利用窗口排序函数row_number()over()筛选出去掉一个最大值和一个最小值后的SQL高难度试卷成绩表，再计算其平均值。 SELECT tag, difficulty, clip_avg_score FROM ( SELECT tag, difficulty, ROUND(SUM(score) / COUNT(score), 1) AS clip_avg_score FROM ( SELECT tag, difficulty, score, ROW_NUMBER()OVER(ORDER BY score ASC) AS rank_asc, ROW_NUMBER()OVER(ORDER ...

重写toString方法，使其调用toString方法后返回类型 import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) throws Exception { Scanner scanner = new Scanner(System.in); while (scanner.hasNext()) { String className = scanner.next(); Base obj = (Base) Class.forName(className).newInstance(); ...

import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); double d= scanner.nextDouble(); //write your code here...... int i; if (d % (int)d < 0.5) i = (int)d; else i = (int)d + 1; System.out.println(i); } }

分别筛选出2021年上半年和2020年上半年每个tag被完成的次数和完成次数排名，用 WITH...AS 建立新表exam_cnt_21_firstHalf和exam_cnt_20_firstHalf，然后用 INNER JOIN 连接两个表，计算增长率和排名变化 WITH exam_cnt_21_firstHalf AS ( SELECT tag, exam_cnt_21, RANK()OVER(ORDER BY exam_cnt_21 DESC) AS exam_cnt_rank_21 FROM ( SELECT tag, COUNT(submit_time) AS exam_cnt_21...

该题重点在“SQL试卷上未完成率较高的50%的用户”，将此要求作为用户的子查询，对于此句的理解，举个例子：假设作答过试卷的总用户数为60，其中作答过sql试卷的有50人，取总人数的一半即为30人（若为小数则向上加一位），按sql试卷未完成率对用户进行降序排序，排名小于等于30的即为未完成率较高的人。 SELECT uid, DATE_FORMAT(start_time, '%Y%m') AS start_month, COUNT(start_time) AS total_cnt, COUNT(score) AS complete_cnt FROM ( SELECT uid, start_tim...

/** * 分组：group by uid * 计算近三个有作答试卷的月份     用dense_rank()窗口函数对start_time进行降序排序         dense_rank() over (partition by uid order by date_format(start_time, '%Y%m') desc) as...

/** * 分组：group by uid * 计算近三个有作答试卷的月份     用dense_rank()窗口函数对start_time进行降序排序         dense_rank() over (partition by uid order by date_format(start_time, '%Y%m') desc) as...

分组：按用户分组 范围：2021年至少有两天作答过试卷    where year(start_time) = '2021'    group by uid    having max_diff_days > 1     计算最大时间窗days_window：    max(datediff(next_start_time, start_time))+1   根据上述式子，需要找出下次作答时间next_start_time   lead(start_time) over (partition by uid order by start_time) as next_start_time  ...

用窗口函数NTH_VALUE()，可以直接从有序集中获取想要的行数。   SELECT DISTINCT exam_id, duration, release_time FROM (     SELECT exam_id, duration, release_time,            NTH_VALUE(TIMESTAMPDIFF(MINUTE, s...

SELECT tid, uid, ranking FROM ( SELECT tag as tid, uid, ROW_NUMBER()OVER(PARTITION BY tag ORDER BY MAX(score) DESC, MIN(score) DESC, uid DESC) AS ranking FROM examination_info JOIN exam_record USING(exam_id) GROUP BY tag, uid ) rankable WHERE ranking <= 3

采用压栈和弹栈的方法，代码如下： import java.util.Scanner; import java.util.Stack; public class Main { public static void main(String[] args){ Scanner sc = new Scanner(System.in); String s = sc.nextLine(); char[] ch = s.toCharArray(); //将字符串转化为char型数组，方便作为形参传入solve方法 solve(ch); } public static void solve(char[] ch)...

import java.util.*; public class Solution { /** * 用压栈弹栈的方式来实现 * @param s string字符串 * @return bool布尔型 */ public boolean isValid (String s) { // write code here Stack<Character> stack = new Stack<Character>(); for(char c: s.toCharArray()){ //如果碰到左括号，就把相应的右括号入栈 if(c == '(') stack.push(')');...

记录一下做题过程中出现的问题： 问题1：因为计算月份数和2021年活跃总天数时用到exam_record表中的start_time列和 practice_record表中的submit_time列，统计难度大。 解决方法：解决该问题的想法是分别在这两个表中筛选出新表，并给新表增加相同的列tag和 act_time,将start_time列和submit_time列的值放到act_time列下，然后tag列下存  放不同的值'exam'和'question'用于计算试卷作答总数和答题总次数。     问题2：根据例题，虽然用户1003的等级为7但是其并没有参与试卷作答和题目练习，采用 用户子查询...

根据题目要求，统计SQL高难度试卷得分平均值大于80的用户在2021年试卷总完成次数和题目总练习次数，主要是筛选满足条件的用户，所以第一想法是根据用户分组，多层嵌套查询，但由于表多且数据冗杂，发现将条件拆分先筛选表格的方式更加可行。   SELECT uid,        exam_cnt,        IF(question_cnt IS null, 0, question_cnt) FROM&nbs...