LeetCode题练习与总结:查找重复的电子邮箱--182

一、题目描述

SQL Schema > Pandas Schema

表: Person

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+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| id          | int     |
| email       | varchar |
+-------------+---------+
id 是该表的主键(具有唯一值的列)。
此表的每一行都包含一封电子邮件。电子邮件不包含大写字母。

编写解决方案来报告所有重复的电子邮件。 请注意,可以保证电子邮件字段不为 NULL。

任意顺序返回结果表。

结果格式如下例。

示例 1:

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输入: 
Person 表:
+----+---------+
| id | email   |
+----+---------+
| 1  | [email protected] |
| 2  | [email protected] |
| 3  | [email protected] |
+----+---------+
输出: 
+---------+
| Email   |
+---------+
| [email protected] |
+---------+
解释: [email protected] 出现了两次。

二、解题思路

  1. 首先,需要找到所有重复的电子邮件。为了做到这一点,我们可以使用GROUP BY语句来对电子邮件进行分组,并使用COUNT()函数来计算每个电子邮件出现的次数。
  2. 接着,使用HAVING子句来过滤出那些出现次数大于1的电子邮件,因为只有这些才是重复的。
  3. 最后,从结果中选择电子邮件列。

三、具体代码

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SELECT Email
FROM Person
GROUP BY Email
HAVING COUNT(Email) > 1;

四、时间复杂度和空间复杂度

1. 时间复杂度
  • GROUP BY Email: 这个操作的时间复杂度取决于数据库中电子邮件的个数N以及索引的使用情况。如果没有索引,数据库需要遍历整个表来对电子邮件进行分组,时间复杂度是O(N)。如果有索引,数据库可以利用索引来快速分组,这通常会降低时间复杂度,但具体取决于索引的数据结构和数据库的实现。

  • COUNT(Email): 计算每个组中的元素数量通常是O(1)的操作,因为数据库在分组时就已经计算了每个组的元素数量。

  • HAVING COUNT(Email) > 1: 这个过滤操作是O(N)的,因为数据库需要检查每个组的计数,以确定是否大于1。

综合以上步骤,如果没有索引,整个查询的时间复杂度是O(N)。如果有索引,时间复杂度可能降低,但最坏情况下仍然是O(N)。

2. 空间复杂度
  • GROUP BY Email: 在没有索引的情况下,数据库可能需要额外的空间来存储每个电子邮件的分组信息,空间复杂度是O(N)。如果有索引,空间复杂度可能会减少,因为索引可以减少分组所需的空间。

  • COUNT(Email): 计数操作本身不占用额外空间,空间复杂度是O(1)。

  • HAVING COUNT(Email) > 1: 过滤操作不增加额外的空间复杂度,因为它是基于分组的结果进行的,空间复杂度是O(1)。

因此,整个查询的空间复杂度主要取决于GROUP BY操作,在没有索引的情况下,空间复杂度是O(N)。如果有索引,空间复杂度可能会更低,但最坏情况下仍然是O(N)。

五、总结知识点

  1. SELECT语句:用于从数据库表中检索数据。

  2. FROM子句:指定要从中检索数据的表,这里是Person表。

  3. GROUP BY子句:用于将结果集中的多行数据根据一个或多个列进行分组。在这个查询中,我们根据Email列对数据进行分组。

  4. COUNT()函数:这是一个聚合函数,用于计算分组中的行数。在这里,它用于计算每个电子邮件地址出现的次数。

  5. HAVING子句:与WHERE子句类似,用于过滤结果,但HAVING用于过滤分组后的结果集。在这个查询中,它用于筛选出那些计数大于1的电子邮件地址。

  6. 聚合查询:这个查询是一个聚合查询,因为它使用了GROUP BY和聚合函数COUNT()

  7. 分组过滤:使用HAVING子句来过滤聚合查询的结果,只返回那些满足特定条件的分组。

  8. 重复值检测:查询的目的是检测并返回表中的重复电子邮件地址,这是通过分组和计数实现的。

以上就是解决这个问题的详细步骤,希望能够为各位提供启发和帮助。

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