题解 | #牛客的课程订单分析(四)#

牛客的课程订单分析(四)

http://www.nowcoder.com/practice/c93d2079282f4943a3771ca6fd081c23

这题感觉有点问题。 1.查询在2025-10-15以后; 2.用户下单2个以及2个以上状态为购买成功的C++课程或Java课程或Python课程; 3.输出这个用户的user_id,以及满足前面条件的第一次购买成功的C++课程或Java课程或Python课程的日期first_buy_date; 4.以及所有日期里购买成功的C++课程或Java课程或Python课程的次数cnt!!! 关于这一条我看大多数答主的答案意思都是只筛了2025-10-15之后的而不是所有日期的总购买次数,但这样子答案才能通过,就很迷; 5.并且输出结果按照user_id升序排序;

可以通过的答案: select user_id, min(date) as first_buy_date, count(*) as cnt from order_info where datediff(date,"2025-10-15")>0 and status="completed" and product_name in ("C++","Java","Python") group by user_id having count(user_id)>1 order by user_id

考虑第4条需求的答案: --查询每个用户的首次成功购买日期 select user_id, min(date) as first_buy_date, from order_info where datediff(date,"2025-10-15")>0 and status="completed" and product_name in ("C++","Java","Python") group by user_id having count(user_id)>1

--查询每个用户所有日期内成功购买这三门课至少一门的总购买次数 select user_id, count(*) as cnt, from order_info where status="completed" and product_name in ("C++","Java","Python") group by user_id

--合并这两个结果集输出 select a.user_id,a.first_by_date,b.cnt from (select user_id, min(date) as first_buy_date, from order_info where datediff(date,"2025-10-15")>0 and status="completed" and product_name in ("C++","Java","Python") group by user_id having count(user_id)>1) a join (select user_id, count(*) as cnt, from order_info where status="completed" and product_name in ("C++","Java","Python") group by user_id) b on a.user_id=b.user_id;

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04-27 15:11
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华东师范大学 算法工程师
暑期实习从2月开始投,面了两个月,流程该挂的都挂完了,腾讯字节一共号称是1.7w个hc,不知道都发给谁了,估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿,没进面。携程:3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面(hr面)4.14 英语测评4.23 offer(已拒)腾讯:2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面(挂)3.11 teg一面3.21 teg二面(取消)3.31 teg一面4.10 teg二面(挂)4.21 wxg一面4.24 wxg二面(挂)字节:1.28 aml约面(取消)3.17 火山一面(挂)4.8 aml一面(挂)4.20 抖音data一面(挂)阿里:3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面(取消)4.15 淘天hr面4.16 淘天offer(已接)4.21 高德一面(取消)4.22 淘宝闪购一面(取消)面试最大的感触是,现在撞上ai转型,一堆老业务急着转向,新业务非常不成熟,研究型的组bar非常高根本进不去,业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活,面试却又要问算法,另外agent的落地也远没有那么广,绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag,其余少部分真的在搭agent的,基本不能在线上服务用什么很智能的模型,现阶段成本太高,进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底,除了业务场景的应用和数据经验以外,技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好,之前判断失误了完全没投,秋招不知道还进不进得去。
嵌入式的小白:不错啊,淘天也是挺好的,恭喜
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