有些科班不如我的人，混的风生水起！现在证明我的的途径，是不是只有刷算法，进大厂了

旋转之前 1 2 3 4 5 6 7 8 9 90度旋转之后 7 4 1 8 5 2 9 6 3 解题 实际上就是把原二维数组，从下往上(从后往前)一列一列的取出，然后重组成新的二维数组; public int[][] rotateMatrix(int[][] mat, int n) { //返回的结果 int[][] result = new int[n][n]; // 5 保存结果集时，是第几组 int k = 0; // 1 被取元素的下标 int index = 0; // 2 确认总共要取多少次，1列1次，总共有n列 for(int i = 0; i < n; i++){ //...

窗口函数和group by的区别 group by分组之后，统计默认只会计算一行记录 窗口函数 分组之后，有多少列显示多少行记录思路 1.首先过滤筛选不符合的记录，然后根据用户分组，计算出每组用户的排名和统计总数 select user_id, date, dense_rank() over (partition by user_id order by date) as rank_no, count(*) over (partition by user_id) as cnt from order_info where product_name in ('Java','C++','Python'...

解法 select t1.id, t2.name, t1.score from (select id, language_id, score, dense_rank() over (partition by language_id order by score desc) as ranks from grade) t1, language t2 where t1.ranks in (1,2) and t1.language_id = t2.id order by t2.name,t1.score desc, t1.id

先记着 select t2.name,t1.date,sum(t1.number) over(PARTITION BY user_id order by t1.date) from passing_number t1, user t2 where t1.user_id=t2.id order by t1.date,t2.name

1.先查询首次登录的新用户; select user_id, min(date) from login group by user_id;2.查询第二天登录的新用户; select t1.user_id, t2.user_id, t1.date from (select user_id, min(date) as date from login group by user_id) t1 left join login t2 on t1.user_id = t2.user_id and t2.date = date_add(t1.date, interval 1 day)3.按首次登录的日期分组...