SQL-leetcode-262. 行程和用户

262. 行程和用户

表:Trips

±------------±---------+

| Column Name | Type |

±------------±---------+

| id | int |

| client_id | int |

| driver_id | int |

| city_id | int |

| status | enum |

| request_at | varchar |

±------------±---------+

id 是这张表的主键(具有唯一值的列)。

这张表中存所有出租车的行程信息。每段行程有唯一 id ,其中 client_id 和 driver_id 是 Users 表中 users_id 的外键。

status 是一个表示行程状态的枚举类型,枚举成员为('completed', 'cancelled_by_driver', 'cancelled_by_client') 。

表:Users

±------------±---------+

| Column Name | Type |

±------------±---------+

| users_id | int |

| banned | enum |

| role | enum |

±------------±---------+

users_id 是这张表的主键(具有唯一值的列)。

这张表中存所有用户,每个用户都有一个唯一的 users_id ,role 是一个表示用户身份的枚举类型,枚举成员为 ('client', 'driver', 'partner') 。

banned 是一个表示用户是否被禁止的枚举类型,枚举成员为 ('Yes', 'No') 。

取消率 的计算方式如下:(被司机或乘客取消的非禁止用户生成的订单数量) / (非禁止用户生成的订单总数)。

编写解决方案找出 "2013-10-01" 至 "2013-10-03" 期间非禁止用户(乘客和司机都必须未被禁止)的取消率。非禁止用户即 banned 为 No 的用户,禁止用户即 banned 为 Yes 的用户。其中取消率 Cancellation Rate 需要四舍五入保留 两位小数 。

返回结果表中的数据 无顺序要求 。

结果格式如下例所示。

示例 1:

输入:

Trips 表:

±---±----------±----------±--------±--------------------±-----------+

| id | client_id | driver_id | city_id | status | request_at |

±---±----------±----------±--------±--------------------±-----------+

| 1 | 1 | 10 | 1 | completed | 2013-10-01 |

| 2 | 2 | 11 | 1 | cancelled_by_driver | 2013-10-01 |

| 3 | 3 | 12 | 6 | completed | 2013-10-01 |

| 4 | 4 | 13 | 6 | cancelled_by_client | 2013-10-01 |

| 5 | 1 | 10 | 1 | completed | 2013-10-02 |

| 6 | 2 | 11 | 6 | completed | 2013-10-02 |

| 7 | 3 | 12 | 6 | completed | 2013-10-02 |

| 8 | 2 | 12 | 12 | completed | 2013-10-03 |

| 9 | 3 | 10 | 12 | completed | 2013-10-03 |

| 10 | 4 | 13 | 12 | cancelled_by_driver | 2013-10-03 |

±---±----------±----------±--------±--------------------±-----------+

Users 表:

±---------±-------±-------+

| users_id | banned | role |

±---------±-------±-------+

| 1 | No | client |

| 2 | Yes | client |

| 3 | No | client |

| 4 | No | client |

| 10 | No | driver |

| 11 | No | driver |

| 12 | No | driver |

| 13 | No | driver |

±---------±-------±-------+

输出:

±-----------±------------------+

| Day | Cancellation Rate |

±-----------±------------------+

| 2013-10-01 | 0.33 |

| 2013-10-02 | 0.00 |

| 2013-10-03 | 0.50 |

±-----------±------------------+

解释:

2013-10-01:

  • 共有 4 条请求,其中 2 条取消。
  • 然而,id=2 的请求是由禁止用户(user_id=2)发出的,所以计算时应当忽略它。
  • 因此,总共有 3 条非禁止请求参与计算,其中 1 条取消。
  • 取消率为 (1 / 3) = 0.33
    2013-10-02:
  • 共有 3 条请求,其中 0 条取消。
  • 然而,id=6 的请求是由禁止用户发出的,所以计算时应当忽略它。
  • 因此,总共有 2 条非禁止请求参与计算,其中 0 条取消。
  • 取消率为 (0 / 2) = 0.00
    2013-10-03:
  • 共有 3 条请求,其中 1 条取消。
  • 然而,id=8 的请求是由禁止用户发出的,所以计算时应当忽略它。
  • 因此,总共有 2 条非禁止请求参与计算,其中 1 条取消。
  • 取消率为 (1 / 2) = 0.50

题解

常言道字多的问题最简单,看这个高难度的问题这么多描述性的词语,肯定就问题不是很大了,从战略上藐视它。

首先咱们看下这个算法是啥?

  • 取消率 的计算方式如下:(被司机或乘客取消的非禁止用户生成的订单数量) / (非禁止用户生成的订单总数)。

    重点是什么呢?

    被xxx取消,非禁止xxx 订单数 / 非禁止订单总数

    那是不是找到被xxx取消的个数+非禁止用户 / 非禁止总数就可以了?

  • 编写解决方案找出 "2013-10-01" 至 "2013-10-03" 期间非禁止用户(乘客和司机都必须未被禁止)的取消率。非禁止用户即 banned 为 No 的用户,禁止用户即 banned 为 Yes 的用户。其中取消率 Cancellation Rate 需要四舍五入保留 两位小数 。

找出xxx期间

------ where 条件来了

非禁止用户即 banned 为 No 的用户

禁止用户即 banned 为 Yes 的用户

------ where 条件又来了

取消率 Cancellation Rate 需要四舍五入保留 两位小数

------怎么呈现也来了,round函数一下

于是乎方法一就来了

方法一 sum/count+join

复制代码
select 
    tmp.request_at as Day
    ,round(sum(if(tmp.status='completed',0,1))/count(1), 2) as 'Cancellation Rate'
from (
    select t1.*,u1.banned as cbd,u2.banned as dbd
    from Trips t1 join Users u1 on t1.client_id = u1.users_id
    join Users u2 on t1.driver_id = u2.users_id 
    where u1.banned='No' and u2.banned='No'
) tmp
where request_at between '2013-10-01' and '2013-10-03'
group by tmp.request_at

方法二 子查询代替join

简化下第一种方案

复制代码
select 
Trips.request_at Day,
round(cast(sum(CASE WHEN Trips.status<>'completed' THEN 1 ELSE 0 END) as float)
/count(status),2) as 'Cancellation Rate'
from Trips 
where Trips.driver_id  in (select users_id from Users where banned<>'Yes')
    and Trips.client_id  in (select users_id from Users where banned<>'Yes')
    and Trips.request_at>='2013-10-01' and Trips.request_at<='2013-10-03'
group by Trips.request_at

方法三 exists 函数简化下

搞第二种方案以后想到了一个exists函数,搞起

复制代码
select 
t1.request_at Day,
-- 计算sum/count,把取消的设置为0,完单的设置为1,除以总数
round(cast(sum(CASE WHEN t1.status<>'completed' THEN 1 ELSE 0 END) as float)
/count(status),2) as 'Cancellation Rate'
from Trips t1
where 
-- 有效用户司机
exists (select users_id from Users u1 where banned<>'Yes' and t1.driver_id = u1.users_id)
-- 有效用户乘客
    and  exists (select users_id from Users u2 where banned<>'Yes' and t1.client_id = u2.users_id)
-- 日期范围
    and t1.request_at>='2013-10-01' and t1.request_at<='2013-10-03'
group by t1.request_at

其他暂时没想到,够用了先这样吧

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