select c.cust_name, sum(oo.item_price * oo.quantity) as total_price from Orders AS o inner join Customers as c on o.cust_id = c.cust_id inner join OrderItems as oo on o.order_num = oo.order_num group by c.cust_name having total_price >= 1000 如果有两张以上的多表查询可以使用：select....from....where.....；这样的结构，可以少...

#include <iostream> #include <string> #include <vector> #include <map> using namespace std; int main() { string str; cin>>str; int count = 0; vector<int> aa(str.size()+1); int i=1; map<int,int> map1; map<int,int> map2; for(auto a:str){ if(a=='A') count...

SELECT tag, CONCAT (avg_play_progress, "%") AS avg_play_progress FROM ( SELECT tag, ROUND( AVG( IF ( TIMESTAMPDIFF (SECOND, start_time, end_time) > duration, 100, ( TIMESTAMPDIFF (SECOND, start_time, end_time) / duration ) * 100 ) ), 2 ) AS avg_play_progress FROM tb_user_video_log LEFT ...

select university,difficult_level,round(count(difficult_level)/count(distinct a.device_id),4) as avg_answer_cnt from user_profile as a, question_practice_detail as b,question_detail as c where a.device_id=b.device_id and b.question_id=c.question_id and university='山东大学' group by university,difficult...

`timescale 1ns/1ns module top_module( input [7:0] a, b, c, d, output [7:0] max);// assign max = (((a>=b)?a:b)>=((c>=d)?c:d))?((a>=b)?a:b):((c>=d)?c:d); endmodule

select order_num, prod_id, quantity from OrderItems where ( prod_id = 'BR01' or prod_id = 'BR02' or prod_id = 'BR03' ) and quantity >= 100; # in 与 or 作用相同，且 in 更简洁 # in ('BR01','BR02','BR03')

select t.user_id,max(t.aa) as days_countfrom (select sales_date ,user_id,dense_rank() over(partition by user_id order by sales_date) as aa from sales_tb) as twhere t.aa>=2group by t.user_iddense_rank秒了，考虑显示多个大于二的连续天数，用group配合max去解决

/* struct TreeNode { int val; struct TreeNode *left; struct TreeNode *right; TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) { } };*/ class Solution { public: TreeNode* Convert(TreeNode* pRootOfTree) { if (pRootOfTree == nullptr) { return {}; } TreeNode* lf = pRootOfTree->left; TreeNode* rg = p...

import pandas as pd df1 = pd.read_csv("items.csv") df2 = pd.read_csv("signup.csv") df3 = pd.read_csv("signup1.csv") #合并 df4 = pd.concat([df2, df3], join="outer") df5 = pd.merge(df4,df1,how='inner',on='item_id') print(df5.groupby("item_name")["em...

select job_info.company_id, count(*) cnt from job_info join deliver_record on job_info.job_id=deliver_record.job_id where deliver_record.resume_if_checked=1 group by job_info.company_id order by job_info.company_id asc

import pandas as pd df = pd.read_csv("Order.csv",sep=",",dtype = object) res = df[df.date=='2022/6/18'][['price','shop_name']] print(res)