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SQLPandas刷题(LeetCode3451.查找无效的IP地址)

news 来源：原创 2025/6/29 10:14:17

描述：LeetCode3451.查找无效的IP地址

表：logs
+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| log_id      | int     |
| ip          | varchar |
| status_code | int     |
+-------------+---------+
log_id 是这张表的唯一主键。
每一行包含服务器访问日志信息，包括 IP 地址和 HTTP 状态码。
编写一个解决方案来查找 无效的 IP 地址。一个 IPv4 地址如果满足以下任何条件之一，则无效：

任何 8 位字节中包含大于 255 的数字
任何 8 位字节中含有 前导零（如 01.02.03.04）
少于或多于 4 个 8 位字节

返回结果表分别以 invalid_count，ip 降序排序。

结果格式如下所示。

示例：

输入：

logs 表：
+--------+---------------+-------------+
| log_id | ip            | status_code | 
+--------+---------------+-------------+
| 1      | 192.168.1.1   | 200         | 
| 2      | 256.1.2.3     | 404         | 
| 3      | 192.168.001.1 | 200         | 
| 4      | 192.168.1.1   | 200         | 
| 5      | 192.168.1     | 500         | 
| 6      | 256.1.2.3     | 404         | 
| 7      | 192.168.001.1 | 200         | 
+--------+---------------+-------------+
输出：
+---------------+--------------+
| ip            | invalid_count|
+---------------+--------------+
| 256.1.2.3     | 2            |
| 192.168.001.1 | 2            |
| 192.168.1     | 1            |
+---------------+--------------+
解释：

256.1.2.3 是无效的，因为 256 > 255
192.168.001.1 是无效的，因为有前导零
192.168.1 是非法的，因为只有 3 个 8 位字节

输出表分别以 invalid_count，ip 降序排序。

数据准备

SQL

CREATE TABLE logs (log_id INT,ip VARCHAR(255),status_code INT
)Truncate table logs
insert into logs (log_id, ip, status_code) values ('1', '192.168.1.1', '200')
insert into logs (log_id, ip, status_code) values ('2', '256.1.2.3', '404')
insert into logs (log_id, ip, status_code) values ('3', '192.168.001.1', '200')
insert into logs (log_id, ip, status_code) values ('4', '192.168.1.1', '200')
insert into logs (log_id, ip, status_code) values ('5', '192.168.1', '500')
insert into logs (log_id, ip, status_code) values ('6', '256.1.2.3', '404')
insert into logs (log_id, ip, status_code) values ('7', '192.168.001.1', '200')

Pandas

data = [[1, '192.168.1.1', 200], [2, '256.1.2.3', 404], [3, '192.168.001.1', 200], [4, '192.168.1.1', 200], [5, '192.168.1', 500], [6, '256.1.2.3', 404], [7, '192.168.001.1', 200]]
logs = pd.DataFrame(columns=["log_id", "ip", "status_code"]).astype({"log_id": "Int64", "ip": "string", "status_code": "Int64"})

分析

①先将ip分为四段

②每一段都判断一下条件不超过255 开头不为0

③排除掉长度缺失的

代码

法一：
with t1 as (
select ip,substring_index(substring_index(ip,'.',1),'.',-1) first,substring_index(substring_index(ip,'.',2),'.',-1) second,substring_index(substring_index(ip,'.',3),'.',-1) third,substring_index(substring_index(ip,'.',4),'.',-1) fourth
from logs)
, t2  as (
select ip,case when first > 0 and first <= 255 then 0 else 1 end r1,case when second >= 0 and second <= 255 and second not like '0%' then 0 else 1 end r2,case when third >= 0 and third <= 255 and third not like '0%' then 0 else 1 end r3,case when fourth >= 0 and fourth <= 255 and fourth not like '0%' then 0 else 1 end r4
from t1)
, t3 as (select ip,(r1 + r2 + r3 + r4)                                                        rr1,((length(ip) - length(replace(ip, '.', ''))) != 3)                         rr2,((r1 + r2 + r3 + r4) + ((length(ip) - length(replace(ip, '.', ''))) != 3)) rr3from t2)
select ip,count(ip)'invalid_count' from t3
where rr3 != 0
group by ip
order by invalid_count desc ,ip desc;法二： 正则
select ip,ip not regexp('^((25[0-5]|2[0-4][0-9]|1[0-9]{2}|[1-9][0-9]|[0-9])\\.){3}(25[0-5]|2[0-4][0-9]|1[0-9]{2}|[1-9][0-9]|[0-9])$') from logs法三：pandas
import pandas as pddef find_invalid_ips(logs: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:logs['r1'] = logs['ip'].str.split('.')logs['result']=Nonefor i in range(len(logs['r1'])):if len(logs.loc[i,'r1']) == 4:logs.loc[i,'result'] = '1'for j in logs.loc[i,'r1']:if int(j)>255 or int(j)<0 :logs.loc[i,'result'] = '0'breakelif j.startswith('0') :logs.loc[i,'result'] = '0'breakelse:logs.loc[i,'result'] = '1'else:logs.loc[i,'result'] = '0'df1 = logs[logs['result']=='0']df2 = df1.groupby('ip')['log_id'].count().reset_index().rename(columns={'log_id':'invalid_count'})df2.sort_values(by=['invalid_count','ip'],ascending=[False,False],inplace=True)return df2

总结

①substring_index 括号里的3 指的是符号"."分割之后的前三位

-1是指分割后从右往左数第一位
substring_index(ip,'.',3)
substring_index(substring_index(ip,'.',3),'.',-1)
②判断为八位字节ip 即分隔符为三个
(length(ip) - length(replace(ip, '.', ''))) != 3
③loc和iloc区别 iloc是索引位置 loc是索引，列名

DataFrame.iloc[row_positions, column_positions]

DataFrame.loc[row_labels, column_labels]

④reset_index是重置索引

⑤正则表达式

一个0-255的数字字符串，匹配字符是这样的：

250-255：25[0-5]

200-249：2[0-4][0-9]

100-199：1[0-9]{2}

10-99（无前导零）：[1-9][0-9]

0-9：[0-9]
开头 ^
结尾 $

SQLPandas刷题(LeetCode3451.查找无效的IP地址)

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