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【LeetCode Solutions】LeetCode 176 ~ 180 题解

CONTENTS

  • LeetCode 176. 第二高的薪水(SQL 中等)
  • LeetCode 177. 第 N 高的薪水(SQL 中等)
  • LeetCode 178. 分数排名(SQL 中等)
  • LeetCode 179. 最大数(中等)
  • LeetCode 180. 连续出现的数字(SQL 中等)

LeetCode 176. 第二高的薪水(SQL 中等)

【题目描述】

Employee 表:

+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| id          | int  |
| salary      | int  |
+-------------+------+
id 是这个表的主键。
表的每一行包含员工的工资信息。

查询并返回 Employee 表中第二高的不同薪水。如果不存在第二高的薪水,查询应该返回 null(Pandas 则返回 None)。

查询结果如下例所示。

【示例 1】

输入:
Employee 表:
+----+--------+
| id | salary |
+----+--------+
| 1  | 100    |
| 2  | 200    |
| 3  | 300    |
+----+--------+输出:
+---------------------+
| SecondHighestSalary |
+---------------------+
| 200                 |
+---------------------+

【示例 2】

输入:
Employee 表:
+----+--------+
| id | salary |
+----+--------+
| 1  | 100    |
+----+--------+输出:
+---------------------+
| SecondHighestSalary |
+---------------------+
| null                |
+---------------------+

【分析】

本题有多种解法:

  • 方法一:可以先从 Employee 表中查询 Salary 列,并且使用 DISTINCT 关键字去除重复的工资值。然后使用 ORDER BY Salary DESC 将查询结果按照 Salary 列的值进行降序排列,接着使用 LIMIT 1 OFFSET 1 跳过 1 行,并限制输出结果只有 1 行,也就是只输出第二行。然而,如果没有第二高的薪资,即表里可能只有一条记录,这种情况下查询会返回一个空结果集,而不是 NULL,因此可以使用子查询,如果子查询没有返回任何值,外层的 SELECT 会将结果视为 NULL,因此,整个查询会返回 NULL
  • 方法二:先使用 SELECT MAX(Salary) FROM Employee 查询表中的最大工资值,然后将小于最大工资作为查询条件再查一遍表,然后返回查询结果的最大值就是整个表中第二大的值。

【代码】

【方法一】

# Write your MySQL query statement below
SELECT (SELECT DISTINCT SalaryFROM EmployeeORDER BY Salary DESCLIMIT 1 OFFSET 1
) AS SecondHighestSalary;

【方法二】

# Write your MySQL query statement below
SELECT MAX(Salary) AS SecondHighestSalary
FROM Employee
WHERE Salary < (SELECT MAX(Salary) FROM Employee);

LeetCode 177. 第 N 高的薪水(SQL 中等)

【题目描述】

表:Employee

+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| id          | int  |
| salary      | int  |
+-------------+------+
id 是该表的主键(列中的值互不相同)。
该表的每一行都包含有关员工工资的信息。

编写一个解决方案查询 Employee 表中第 n n n 高的不同工资。如果少于 n n n 个不同工资,查询结果应该为 null

查询结果格式如下所示。

【示例 1】

输入: 
Employee table:
+----+--------+
| id | salary |
+----+--------+
| 1  | 100    |
| 2  | 200    |
| 3  | 300    |
+----+--------+
n = 2输出: 
+------------------------+
| getNthHighestSalary(2) |
+------------------------+
| 200                    |
+------------------------+

【示例 2】

输入: 
Employee 表:
+----+--------+
| id | salary |
+----+--------+
| 1  | 100    |
+----+--------+
n = 2输出: 
+------------------------+
| getNthHighestSalary(2) |
+------------------------+
| null                   |
+------------------------+

【分析】

与上一题类似,直接使用第一种方法将偏移量设置为 n − 1 n - 1 n1 即可,需要注意的是 LIMIT 语句中不能有表达式,要先把 n − 1 n - 1 n1 计算出来。

也可以使用窗口函数(Window Function)DENSE_RANK() 为工资值按降序排列计算排名。DENSE_RANK() 函数为相同值分配相同的排名,并且不会跳过后续的排名。然后使用 WHERE ranking = N 来过滤数据,保留排名等于传入参数 N 的行,该方法也适用于上一题。

OVER 关键字是 SQL 中用于定义窗口函数的作用范围和行为的关键字,它允许你在一个查询中对一组相关行进行计算,而无需像聚合函数那样将它们分组到一个单独的行中。


【代码】

【方法一】

CREATE FUNCTION getNthHighestSalary(N INT) RETURNS INT
BEGINDECLARE M INT;SET M = N - 1;RETURN (# Write your MySQL query statement below.SELECT (SELECT DISTINCT SalaryFROM EmployeeORDER BY Salary DESCLIMIT 1 OFFSET M));
END

【方法二】

CREATE FUNCTION getNthHighestSalary(N INT) RETURNS INT
BEGINRETURN (# Write your MySQL query statement below.SELECT IF(COUNT(*), RKSalary.Salary, NULL)  # count(*) 计算查询结果的数量,若不为空则返回 Salary 列,否则返回 NULLFROM (SELECT Salary, DENSE_RANK() OVER(ORDER BY Salary DESC) as RKFROM Employee) AS RKSalary  # 子查询生成的派生表必须有一个别名WHERE RKSalary.RK = N);
END

LeetCode 178. 分数排名(SQL 中等)

【题目描述】

表:Scores

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| id          | int     |
| score       | decimal |
+-------------+---------+
id 是该表的主键(有不同值的列)。
该表的每一行都包含了一场比赛的分数。score 是一个有两位小数点的浮点值。

编写一个解决方案来查询分数的排名。排名按以下规则计算:

  • 分数应按从高到低排列。
  • 如果两个分数相等,那么两个分数的排名应该相同。
  • 在排名相同的分数后,排名数应该是下一个连续的整数。换句话说,排名之间不应该有空缺的数字。

score 降序返回结果表。

查询结果格式如下所示。

【示例 1】

Scores 表:
+----+-------+
| id | score |
+----+-------+
| 1  | 3.50  |
| 2  | 3.65  |
| 3  | 4.00  |
| 4  | 3.85  |
| 5  | 4.00  |
| 6  | 3.65  |
+----+-------+输出: 
+-------+------+
| score | rank |
+-------+------+
| 4.00  | 1    |
| 4.00  | 1    |
| 3.85  | 2    |
| 3.65  | 3    |
| 3.65  | 3    |
| 3.50  | 4    |
+-------+------+

【分析】

上一题中用到的窗口函数 DENSE_RANK() 正适合用来解决本题。此外还有另一种思路,每个分数的排名就是表经过去重后大于等于当前分数的数量,例如对于样例中的 3.85,去重后大于当前数的值为 4.00 和 3.85,即当前数的排名为 2。


【代码】

【方法一】

# Write your MySQL query statement below
SELECT score, DENSE_RANK() OVER(ORDER BY score DESC) AS "rank"  # rank 是关键字,因此需要用引号
FROM Scores;

【方法二】

# Write your MySQL query statement below
SELECT S1.score, (SELECT COUNT(DISTINCT S2.score)FROM Scores S2WHERE S2.score >= S1.score
) AS "rank"
FROM Scores S1
ORDER BY S1.score DESC;

LeetCode 179. 最大数(中等)

【题目描述】

给定一组非负整数 nums,重新排列每个数的顺序(每个数不可拆分)使之组成一个最大的整数。
注意:输出结果可能非常大,所以你需要返回一个字符串而不是整数。

【示例 1】

输入:nums = [10,2]
输出:"210"

【示例 2】

输入:nums = [3,30,34,5,9]
输出:"9534330"

【提示】

1 < = n u m s . l e n g t h < = 100 1 <= nums.length <= 100 1<=nums.length<=100
0 < = n u m s [ i ] < = 1 0 9 0 <= nums[i] <= 10^9 0<=nums[i]<=109


【分析】

本题的思路也比较难想,需要定义一种新的比较方式:

  • a = b ⟺ a b = b a a = b \iff ab = ba a=bab=ba
  • a ≤ b ⟺ a b ≤ b a a \le b \iff ab \le ba ababba
  • a ≥ b ⟺ a b ≥ b a a \ge b \iff ab \ge ba ababba

例如我们现在有两个数 123 和 45,由于 12345 < 45123 12345 < 45123 12345<45123,因此 123 < 45 123 < 45 123<45

假设最大的整数表示为: s 1 s 2 s 3 … s n s_1s_2s_3\dots s_n s1s2s3sn,那么说明该排序算法从大到小排序后的结果为: s 1 ≥ s 2 ≥ s 3 ≥ ⋯ ≥ s n s_1 \ge s_2 \ge s_3 \ge \dots \ge s_n s1s2s3sn。若存在 s i < s i + 1 s_i < s_{i + 1} si<si+1 的情况,说明 s i s i + 1 < s i + 1 s i s_is_{i + 1} < s_{i + 1}s_i sisi+1<si+1si,而当前数为最大整数,因此产生了冲突,说明排序算法从大到小排序后的结果一定是最大整数。

到这里还没有完全结束,因为这个比较方式是我们自己定义的,还需要证明这个方式能够正确排序,例如不能出现 a < b a < b a<b b < c b < c b<c c < a c < a c<a 的情况。这是离散数学中的一个概念,一个能够排序的关系被称为全序关系,需要满足以下三个性质:

  • a ≤ b a \le b ab b ≤ a b \le a ba,则 a = b a = b a=b(反对称性);
  • a ≤ b a \le b ab b ≤ c b \le c bc,则 a ≤ c a \le c ac(传递性);
  • a ≤ b a \le b ab b ≤ a b \le a ba(完全性)。

我们证明一下这三个性质:

  • a b ≤ b a ab \le ba abba b a ≤ a b ba \le ab baab,而其中的比较方式为具有全序关系的字典序比较,因此能推出 a b = b a ab = ba ab=ba
  • a b ≤ b a ab \le ba abba b c ≤ c b bc \le cb bccb,假设 a , b , c a, b, c a,b,c 的长度分别为 x , y , z x, y, z x,y,z,因此 a b ab ab 的长度等于 b a ba ba,字典序也就可以转化为普通整数的比较,即 a ∗ 1 0 y + b ≤ b ∗ 1 0 x + a ⇒ a ( 1 0 y − 1 ) ≤ b ( 1 0 x − 1 ) ⇒ a b ≤ ( 1 0 x − 1 ) ( 1 0 y − 1 ) a * 10^y + b \le b * 10^x + a \Rightarrow a(10^y - 1) \le b(10^x - 1) \Rightarrow \frac{a}{b} \le \frac{(10^x - 1)}{(10^y - 1)} a10y+bb10x+aa(10y1)b(10x1)ba(10y1)(10x1),同理 b c ≤ ( 1 0 y − 1 ) ( 1 0 z − 1 ) \frac{b}{c} \le \frac{(10^y - 1)}{(10^z - 1)} cb(10z1)(10y1),将两个不等式的左右两边分别同时相乘可以得到 a c ≤ ( 1 0 x − 1 ) ( 1 0 z − 1 ) \frac{a}{c} \le \frac{(10^x - 1)}{(10^z - 1)} ca(10z1)(10x1),这个式子就表示 a c ≤ c a ac \le ca acca
  • 显然任何的 a b ab ab b a ba ba 之间都能进行字典序比较,满足完全性。

【代码】

class Solution {
public:string largestNumber(vector<int>& nums) {sort(nums.begin(), nums.end(), [](int a, int b){string sa = to_string(a), sb = to_string(b);return sa + sb > sb + sa;});if (nums[0] == 0) return "0";  // 如果全为 0 那么结果只保留一个 0string res;for (int x: nums) res += to_string(x);return res;}
};

LeetCode 180. 连续出现的数字(SQL 中等)

【题目描述】

表:Logs

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| id          | int     |
| num         | varchar |
+-------------+---------+
在 SQL 中,id 是该表的主键。
id 是一个自增列。

找出所有至少连续出现三次的数字。

返回的结果表中的数据可以按任意顺序排列。

结果格式如下面的例子所示:

【示例 1】

输入:
Logs 表:
+----+-----+
| id | num |
+----+-----+
| 1  | 1   |
| 2  | 1   |
| 3  | 1   |
| 4  | 2   |
| 5  | 1   |
| 6  | 2   |
| 7  | 2   |
+----+-----+输出:
Result 表:
+-----------------+
| ConsecutiveNums |
+-----------------+
| 1               |
+-----------------+解释:1 是唯一连续出现至少三次的数字。

【分析】

最简单的方式就是直接查询三个 Logs 表,在 WHERE 语句中判断这三行的 id 是否连续且 num 相等。

此外还可以使用窗口函数 ROW_NUMBER() 为每个分区内的行分配唯一的行号,即使用 CAST(ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY num ORDER BY id) AS SIGNED) AS rn 语句将数据按 num 值分区,使得每个 num 值都有自己的计数序列,接着在每个分区内,按 id 值的升序为行分配行号:

+----+-----+           +----+-----+----+
| id | num |           | id | num | rn |
+----+-----+           +----+-----+----+
| 1  | 1   |           | 1  | 1   | 1  |
| 2  | 1   |           | 2  | 1   | 2  |
| 3  | 1   |     =>    | 3  | 1   | 3  |
| 4  | 2   |           | 5  | 1   | 4  |
| 5  | 1   |           | 4  | 2   | 1  |
| 6  | 2   |           | 6  | 2   | 2  |
| 7  | 2   |           | 7  | 2   | 3  |
+----+-----+           +----+-----+----+

CAST(... AS SIGNED)ROW_NUMBER() 的结果转换为有符号整数类型。这是因为 ROW_NUMBER() 返回的是 BIGINT UNSIGNED 类型,而后续的计算需要使用有符号整数。

接下来使用 GROUP BY num, rn - id 语句将查询结果按 num 列以及 rn - id 的计算结果进行分组。目的是识别和组合具有相同 num 值且连续的 id 值的行,因为如果 id 连续,rn - id 的值会相同:

+----+-----+----+---------+
| id | num | rn | rn - id |
+----+-----+----+---------+
| 1  | 1   | 1  |  0      |
| 2  | 1   | 2  |  0      |
| 3  | 1   | 3  |  0      |
| 5  | 1   | 4  | -1      |
| 4  | 2   | 1  | -3      |
| 6  | 2   | 2  | -4      |
| 7  | 2   | 3  | -4      |
+----+-----+----+---------+

最后使用 HAVING COUNT(num) >= 3 语句对 GROUP BY 生成的分组结果进行过滤,只保留满足连续出现至少 3 次相同 num 的组。


【代码】

【方法一】

# Write your MySQL query statement below
SELECT DISTINCT L1.num AS ConsecutiveNums
FROM Logs L1, Logs L2, Logs L3
WHERE L1.id = L2.id - 1 AND L2.id = L3.id - 1 AND L1.num = L2.num AND L2.num = L3.num;

【方法二】

# Write your MySQL query statement below
SELECT DISTINCT num AS ConsecutiveNums
FROM (SELECT id, num, CAST(ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY num ORDER BY id) AS SIGNED) AS rnFROM Logs
) AS Logs_RN
GROUP BY Logs_RN.num, Logs_RN.rn - Logs_RN.id
HAVING COUNT(num) >= 3;

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SCDN是什么?

SCDN是安全内容分发网络的简称&#xff0c;它在传统内容分发网络&#xff08;CDN&#xff09;的基础上&#xff0c;集成了安全防护能力&#xff0c;旨在同时提升内容传输速度和网络安全性。 SCDN的核心功能有&#xff1a; DDoS防御&#xff1a;识别并抵御大规模分布式拒绝服务…...

Transformer编码器+SHAP分析,模型可解释创新表达!

目录 效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 基本介绍 基于SHAP分析的特征选择和贡献度计算&#xff0c;Matlab2023b代码实现&#xff1b;基于MATLAB的SHAP可解释Transformer编码器回归模型&#xff0c;敏感性分析方法。 详细介绍 引言 在正向渗透&#xff08…...

机器学习第三讲:监督学习 → 带答案的学习册,如预测房价时需要历史价格数据

机器学习第三讲&#xff1a;监督学习 → 带答案的学习册&#xff0c;如预测房价时需要历史价格数据 资料取自《零基础学机器学习》。 查看总目录&#xff1a;学习大纲 关于DeepSeek本地部署指南可以看下我之前写的文章&#xff1a;DeepSeek R1本地与线上满血版部署&#xff1…...

【TACD模拟】质子辐照对GaN器件临界电压增加的影响机制

2013 年,佛罗里达大学的 Erin Patrick 等人基于 TRIM 和 FLOODS 模型,研究了质子辐照对 AlGaN/GaN HEMTs 的影响。研究背景方面,AlGaN/GaN HEMTs 因其宽禁带、高击穿场、高电子迁移率以及优秀的热管理能力,在商业和军事领域应用前景广阔,但长期可靠性仍是问题,尤其是栅极…...

VBA高级应用30例应用4:利用屏蔽事件来阻止自动运行事件

《VBA高级应用30例》&#xff08;版权10178985&#xff09;&#xff0c;是我推出的第十套教程&#xff0c;教程是专门针对高级学员在学习VBA过程中提高路途上的案例展开&#xff0c;这套教程案例与理论结合&#xff0c;紧贴“实战”&#xff0c;并做“战术总结”&#xff0c;以…...

基于SSM实现的健身房系统功能实现八

一、前言介绍&#xff1a; 1.1 项目摘要 随着社会的快速发展和人们健康意识的不断提升&#xff0c;健身行业也在迅速扩展。越来越多的人加入到健身行列&#xff0c;健身房的数量也在不断增加。这种趋势使得健身房的管理变得越来越复杂&#xff0c;传统的手工或部分自动化的管…...

Java设计模式之原型模式详解:从入门到精通

1. 原型模式概述 1.1 定义与核心概念 **原型模式(Prototype Pattern)**是一种创建型设计模式,它通过复制现有对象来创建新对象,而不是通过new关键字实例化。这种模式特别适用于创建成本较高的对象。 专业术语解释表: 术语解释原型(Prototype)被复制的原始对象克隆(Clone)…...

鞋样设计软件

Sxy 64鞋样设计软件是一款专业级鞋类设计工具 专为鞋业设计师与制鞋企业开发 该软件提供全面的鞋样设计功能 包括二维开版 三维建模 放码排料等核心模块 支持从草图构思到成品输出的完整设计流程 内置丰富的鞋型数据库与部件库 可快速生成各种鞋款模板 软件采用智能放码技术 精…...

移动IP与手机移动数据流量的概念、原理、区别与联系

移动IP与手机移动数据流量的概念、原理、区别与联系 文章目录 移动IP与手机移动数据流量的概念、原理、区别与联系一、概念与原理二、核心区别三、联系与协作四、技术挑战与发展趋势五、总结 一、概念与原理 移动IP 定义&#xff1a;移动IP是一种网络层协议&#xff0c;允许设…...

Spring中除DI之外获取 BEAN 的方式​

前言 在 Spring 框架的开发实践中&#xff0c;获取 Bean 是极为重要的基础操作。我们熟知通过依赖注入能便捷地获取 Bean&#xff0c;不过在许多场景下&#xff0c;还需要借助其他方式来获取 Bean。本文将深入探讨在 Spring 中除了依赖注入之外获取 Bean 的多种方式&#xff0c…...

屎上雕花系列-2nd

以下为“屎上雕花”的尝试2nd 使用Deepseek扩容而来&#xff0c;我竟然没有找到明显的错误&#xff0c;太强大了&#xff0c;工作改变生活了 LeCroy 以太网与 SAN 网络测试解决方案 硬件平台一&#xff1a;Xena 以太网流量生成器 Xena 以太网流量生成器是一款高性能的网络测…...

第十五章,SSL VPN

前言 IPSec 和 SSL 对比 IPSec远程接入场景---client提前安装软件&#xff0c;存在一定的兼容性问题 IPSec协议只能够对感兴趣的流量进行加密保护&#xff0c;意味着接入用户需要不停的调整策略&#xff0c;来适应IPSec隧道 IPSec协议对用户访问权限颗粒度划分的不够详细&…...

第四天 从CAN总线到Spark/Flink实时处理

前言 在智能网联汽车快速发展的今天&#xff0c;每辆汽车每天产生的数据量高达数GB。这些数据蕴藏着驾驶行为、车辆健康、道路状况等宝贵信息。本文将带您从零开始&#xff0c;系统学习车辆数据采集与分析的全流程技术体系&#xff0c;包含&#xff1a; CAN总线数据解析与采集…...

pandas中的数据聚合函数:`pivot_table` 和 `groupby`有啥不同?

pivot_table 和 groupby 是 pandas 中两种常用的数据聚合方法&#xff0c;它们都能实现数据分组和汇总&#xff0c;但在使用方式和输出结构上有显著区别。 0. 基本介绍 groupby分组聚合 groupby 是 Pandas 库中的一个功能强大的方法&#xff0c;用于根据一个或多个列对数据进…...

AI客服问答自动生成文章(基于deepseek实现)

小编一直在用AI做网站平台文章的润色或者二创。一直有一个想法&#xff0c;在自己网站加一个AI智能客服&#xff0c;通过文心或者deepseek来智能回答网友提出的问题&#xff0c;这样就能减少很多人工回复的麻烦&#xff0c;提高互动效率。 开发背景 其实很多网友提出的问题非…...

镜头内常见的马达类型(私人笔记)

① 螺杆式马达 驱动来源&#xff1a;机身内马达。镜头尾部有一个接收“螺杆”的接口&#xff0c;通过机械传动带动镜头对焦组。缺点&#xff1a;慢、吵、不能用于无机身马达的相机。✅ 典型镜头&#xff1a;尼康 AF、AF-D 系列&#xff1b;美能达老镜头。尼康传统的AF镜头通过…...

从 JMS 到 ActiveMQ:API 设计与扩展机制分析(一)

引言 在当今的分布式系统开发中&#xff0c;消息中间件扮演着举足轻重的角色&#xff0c;它为应用程序之间提供了可靠的异步通信机制。JMS&#xff08;Java Message Service&#xff09;作为 Java 平台上的消息服务规范&#xff0c;定义了一套通用的 API&#xff0c;使得开发者…...

第J7周:ResNeXt解析

&#x1f368; 本文为&#x1f517;365天深度学习训练营 中的学习记录博客&#x1f356; 原作者&#xff1a;K同学啊 目标 具体实现 &#xff08;一&#xff09;环境 语言环境&#xff1a;Python 3.10 编 译 器: PyCharm 框 架: Tensorflow &#xff08;二&#xff09;具体…...

机器学习-无量纲化与特征降维(一)

一.无量纲化-预处理 无量纲&#xff0c;即没有单位的数据 无量纲化包括"归一化"和"标准化"&#xff0c;这样做有什么用呢&#xff1f;假设用欧式距离计算一个公司员工之间的差距&#xff0c;有身高&#xff08;m&#xff09;、体重&#xff08;kg&#x…...

Shiro(八):JWT介绍

1、什么是JWT&#xff1f; JWT&#xff08;JSON Web Token&#xff0c;JSON Web令牌&#xff09;是一种开放标准&#xff08;RFC 7519&#xff09;&#xff0c;用于在网络应 用环境间安全地传递声明&#xff08;claims&#xff09;作为JSON对象&#xff1b;JWT会按指定的加密算…...

linux0.11内核源码修仙传第十六章——获取硬盘信息

&#x1f680; 前言 书接第十四章&#xff1a;linux0.11内核源码修仙传第十四章——进程调度之fork函数&#xff0c;在这一节博客中已经通过fork进程创建了一个新的进程1&#xff0c;并且可以被调度&#xff0c;接下来接着主线继续走下去。希望各位给个三连&#xff0c;拜托啦&…...