利用 sum + round 函数对筛选出的记录进行一个求和，最后就可以得到最终的答案了

1）查询出满足第一个条件的所有的 tiv_2015

select tiv_2015
from Insurance 
group by tiv_2015
having count(*) > 1

| tiv_2015 |
| -------- |
| 10       |

2）查询出满足第二个条件的所有的 lat 和 lon

这里可以巧妙的利用 group by进行两个字段的分组，可能平常我们都是使用一个字段进行分组，实际上 group by可以同时按照多个字段进行分组

select lat, lon
from Insurance
group by lat, lon
having count(*) = 1

| lat | lon |
| --- | --- |
| 10  | 10  |
| 40  | 40  |

3）利用 in 和 and 使用上面两个结果集进行交集，然后筛选出符合所有条件的记录，最终通过 round 和 sum 进行最终的计算

select round(sum(tiv_2016), 2) tiv_2016
from Insurance
where tiv_2015 in (
    select tiv_2015
    from Insurance 
    group by tiv_2015
    having count(*) > 1
) and (lat, lon) in (
    select lat, lon
    from Insurance
    group by lat, lon
    having count(*) = 1
);

部门工资前三高的所有员工

🔒题目

题目来源：185.部门工资前三高的所有员工

🔑题解

• 考察知识点 ：dense_rank、子查询、自连接、count、distinct

分析：这一题最开始我的第一反应就是使用窗口函数，因为这种分组排序使用窗口函数将十分的方便，具体的思路如下

1. 确定使用哪一个窗口函数，这里可以明确使用 dense_rank 窗口函数（并列排序，不会跳过重复的序号 1、1、2）
2. 剩下的就很好办的，我们只需要筛选出排名前三的即可

1）利用窗口函数对所有的记进行员工分组排序

select *, dense_rank() over(partition by d.name order by salary desc) ranking
from Department d left join Employee e on d.id = e.departmentId

| id | name  | id | name  | salary | departmentId | ranking |
| -- | ----- | -- | ----- | ------ | ------------ | ------- |
| 1  | IT    | 4  | Max   | 90000  | 1            | 1       |
| 1  | IT    | 6  | Randy | 85000  | 1            | 2       |
| 1  | IT    | 1  | Joe   | 85000  | 1            | 2       |
| 1  | IT    | 7  | Will  | 70000  | 1            | 3       |
| 1  | IT    | 5  | Janet | 69000  | 1            | 4       |
| 2  | Sales | 2  | Henry | 80000  | 2            | 1       |
| 2  | Sales | 3  | Sam   | 60000  | 2            | 2       |

2）筛选出排名前三的员工信息

select  Department, Employee, salary
from(
    select d.name Department, 
       e.name Employee,
       e.salary,
       dense_rank() over(partition by d.name order by salary desc) ranking
    from Department d left join Employee e on d.id = e.departmentId
) t
where ranking <= 3 and salary is not null

窗口函数虽然好用，但是MySQL的版本必须是8或8以上才能使用，所以我们还是有必要掌握使用不同函数进行操作

分析：我们进行一个自连接，然后统计出所有排名在前三的员工信息

select d.name Department, e1.name Employee, e1.salary
from Employee e1 join Department d on e1.DepartmentId = d.id 
where 3 > (
    select count(distinct e2.salary)
    from Employee e2
    where e2.salary > e1.salary and e1.DepartmentId = e2.DepartmentId
);

下面这个SQL是含义是查询出比当前员工（e1）薪资高的员工数量，因为比排名第一员工薪资高的员工数量为0，所以计数是从0开始，并不像先前窗口函数中排名是从1开始的，所以这里 3 是大于，不能取等号

    select count(distinct e2.salary)
    from Employee e2
    where e2.salary > e1.salary and e1.DepartmentId = e2.DepartmentId

PS：说实话这个SQL是我看官方题解是摘自官方题解，一开始看着是有点懵的，后面多看几遍才理解了，我个人任务使用窗口函数更易于理解，同时窗口函数提的SQL比这条SQL效率更高（窗口函数的SQL是90%左右，这条SQL是50%左右）

修复表中的名字

🔒题目

题目来源：1667.修复表中的名字

🔑题解

• 考察知识点 ：substring、upper、lower、concat

  • substring(column_name, start, length)：这将从列的值中提取一个子字符串，从指定的起始位置开始，直到指定的长度。注意截取索引是从1开始的，不是0
  • upper(expression)：这会将字符串表达式转换为大写。
  • lower(expression)：这会将字符串表达式转换为小写。
  • concat(string1, string2, ...)：这会将两个或多个字符串连接成一个字符串。

  PS：这里只是讲解这些函数大概的作用，关于这些函数的详细使用大家可以参考MySQL教程

分析：这一题其实说简单也简单，说难也难，因为只要你有了解相关操作字符的 函数 可以秒杀这一题，如果你并不了解相关的 函数 可能就毫无头绪，所以大家在做题的时候，不要去死磕题目，没做出来可以适当的直接看题解

select user_id, concat(upper(substring(name, 1, 1)), lower(substring(name, 2, length(name)-1))) name
from Users
order by user_id asc;

备注：substring(name, 2, length(name)-1)这个函数可以简写为substring(name, 2)

患某种疾病的患者

🔒题目

题目来源：1572.患某种疾病的患者

🔑题解

• 考察知识点 ：like

分析：直接使用 like 就可以了，但是需要注意一些比较细节的地方，DIAB1不一定出现在第一个位置，可以是第二个单词的位置，但是不能使用%DIAB1%去过滤，需要使用% DIAB1%这个去过滤，因为它是单词首位

select *
from Patients
where conditions like 'DIAB1%' or conditions like '% DIAB1%';

这里再推荐一种更加简洁的写法，直接使用正则表达式，没想到正则表达式无处不在，在MySQL中也可以使用正则表达式，不得不说正则表达太强大了

select patient_id, patient_name, conditions
from Patients
where conditions REGEXP '\\bDIAB1.*';